CN106137395A - 应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法 - Google Patents

应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106137395A
CN106137395A CN201610584657.6A CN201610584657A CN106137395A CN 106137395 A CN106137395 A CN 106137395A CN 201610584657 A CN201610584657 A CN 201610584657A CN 106137395 A CN106137395 A CN 106137395A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cloud
point
theta
rotation
axis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610584657.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106137395B (zh
Inventor
杨荣骞
肖伟虎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
South China University of Technology SCUT
Original Assignee
South China University of Technology SCUT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by South China University of Technology SCUT filed Critical South China University of Technology SCUT
Priority to CN201610584657.6A priority Critical patent/CN106137395B/zh
Publication of CN106137395A publication Critical patent/CN106137395A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106137395B publication Critical patent/CN106137395B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明公开了一种应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,包括步骤:一、获取术前三维医学图像数据,得到单侧的病人表面轮廓点云,术中实时三维扫描点云,对点云体素下采样;二、移动点云使得重心位于坐标系原点;三、估计点云法线并计算法线之和,旋转点云使得法线之后与Z轴重合;四、其中一片点云绕Z轴旋转一周,得到配准误差最小的旋转矩阵;五、使用精配准方法调整旋转平移矩阵;六、通过上述变换计算得到图像空间坐标系与无标记点手术导航系统坐标系之间的坐标转换关系。本发明无需在病人黏贴标记点,解决标记点遮挡、掉落及不方便黏贴的问题,亦无需手动提取解剖标记点,实现全自动病人注册,可用于术中实时注册。

Description

应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法
技术领域
本发明涉及手术导航领域,尤其是指一种应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法。
背景技术
手术导航系统是外科手术治疗精准化和微创化的重要发展方向。在手术精度、手术消耗时间、手术创伤、术后疗效等方面相对应传统外科手术疗法有长足的改进。在术中导航中,须将定位仪跟踪到的手术器械实时显示于术前重建的三维解剖结构上,首先需要将患者与图像空间重建的三维解剖结构进行注册,该过程病人注册。这个过程的结果是通过计算得到定位系统坐标系与术前三维医学图像坐标系之间的变换关系,将病人术中实际体位和术前三维解剖结构精确配准,使得医生在显示设备上看到的三维模型才是真实反映手术器械与病灶之间的距离位置。病人注册方法优劣直接影响手术导航精度和导航实时性。
目前手术导航系统中病人注册方法多采用标记点注册方法,包括:骨植入螺钉标记点、解剖标志点以及粘贴于皮肤表面的标记点。骨植入标记点精度最高,但是需要术前植入器械,对患者造成额外的创伤和疼痛。解剖标志点利用人体比较显著的解剖特征作为标记点,需要医生术前在图像空间提取解剖标记点,存在一定人为操作误差,另外存在实际空间解剖标记点识别难及不能识别的问题。粘贴于皮肤表面的标记点精度较高且操作简单,是最常用的一种方法,但是在使用过程中存在标记点光线易被遮挡,标记点掉落,且某些手术部位不方便粘贴标记点,手工提取精度低的问题。
因此,本发明提出一种应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,有效解决标记点光线易被遮挡,标记点掉落,且某些手术部位不方便粘贴标记点,标记点手工提取的问题,同时需要满足注册时间短,可用于实时注册。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,该方法对病人术前三维医学表面轮廓和术中实时三维扫描点云注册,得到图像空间与实际空间的转换关系,在手术导航中无需再病人黏贴标记点,解决标记点遮挡、掉落、手工提取,不方便粘贴标记点的问题,可用于术中实时注册。
为实现上述目的,本发明所提供的技术方案为:应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,包括以下步骤:
1)输入病人术前三维医学图像数据,剪切得到手术导航能够照射的一侧的单侧表面轮廓,输出单侧表面轮廓点云数据P;输入术中三维扫描仪实时获取的病人表面点云数据Q;分别对点云数据P和Q体素下采样,得到稀疏的点云数据P′和Q′;
2)分别求取点云数据P′和Q′重心坐标,分别将点云P′和Q′重心移动到坐标系原点;
3)分别估计点云P′和Q′各点法线,计算点云P′所有法线之和NP和点云Q′所有法线之和NQ,分别旋转点云P′和Q′使得NP和NQ方向与Z轴重合,得到点云P″和Q″;
4)点云P″绕Z轴旋转k次,旋转角度为得到点云qi为点云中点,N为点云点总数;通过下式为目标函数计算最小,得到配准误差最小的旋转角度,用所述误差最小的旋转角度旋转点云为点云P″′;
e r r o r = Σ i = 1 N m i n ( | | p i - R θ k q j | | 2 )
其中,点云qj为点云Q″={qj|j=1,2,……,M}中点,M为点云Q″点总数;
5)使用精配准算法调整点云P″′和Q″旋转平移矩阵;
6)通过步骤2)~5)中变换关系计算得到点云P′与点云Q′刚性变换关系,完成病人注册。
在步骤1)中,体素下采样的方法是:每个体素网格用离体素网格中心最近点代替体素网格中所有点,体素网格大小根据注册时间长短需求调整。
在步骤3)中,点云法线估计采用对k邻域点计算最小二乘法平面拟合估计求取法线,所述邻域点采用未下采样的点云P和Q。
在步骤3)中,旋转点云P′和Q′使得NP和NQ方向与Z轴重合的方法,具体包括:
3.1)向量NP=(xP yp zp)T绕Z轴旋转角度θΖ得到向量NP′,使得向量NP′到达XOZ平面,旋转矩阵为RPθ_Z
3.2)向量NP′绕Y轴旋转角度θY得到向量NP″,使得向量NP″到达Z轴,旋转矩阵为RPθ_Y
3.3)计算点云P′旋转使得法线之和NP与Z轴重合的旋转矩阵RPto_Z
R P t o _ Z = R P θ _ Y · R P θ _ Z = cosθ Y 1 sinθ Y 1 1 1 - sinθ Y 1 cosθ Y cosθ Z - sinθ Z 1 sinθ Z cosθ Z 1 1 1 1 .
