CN105976372B - 一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法 - Google Patents

一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，它包括以下步骤：1)手术开始前，CT或MRI获取一系列三维图像，根据手术需求生成N个DRR图像，得到每个图像的位姿坐标W；2)手术中，C型臂上的X射线机获取不同角度的X‑Ray透视图像；3)对DRR图像i和X‑Ray透视图像均做归一化处理；4)采用非线性直方图匹配算法；5)对DRR图像i与X‑Ray透射图像进行秩相关相似度比较，如果两组图像匹配，获取X‑Ray透射图像位姿参数，进入下一步；否则提取DRR图像i+1信息，返回步骤3)；6)基于多分辨率机制和梯度差异相关性为术前三维影像和X‑Ray透视图像精确配准，输出精确配准后的图像。本发明降低了病人手术中所受的伤害。

Description

一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法
技术领域
本发明涉及一种无标定物配准方法，特别是关于一种医学领域中使用的术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法。
背景技术
目前，在常见医疗机器人的手术导航定位过程中，尤其在脊柱手术中，传统方法是在脊柱脊突上植入标定物，以建立机器人坐标系与手术空间坐标系之间的映射关系，并在此基础上进行手术路径规划和定位。该方法能够减少X射线透视次数，从而降低对病人及医生的危害；但术前准备繁琐，且需要植入标定物，病人所受损伤较大。
一种方法是利用2D/3D图像配准算法的图像导航的放射手术方法和系统，其利用了分层和迭代的2D/3D配准算法求出内层面和外层面的变换参数。此配准算法的缺点是准确度较低，速度较慢。另一种方法是使用DRR技术对MRI和X-Ray图像配准的算法和系统，其特点在于先对MRI图像做提取分割，由分割后的图像生成DRR用于配准，缺点是算法需要事先训练，从而获取特征用于分割，受限于训练的集合大小及范围，而且成本较大。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其操作简单，速度快，准确度高。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其特征在于它包括以下步骤：1)在手术开始前，由CT或MRI获取一系列三维图像，根据手术需求，在冠状位，矢状位或横断位的视角方向上，从0°开始每间隔预设度数根据CT或MRI提供的三维图像生成N个DRR图像，获取对应的位姿参数；2)手术中，C型臂上的X射线机获取不同角度的X-Ray透视图像；3)对DRR图像i和X-Ray透视图像上的每一个像素均做二维高斯加权归一化处理，每一个像素原始灰度值减去高斯加权均值，然后除以高斯加权均方差从而获取归一化后的像素灰度值；4)采用非线性直方图匹配算法，校正DRR图像i与X-Ray透射图像的灰度差异，选择灰度值大于投影图像灰度均值的区域进行直方图匹配，消除背景像素对直方图的影响；5)对DRR图像i与X-Ray透射图像进行秩相关相似度比较，如果两组图像匹配，获取X-Ray透射图像位姿参数，并进入下一步；否则提取DRR图像i+1信息，并返回步骤3)；6)基于多分辨率机制和梯度差异相关性为术前三维影像和X-Ray透视图像精确配准，输出精确配准后的图像，完成术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准。
优选地，所述步骤1)中，从0°开始每间隔预设度数优选为1°或2°根据CT/MRI提供的三维图像生成N个DRR图像。
优选地，所述步骤1)中，所述DRR图像的生成采用基于GPU加速的光影透射算法中的cuberille算法，同时使用稀疏抽样提高图像性能。
优选地，所述步骤2)中，C型臂上的X射线机获取X-Ray透视图像至少获取两张。
优选地，所述步骤5)中，所述秩相关作为相似度测量的配准算法，秩相关MSRC函数如下：
其中，表示每个像素的秩方差，是随机选出的像素数量，其数值远小于图像所有像素数量。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明采用了基于GPU的DRR稀疏抽样生成算法，保证了初始参数的准确度和快速获取。2、本发明采用了术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，降低了病人所受的损伤。3、本发明采用了随机秩相关作为图像相似度的衡量标准，提高了结果的可靠性和准确性。
附图说明
图1是本发明从不同视野角度对术前CT或MRI图像进行数字投影重建示意图；
图2是本发明X射线源围绕病人旋转移动获取N个投影图像示意图；
图3是本发明整体流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
如图1～图3所示，本发明提供一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其包括以下步骤：
1)在手术开始前，由CT或MRI获取一系列三维图像，根据手术需求，在冠状位、矢状位或横断位的视角方向上，从0°开始每间隔预设度数根据CT或MRI提供的三维图像生成N个放射成像图像(DRR图像)，获取对应的位姿参数W；其中，预设度数优选为1°或2°；
W＝(θx,θy,θz,X,Y,Z) (1)
式中，θx、θy、θz表示旋转方向，X、Y、Z表示在坐标系各个方向下的平移量。
2)手术中，C型臂上的X射线机获取不同角度的X-Ray透视图像；其中，透视图像至少获取两张；
3)对DRR图像i(0<i<N,且i为整数)和X-Ray透视图像上的每一个像素均做二维高斯加权归一化处理，每一个像素原始灰度值减去高斯加权均值，然后除以高斯加权均方差从而获取归一化后的像素灰度值；
4)采用非线性直方图匹配算法，校正DRR图像i与X-Ray透射图像的灰度差异，选择灰度值大于投影图像灰度均值的区域进行直方图匹配，消除背景像素对直方图的影响；
5)对DRR图像i与X-Ray透射图像进行秩相关相似度比较，如果两组图像匹配，获取X-Ray透射图像位姿参数，并进入下一步；否则提取DRR图像i+1信息，并返回步骤3)；
6)基于多分辨率机制和梯度差异相关性为术前三维影像和X-Ray透视图像精确配准，输出精确配准后的图像，完成术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准。
上述步骤1)中，DRR图像的生成采用基于GPU加速的光影透射算法中的cuberille算法，使图像的边界尽可能的小，同时使用稀疏抽样提高图像性能。
上述步骤5)中，秩相关作为相似度测量的配准算法，秩相关MSRC函数如下：
其中，表示每个像素的秩方差，是随机选出的像素数量，其数值远小于图像所有像素数量。
上述步骤6)中，多分辨率机制用于加速配准进程，同时也可以在能量函数最小化过程中避免陷入局部最小。
上述各实施例仅用于说明本发明，各部件的结构、尺寸、设置位置及形状都是可以有所变化的，在本发明技术方案的基础上，凡根据本发明原理对个别部件进行的改进和等同变换，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (2)

