CN107320118B - 一种计算碳纳米c形臂三维图像空间信息的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的方法及系统，首先运用红光双目定位系统标定C形臂扫描轨迹的空间坐标系和C形臂X射线机空间定位模体的空间坐标系，再扫描空间定位模体计算三维体数据与模体的坐标转换，最后根据红外双目定位系统标定的空间坐标系与空间定位模体计算的几何参数的关系，推导出三维图像坐标系与实物所在的实际坐标系的转换关系。本发明能够准确地计算出三维图像中对应的实际物体的空间位置。
Description
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，特别是涉及一种计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的方法及系统。
背景技术
目前，C形臂X射线机快捷方便灵活性强已经广泛被用于医疗诊断领域，但由于难以获取三维影像与实际的空间信息的转换关系，所以在使用的过程中很难确定影像中物体的具体位置。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种能够计算出三维图像坐标系与实物世界坐标系之间的转换关系的计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的方法及系统。
技术方案：本发明所述的计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的方法，包括以下步骤：
S1：在C形臂上安装X射线源以及带反射红光定位球的X射线探测器，C形臂的圆心位置设有带反射红光定位球的空间定位模体，空间定位模体中设有多个标志点；
S2：通过具有双红光摄像头的红光双目定位系统采集空间定位模体中定位球的坐标，根据空间定位模体中定位球与标志点的布局关系，推算出每个标志点的坐标；然后采集X射线探测器上定位球的坐标，在C形臂滑动的过程中，将采集到的X射线探测器上定位球的坐标组成的集合作为X射线探测器的定位球的运动轨迹；
S3：根据空间定位模体的标志点建立坐标系Mxyz；
S4：C形臂扫描空间定位模体时，红光双目定位系统采集C形臂运动轨迹点的坐标集合CM，坐标系为CMxyz，红光双目定位系统采集空间定位模体上标志点的坐标集合NM，在Mxyz坐标系下空间定位模体上标志点坐标集合为MM，X射线机工作站重建空间定位模体得到三维图像，三维图像坐标系为Ixyz，然后提取三维图像中标志点的坐标；
S5：计算三维图像坐标系与实物世界坐标系之间的转换关系。
进一步，所述步骤S4中，提取三维图像中标志点的坐标通过以下步骤实现：
S41：标志点采用不锈钢珠结构，更容易在三维图像中识别出来；使用三维图像K均值聚类算法计算分割阈值，根据阈值分割出三维图像中的标志点，计算标志点在图像中的坐标集合IMM，根据三维图像中标志点间的距离与实际标志点间的距离计算出三维图像坐标系Ixyz与坐标系Mxyz之间的放大系数λ，根据标志点的对应关系使用奇异解算法计算出三维图像坐标系Ixyz与坐标系Mxyz之间的转换关系TI；
S42：使用奇异解算法计算出坐标集合NM到坐标集合MM的转换关系TM。根据坐标集合中点与点的一一对应的关系，使用奇异解算法(SVD矩阵分解算法)，计算转换矩阵从而计算转换关系TM；
S43：使用迭代就近点法计算坐标集合CO到坐标集合CM的转换关系TC；
进一步，所述步骤S5中，通过λ*TC*TM*TI计算三维图像坐标系与实物世界坐标系之间的转换关系。
进一步，所述步骤S1中，空间定位模体为正方体结构，标志点采用不锈钢球型结构，共有七个标志点，分别分布在空间定位模体六个面的中心位置和空间定位模体的中心位置。
本发明所述的计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的系统，包括C形臂和X射线机工作站，C形臂上安装有X射线源以及带反射红光定位球的X射线探测器，C形臂的圆心位置设有带反射红光定位球的空间定位模体。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1)空间定位模体，每个标志点精确的分布在六个面的中心，和模体的中心上，即分布在定义在Mxyz坐标系的坐标轴上，从而提高坐标系之间转换时配准的精度；
2)采用不锈钢珠结构，并且使用K均值聚类算法、阈值分割提取标志点在Ixyz的坐标，通过该计算步骤得到的坐标，提高了提取坐标值的精度；从而，提高了三维图像坐标系与实物世界坐标系之间的转换精度。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中系统的示意图；
图2为本发明具体实施方式中空间定位模体的坐标系示意图；
图3为本发明具体实施方式中方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式和附图，对本发明的技术方案做进一步的介绍。
本具体实施方式公开了一种计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的方法，如图3所示，包括以下步骤：
S1：在C形臂7上安装X射线源2以及带反射红光定位球的X射线探测器1，C形臂7的圆心位置设有带反射红光定位球的空间定位模体4，空间定位模体4中设有七个标志点6，分别分布在空间定位模体4六个面的中心位置和空间定位模体4的中心位置，如图2所示；
S2：通过具有双红光摄像头的红光双目定位系统3采集空间定位模体4中定位球的坐标，根据空间定位模体4中定位球与标志点6的布局关系，推算出每个标志点6的坐标；然后采集X射线探测器1上定位球的坐标，在C形臂7滑动的过程中，将采集到的X射线探测器1上定位球的坐标组成的集合作为X射线探测器1的定位球的运动轨迹；
S3：根据空间定位模体4的标志点6建立坐标系Mxyz；
S4：C形臂7扫描空间定位模体4时，红光双目定位系统3采集C形臂7运动轨迹点的坐标集合CM，坐标系为CMxyz，红光双目定位系统3采集空间定位模体4上标志点6的坐标集合NM，在Mxyz坐标系下空间定位模体4上标志点6坐标集合为MM，X射线机工作站5重建空间定位模体4得到三维图像，三维图像坐标系为Ixyz，然后提取三维图像中标志点6的坐标；