本发明与现有技术相比,具有如下优点与有益效果:
本发明提供的应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,实现术中实时快速病人注册,在手术导航中无需在病人黏贴标记点,解决标记点遮挡、掉落、手工提取,不方便粘贴标记点的问题,亦无需手动提取解剖标记点,能够有效实现全自动病人注册。
附图说明
图1是本发明所述全自动病人注册方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示,本实施例所述的应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,包括以下步骤:
步骤S101:输入病人术前三维医学图像,本实施例中采用CT图像数据,剪切得到手术导航可以照射的一侧的单侧表面轮廓,输出单侧表面轮廓点云数据P。在术中无标记点手术导航位置固定,只能从一个方向照射病人,从而得到病人一侧的表面信息,因此术前三维医学图像也采用一侧点云信息。
步骤S102:术中通过无标记点手术导航中三维扫描设备连续扫描病人,实时输出病人表面点云信息,连续得到病人位置改变和表面形状,用于术中实时跟踪病人位置。
步骤S103:对分别对点云数据P和Q体素下采样,得到稀疏的点云数据P′和Q′,所述体素下采样方法每个体素网格用离体素网格中心最近点代替体素网格中所有点。体素网格大小根据注册时间长短需求调整,体素网格越大下采样后点数量越少,后续处理速度更快,注册时间越短。
步骤S104:分别求取点云数据P′和Q′重心坐标,平移点云P′和Q′使得重心位于坐标系原点。
步骤S105:分别估计点云P′和Q′各点法线,计算得到点云P′所有法线之和NP和点云Q′所有法线之和NQ,并对NP和NQ进行归一化。对所述点云法线估计采用对k邻域点计算最小二乘法平面拟合估计求取法线,所述邻域点采用未下采样的点云P和Q。
步骤S106:分别旋转点云P′和Q′使得NP和NQ方向与Z轴重合,得到点云P″和Q″,具体如下:
①向量NP=(xP yp zp)T绕Z轴旋转角度θΖ得到向量NP′,使得向量NP′到达XOZ平面,旋转矩阵为R_Z
②向量NP′绕Y轴旋转角度θY得到向量NP″,使得向量NP″到达Z轴,旋转矩阵为RPθ_Y
③计算点云P′旋转使得法线之和NP与Z轴重合的旋转矩阵RPto_Z
R P t o _ Z = R P θ _ Y · R P θ _ Z = cosθ Y 1 sinθ Y 1 1 1 - sinθ Y 1 cosθ Y cosθ Z - sinθ Z 1 sinθ Z cosθ Z 1 1 1 1
步骤S107:点云P″绕Z轴旋转k次,旋转角度为得到点云qi为点云中点,N为点云点总数;通过下式为目标函数计算最小,得到配准误差最小的旋转角度,用所述误差最小的旋转角度旋转点云为点云P″′;
e r r o r = Σ i = 1 N m i n ( | | p i - R θ k q j | | 2 )
其中,点云qj为点云Q″={qj|j=1,2,……,M}中点,M为点云Q″点总数。
步骤S108:使用精配准算法调整点云P″′和Q″旋转平移矩阵,在本实施例中采用最近点迭代(ICP)算法。
通过上述步骤得到的旋转平移矩阵,计算得到点云P′与点云Q′刚性变换关系,即CT图像空间坐标系与无标记点手术导航系统坐标系之间的坐标转换关系,由此完成病人注册。
以上所述实施例只为本发明之较佳实施例,并非以此限制本发明的实施范围,故凡依本发明之形状、原理所作的变化,均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)输入病人术前三维医学图像数据,剪切得到手术导航能够照射的一侧的单侧表面轮廓,输出单侧表面轮廓点云数据P;输入术中三维扫描仪实时获取的病人表面点云数据Q;分别对点云数据P和Q体素下采样,得到稀疏的点云数据P′和Q′;
2)分别求取点云数据P′和Q′重心坐标,分别将点云P′和Q′重心移动到坐标系原点;
3)分别估计点云P′和Q′各点法线,计算点云P′所有法线之和NP和点云Q′所有法线之和NQ,分别旋转点云P′和Q′使得NP和NQ方向与Z轴重合,得到点云P″和Q″;
4)点云P″绕Z轴旋转k次,旋转角度为得到点云qi为点云中点,N为点云点总数;通过下式为目标函数计算最小,得到配准误差最小的旋转角度,用所述误差最小的旋转角度旋转点云为点云P″′;
e r r o r = Σ i = 1 N m i n ( | | p i - R θ k q j | | 2 )
其中,点云qj为点云Q″={qj|j=1,2,……,M}中点,M为点云Q″点总数;
5)使用精配准算法调整点云P″′和Q″旋转平移矩阵;
6)通过步骤2)~5)中变换关系计算得到点云P′与点云Q′刚性变换关系,完成病人注册。
2.根据权利要求1所述的应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,其特征在于:在步骤1)中,体素下采样的方法是:每个体素网格用离体素网格中心最近点代替体素网格中所有点,体素网格大小根据注册时间长短需求调整。
3.根据权利要求1所述的应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,其特征在于:在步骤3)中,点云法线估计采用对k邻域点计算最小二乘法平面拟合估计求取法线,所述邻域点采用未下采样的点云P和Q。