1.一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其特征在于：它包括以下步骤：
1)在手术开始前，由CT或MRI获取一系列三维图像，根据手术需求，在冠状位，矢状位或横断位的视角方向上，从0°开始每间隔预设度数根据CT或MRI提供的三维图像生成N个DRR图像，获取对应的位姿参数W；其中，W＝(θx,θy,θz,X,Y,Z)，θx、θy、θz表示旋转方向，X、Y、Z表示在坐标系各个方向下的平移量；
2)手术中，C型臂上的X射线机获取不同角度的X-Ray透视图像；
3)对DRR图像i和X-Ray透视图像上的每一个像素均做二维高斯加权归一化处理，每一个像素原始灰度值减去高斯加权均值，然后除以高斯加权均方差从而获取归一化后的像素灰度值；
4)采用非线性直方图匹配算法，校正DRR图像i与X-Ray透射图像的灰度差异，选择灰度值大于投影图像灰度均值的区域进行直方图匹配，消除背景像素对直方图的影响；
5)对DRR图像i与X-Ray透射图像进行秩相关相似度比较，如果两组图像匹配，获取X-Ray透射图像位姿参数，并进入下一步；否则提取DRR图像i+1信息，并返回步骤3)；
6)基于多分辨率机制和梯度差异相关性为术前三维影像和X-Ray透视图像精确配准，输出精确配准后的图像，完成术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准；
所述步骤1)中，从0°开始每间隔预设度数1°或2°根据CT/MRI提供的三维图像生成N个DRR图像；
所述步骤1)中，所述DRR图像的生成采用基于GPU加速的光影透射算法中的cuberille算法，同时使用稀疏抽样提高图像性能；
所述步骤2)中，C型臂上的X射线机获取X-Ray透视图像至少获取两张。
2.如权利要求1所述的一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其特征在于：所述步骤5)中，所述秩相关作为相似度测量的配准算法，秩相关MSRC函数如下：
其中，表示每个像素的秩方差，是随机选出的像素数量，其数值远小于图像所有像素数量。
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