S5：计算三维图像坐标系与实物世界坐标系之间的转换关系。
步骤S4中，提取三维图像中标志点6的坐标通过以下步骤实现：
S41：使用三维图像K均值聚类算法计算分割阈值，根据阈值分割出三维图像中的标志点6，计算标志点6在图像中的坐标集合IMM，根据三维图像中标志点6间的距离与实际标志点6间的距离计算出三维图像坐标系Ixyz与坐标系Mxyz之间的放大系数λ，根据标志点6的对应关系使用奇异解算法计算出三维图像坐标系Ixyz与坐标系Mxyz之间的转换关系TI；
S42：使用奇异解算法计算出坐标集合NM到坐标集合MM的转换关系TM。根据坐标集合中点与点的一一对应的关系，使用奇异解算法(SVD矩阵分解算法)，计算转换矩阵从而计算转换关系TM；
S43：使用迭代就近点法计算坐标集合CO到坐标集合CM的转换关系TC；
步骤S5中，通过λ*TC*TM*TI计算三维图像坐标系与实物世界坐标系之间的转换关系。
本具体实施方式还公开了一种计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的系统，如图1所示，包括C形臂7和X射线机工作站5，C形臂7上安装有X射线源2以及带反射红光定位球的X射线探测器1，C形臂7的圆心位置设有带反射红光定位球的空间定位模体4。
Claims (3)
1.一种计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：在C形臂(7)上安装X射线源(2)以及带反射红光定位球的X射线探测器(1)，C形臂(7)的圆心位置设有带反射红光定位球的空间定位模体(4)，空间定位模体(4)中设有多个标志点；
S2：通过具有双红光摄像头的红光双目定位系统(3)采集空间定位模体(4)中定位球的坐标，根据空间定位模体(4)中定位球与标志点的布局关系，推算出每个标志点的坐标；然后采集X射线探测器(1)上定位球的坐标，在C形臂(7)滑动的过程中，将采集到的X射线探测器(1)上定位球的坐标组成的集合作为X射线探测器(1)的定位球的运动轨迹；
S3：根据标志点位置和空间定位模体(4)的尺寸建立坐标系Mxyz；
S4：C形臂(7)扫描空间定位模体(4)时，红光双目定位系统(3)采集C形臂(7)运动轨迹点的坐标集合CM，坐标系为CMxyz，红光双目定位系统(3)采集空间定位模体(4)上标志点的坐标集合NM，在Mxyz坐标系下空间定位模体(4)上标志点坐标集合为MM，X射线机工作站(5)重建空间定位模体(4)得到三维图像，三维图像坐标系为Ixyz，然后提取三维图像中标志点的坐标；
S5：计算三维图像坐标系与实物世界坐标系之间的转换关系；
所述步骤S4中，提取三维图像中标志点的坐标通过以下步骤实现：
S41：使用三维图像K均值聚类算法计算分割阈值，根据阈值分割出三维图像中的标志点，计算标志点在图像中的坐标集合IMM，根据三维图像中标志点间的距离与实际标志点间的距离计算出三维图像坐标系Ixyz与坐标系Mxyz之间的放大系数λ，根据标志点的对应关系使用奇异解算法计算出三维图像坐标系Ixyz与坐标系Mxyz之间的转换关系TI；
S42：使用奇异解算法计算出坐标集合NM到坐标集合MM的转换关系TM；
S43：使用迭代就近点法计算坐标集合CO到坐标集合CM的转换关系TC。
2.根据权利要求1所述的计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的方法，其特征在于：所述步骤S5中，通过λ*TC*TM*TI计算三维图像坐标系与实物世界坐标系之间的转换关系。
3.根据权利要求1所述的计算碳纳米C形臂三维图像空间信息的方法，其特征在于：所述步骤S1中，空间定位模体(4)为正方体结构，标志点采用不锈钢球型结构，共有七个标志点，分别分布在空间定位模体(4)六个面的中心位置和空间定位模体(4)的中心位置。
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Families Citing this family (3)
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1806771A (zh) * | 2006-01-26 | 2006-07-26 | 清华大学深圳研究生院 | 计算机辅助经皮肾穿刺取石术中的穿刺导航系统及方法 |
| CN201189180Y (zh) * | 2008-03-17 | 2009-02-04 | 高田桂 | 双目引导微创手术x线穿刺定位机 |
| CN202069692U (zh) * | 2011-03-24 | 2011-12-14 | 北京天智航医疗科技股份有限公司 | 基于x光图像的三维坐标定位标尺 |
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| DE102010020781B4 (de) * | 2010-05-18 | 2019-03-28 | Siemens Healthcare Gmbh | Bestimmung und Überprüfung der Koordinatentransformation zwischen einem Röntgensystem und einem Operationsnavigationssystem |
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|---|---|---|---|---|
| CN1806771A (zh) * | 2006-01-26 | 2006-07-26 | 清华大学深圳研究生院 | 计算机辅助经皮肾穿刺取石术中的穿刺导航系统及方法 |
| CN201189180Y (zh) * | 2008-03-17 | 2009-02-04 | 高田桂 | 双目引导微创手术x线穿刺定位机 |
| CN102579061A (zh) * | 2011-01-12 | 2012-07-18 | 元创生技股份有限公司 | 结合c型臂与导引系统的定位方法 |
| CN202069692U (zh) * | 2011-03-24 | 2011-12-14 | 北京天智航医疗科技股份有限公司 | 基于x光图像的三维坐标定位标尺 |
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