4.根据权利要求1所述的应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法,其特征在于,在步骤3)中,旋转点云P′和Q′使得NP和NQ方向与Z轴重合的方法,具体包括:
3.1)向量NP=(xP yp zp)T绕Z轴旋转角度θΖ得到向量NP′,使得向量NP′到达XOZ平面,旋转矩阵为RPθ_Z
3.2)向量NP′绕Y轴旋转角度θY得到向量NP″,使得向量NP″到达Z轴,旋转矩阵为RPθ_Y
3.3)计算点云P′旋转使得法线之和NP与Z轴重合的旋转矩阵RPto_Z
R P t o _ Z = R P θ _ Y · R P θ _ Z = cosθ Y 1 sinθ Y 1 1 1 - sinθ Y 1 cosθ Y cosθ Z - sinθ Z 1 sinθ Z cosθ Z 1 1 1 1 .
CN201610584657.6A 2016-07-22 2016-07-22 应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法 Active CN106137395B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610584657.6A CN106137395B (zh) 2016-07-22 2016-07-22 应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610584657.6A CN106137395B (zh) 2016-07-22 2016-07-22 应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106137395A true CN106137395A (zh) 2016-11-23
CN106137395B CN106137395B (zh) 2019-01-29

Family

ID=58060398

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610584657.6A Active CN106137395B (zh) 2016-07-22 2016-07-22 应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106137395B (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107330926A (zh) * 2017-08-25 2017-11-07 上海嘉奥信息科技发展有限公司 一种术中导航系统中的非标记医学图像配准系统及方法
CN110123453A (zh) * 2019-05-31 2019-08-16 东北大学 一种基于无标记增强现实的手术导航系统
CN111493878A (zh) * 2020-03-17 2020-08-07 北京天智航医疗科技股份有限公司 用于骨科手术的光学三维扫描设备及测量骨骼表面的方法
CN112826590A (zh) * 2021-02-02 2021-05-25 复旦大学 基于多模态融合和点云配准的膝关节置换术空间注册系统
CN113274130A (zh) * 2021-05-14 2021-08-20 上海大学 用于光学手术导航系统的无标记手术注册方法
CN113576664A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 武汉联影智融医疗科技有限公司 点云空间注册方法、装置、设备和光学投射装置
CN113576664B (zh) * 2021-07-30 2024-05-28 武汉联影智融医疗科技有限公司 点云空间注册方法、装置、设备和光学投射装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1550221A (zh) * 2003-05-20 2004-12-01 用手术中图像在手术前三维图像中进行无标记引导的方法
WO2011149159A1 (ko) * 2010-05-27 2011-12-01 한국항공대학교산학협력단 증강현실을 위한 실시간 마커리스 3차원 객체추적 시스템 및 그 방법
CN103402453A (zh) * 2011-03-03 2013-11-20 皇家飞利浦有限公司 用于导航系统的自动初始化和配准的系统和方法
CN103793915A (zh) * 2014-02-18 2014-05-14 上海交通大学 神经外科导航中低成本无标记配准系统及配准方法
WO2014093824A1 (en) * 2012-12-14 2014-06-19 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Markerless tracking of robotic surgical tools
CN103948361A (zh) * 2014-04-14 2014-07-30 中国人民解放军总医院 无标志点的内窥镜定位跟踪方法和系统
CN104392426A (zh) * 2014-10-23 2015-03-04 华中科技大学 一种自适应的无标志点三维点云自动拼接方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1550221A (zh) * 2003-05-20 2004-12-01 用手术中图像在手术前三维图像中进行无标记引导的方法
WO2011149159A1 (ko) * 2010-05-27 2011-12-01 한국항공대학교산학협력단 증강현실을 위한 실시간 마커리스 3차원 객체추적 시스템 및 그 방법
CN103402453A (zh) * 2011-03-03 2013-11-20 皇家飞利浦有限公司 用于导航系统的自动初始化和配准的系统和方法
WO2014093824A1 (en) * 2012-12-14 2014-06-19 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Markerless tracking of robotic surgical tools
CN103793915A (zh) * 2014-02-18 2014-05-14 上海交通大学 神经外科导航中低成本无标记配准系统及配准方法
CN103948361A (zh) * 2014-04-14 2014-07-30 中国人民解放军总医院 无标志点的内窥镜定位跟踪方法和系统
CN104392426A (zh) * 2014-10-23 2015-03-04 华中科技大学 一种自适应的无标志点三维点云自动拼接方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107330926A (zh) * 2017-08-25 2017-11-07 上海嘉奥信息科技发展有限公司 一种术中导航系统中的非标记医学图像配准系统及方法
CN110123453A (zh) * 2019-05-31 2019-08-16 东北大学 一种基于无标记增强现实的手术导航系统
CN111493878A (zh) * 2020-03-17 2020-08-07 北京天智航医疗科技股份有限公司 用于骨科手术的光学三维扫描设备及测量骨骼表面的方法
CN112826590A (zh) * 2021-02-02 2021-05-25 复旦大学 基于多模态融合和点云配准的膝关节置换术空间注册系统
CN113274130A (zh) * 2021-05-14 2021-08-20 上海大学 用于光学手术导航系统的无标记手术注册方法
CN113576664A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 武汉联影智融医疗科技有限公司 点云空间注册方法、装置、设备和光学投射装置
CN113576664B (zh) * 2021-07-30 2024-05-28 武汉联影智融医疗科技有限公司 点云空间注册方法、装置、设备和光学投射装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN106137395B (zh) 2019-01-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106137395A (zh) 应用于无标记点光学手术导航系统的全自动病人注册方法
EP3254621B1 (en) 3d image special calibrator, surgical localizing system and method
Kessler et al. Integration of multimodality imaging data for radiotherapy treatment planning
JP5702861B2 (ja) 解剖学的表面の支援型自動データ収集方法
CN105411678B (zh) 医疗程序期间用于确定和追踪运动的系统
CN100496429C (zh) 外科手术导航系统基于光学定位的机器人手术定位方法
CN109974584A (zh) 一种辅助激光截骨手术机器人的标定系统及标定方法
CN107392995B (zh) 机械轴导航系统中的人体下肢配准系统
CN103325143B (zh) 基于模型匹配的标记点自动注册方法
CN109499010B (zh) 基于红外和可见光三维重建的放射治疗辅助系统及其方法
CN106037964A (zh) 基于印模材料的医学图像配准方法
CN109223121A (zh) 基于医学影像模型重建、定位的脑出血穿刺手术导航系统
CN103948361B (zh) 无标志点的内窥镜定位跟踪方法和系统
CN110101452A (zh) 一种用于外科手术的光磁一体化定位导航方法
CN107714082A (zh) 一种基于光学定位的超声探头标定装置及方法
CN106214256A (zh) 一种无标记点光学手术导航系统及其导航方法
CN109674532A (zh) 基于mr的手术导航系统及其设备、方法和存储介质
CN102335033B (zh) 一种个体化颅面部骨块辅助定位导板系统及其制备方法
CN102622775B (zh) 一种基于模型插值补偿的心脏实时动态重建技术
CN110432989A (zh) 结合虚拟技术和3d打印的5g远程骨科手术机器人
CN106251284B (zh) 基于牙套的医学图像配准方法
CN107133637A (zh) 一种手术导航图像自动注册设备以及方法
CN103976790A (zh) 一种脊柱后路手术术中实时评估与校正的方法
CN103584885B (zh) 一种基于定位导航穿刺针的自由臂超声标定方法
CN109498156A (zh) 一种基于三维扫描的头部手术导航方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant