CN107361844A - 一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法 - Google Patents
一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，包括：1)对血管进行几何建模；2)提取血管的中心线，获得离散的中心点及各个位置半径，并计算血管各个位置点的曲率并进行归一化；3)依据血管曲率及半径信息，对其内区域进行动态划分，建立机器人辅助心血管介入手术中初级安全防护措施；4)借助电磁跟踪仪实时追踪导丝前端的位置并采取cardinal样条曲线进行插值重建，建立导丝的几何模型；5)计算出手术路径下血管的拐点及分支，并对导丝推进速度及角度进行动态约束；6)对导丝和血管壁进行碰撞检测；7)根据碰撞检测结果，预测碰撞响应。与现有技术相比，本发明具有稳定可靠、实现方便、成本低、工程应用性强等优点。
Description
技术领域
本发明涉及手术导航技术，尤其是涉及一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，直接目的不是获得诊断结果或健康状况，而只是从活的人体或动物体获取作为中间结果的处理方法。
背景技术
随着人类生活水平提高、生活和饮食习惯改变等因素，心血管疾病(Cardiovascular Disease，CVD)的发病率连年攀升，已然构成我国居民死亡率的主要因素。据《中国心血管病报告2015》统计数据显示，近十年来，心血管疾病的发病率同比增长70％。心血管疾病的发病因素复杂多变，包括传统的家族史、吸烟、高血压等因素，潜在的肥胖，糖代谢异常等因素，以及其他社会/经济心理因素，因此很难从发病成因上来控制CVD的增长趋势。近年来,伴随计算机、影像学等技术在医学领域的获得了广泛应用，图像引导下的心血管介入手术因其定位准确、创伤性小、术中风险低等彻底解决了传统的药物治疗和开胸手术带来的隐患，并逐步替代传统的开放性手术，为心血管疾病患者带来了更多的福音。然而，传统的血管介入手术中存在x-射线辐射量大、介入历时较长导致医生的疲劳作业等问题，机器人辅助手术通过机械臂远程操作介入器械，从而大大改善这一现状。因此，在失去直接力反馈的情况下，对血管壁及其他软组织的安全防护是十分必要的。
经过对现有技术的检索发现，张磊在《血管微创介入手术导航系统技术研究》论文中介绍了介入手术中导航路径算法，为医生提供可靠的路径引导，避免医生由于术中图像缺乏充足的三维立体信息而对导管进行错误并重复的操作。周圆圆在《主动导管图像引导技术研究中》论文中基于三维血管模型中心线上，构建导管与血管模型的碰撞检测对，能够反馈介入过程中导管前端与血管壁之间相对位置的信息。针对机器人辅助的介入手术，国内外依然没有一个成熟的通过建立导丝与血管壁之间的防护模型，来达到对血管壁及其他软组织进行安全防护目的的研究。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，包括以下步骤：
1)从人体腹部CT图像中分割出目标血管并采用三角形表面网格对血管进行几何建模；
2)基于Voronoi图半自动提取血管的中心线，获得离散的中心点及各个位置半径，并计算血管各个位置点的曲率并进行归一化；
3)依据血管曲率及半径信息，对其内区域进行动态划分，建立机器人辅助心血管介入手术中初级安全防护措施；
4)借助电磁跟踪仪实时追踪导丝前端的位置并采取cardinal样条曲线进行插值重建，建立导丝的几何模型；
5)根据中心线信息，计算出手术路径下血管的拐点及分支，并对导丝推进速度及角度进行动态约束；
6)采取基于k_dops的碰撞检测方法对导丝和血管壁进行碰撞检测；
7)根据碰撞检测结果，预测碰撞响应，判断导丝与血管壁之间发生碰撞的有效性及安全性，建立机器人辅助心血管介入手术中的精准安全防护。
所述的步骤2)基于Voronoi图半自动提取血管的中心线，获得离散的中心点及各个位置半径，并计算血管各个位置点的曲率并进行归一化具体为：
21)首先在分割的目标血管上手动选择入口点及出口点，自动计算出血管各个位置的中心点、半径及分支点；
22)根据各个位置的中心点，采取离散后的空间曲线曲率计算公式可得：
其中，p(k)＝(x(k),y(k),z(k))为空间中任意一点的位置坐标；
23)对22)中曲率进行高斯平滑，并采取如下公式对曲率值进行归一化：
其中Cmax、Cmin分别为曲率的最大值、最小值。
所述的步骤3)依据血管曲率及半径信息，对其内区域进行动态划分，建立机器人辅助心血管介入手术中初级安全防护措施具体为：
31)根据曲率及半径信息，采取曲率加权的方式，动态得将血管划分为安全区、警告区、危险区；
32)针对导丝前端进入不同区域，分别采取相应措施。
所述的步骤31)根据曲率及半径信息，采取曲率加权的方式，动态得将血管划分为安全区、警告区、危险区具体为：
安全区：
警告区：
危险区：
其中p为中心线上距离导丝尖端最近的点，w1,w2为设置的权重值，d为导丝前端到血管壁的距离，Cp为p点的曲率，rp为p点处的血管半径。
所述的步骤4)借助电磁跟踪仪实时追踪导丝前端的位置并采取cardinal样条曲线进行插值重建，建立导丝的几何模型具体为：
51)在导丝前部固定四个电磁定位传感器，并借助电磁跟踪仪实时获取传感器的位置；
52)根据51)中获取的传感器位置作为Cardinal样条曲线的四个控制点，然后进行插值重建，其中曲线插值公式如下：
p0＝p0
p1＝p1
其中，p0、p1为中间两个控制点，p-1、p2分别为最前端和最后端两个点，t为控制曲线松紧的张量参数，p′0、p′1分别为曲线在p0和p1处的导数。
所述的步骤5)根据中心线信息，计算出手术路径下血管的拐点及分支，并对导丝推进速度及角度进行动态约束具体为：
61)根据中心线信息，求出导丝所经过血管的各个拐点位置，I0，I1，……Ik为拐点在已知中心线上的离散位置；
62)实时获取导丝尖端当前位置，并计算该位置与下一拐点的距离d；
63)实时获取导丝尖端的朝向，并计算当前朝向与血管中心线间的夹角α；
64)根据距离d及夹角α对导丝推进速度进行约束，共同建立防护模型。
所述的步骤7)根据碰撞检测结果，预测碰撞响应，判断导丝与血管壁之间发生碰撞的有效性及安全性具体为：
71)获取碰撞时刻导丝尖端的朝向α及被碰撞三角面片的法向量
72)根据碰撞响应模型，预测导丝与血管壁的碰撞结果。
所述的步骤72)根据碰撞响应模型，预测导丝与血管壁的碰撞结果具体为：
81)建立碰撞响应模型：导丝与血管壁接触后滑走的临界状态必要条件为：
其中，T、f分别为导丝尖端受到的张力及摩擦力，α为导丝尖端与血管壁之间的夹角，μ为导丝与血管壁之间切向摩擦系数；
82)当cotα≥μ时，导丝可以滑过血管壁；当cotα＜μ时，需要转动导丝调整角度，使得导丝能够滑走，避免对血管壁造成损伤。
与现有技术相比，本发明从软件角度出发，具有稳定可靠、实现方便、成本低、工程应用性强等优点。
附图说明
图1为本发明系统流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
实施例
本实施例在一台Intel(R)Core(TM)i5CPU@2.66GHZ、一个NVIDA GeForceGTX260和4GB内存的个人计算机中实现，整个安全防护系统采用C++编程语言实现，采用QT编写界面。系统的实现过程中使用的第三方库有VTK、Boost、CGAL。
本实施例的实施流程如图1所示，一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，具体包括以下步骤：
第一步，从人体腹部CT中分割出目标血管并采用三角形表面网格对血管进行几何建模；所述的血管三角形表面网格，首先是从人体CT数据中分割出STL格式的血管数据文件，然后再利用Netgen生成三角形表面网格，最后对三角形表面网格进行平滑处理生成追踪系统可用的三角形表面网格。
第二步，基于Voronoi图半自动提取血管的中心线，获得离散的中心点及各个位置半径，并计算血管各个位置点的曲率并进行归一化具体实现过程如下：
1)首先在分割的目标血管上选择入口点及出口点，自动计算出血管各个位置的中心点、半径及分支点；
2)根据各个位置的中心点，采取离散后的空间曲线曲率计算公式可得：
其中，p(k)＝(x(k),y(k),z(k))为空间中任意一点的位置坐标；
3)对22)中曲率进行高斯平滑，并采取如下公式对曲率值进行归一化：
其中κmax、κmin分别为曲率的最大值、最小值。
第三步，依据曲率及半径信息，对血管内区域进行动态划分，建立机器人辅助心血管介入手术中初级安全防护措施，具体实现过程如下：
1)根据曲率及半径信息，采取曲率加权的方式，动态得将血管划分为安全区、警告区、危险区
2)针对导丝前端进入不同区域，分别采取相应措施。
所述的根据曲率及半径信息，采取曲率加权的方式，动态的将血管划分为安全区、警告区、危险区具体公式如下：
安全区：
警告区：
危险区：
其中w1,w2为手动设置的权重值，操作者可根据个体差异，手动设置该值。
第四步，借助电磁跟踪仪实时追踪导丝前端的位置并采取cardinal样条曲线进行插值重建，建立导丝的几何模型，具体实现方式如下：
1)在导丝前部固定四个电磁定位传感器，并借助电磁跟踪仪实时获取传感器的位置；
2)根据1)中获取的传感器位置作为Cardinal样条曲线的四个控制点，然后进行插值重建，其中曲线插值公式如下：
p0＝p0
p1＝p1
其中，p0、p1为中间两个控制点，p-1、p2分别为最前端和最后端两个点，t为控制曲线松紧的张量参数。
第五步，根据中心线信息，计算出手术路径下血管的拐点及分支，并对导丝推进速度及角度进行动态约束，具体实现过程如下：
1)根据中心线信息，求出导丝所经过血管的各个拐点位置，I0，I1，……Ik为拐点在已知中心线上的离散位置；
2)实时获取导丝尖端当前位置，并计算该位置与下一拐点的距离d；
3)实时获取导丝尖端的朝向，并计算当前朝向与血管中心线间的夹角α；
4)根据距离d及夹角α对导丝推进速度进行约束，共同建立防护模型。
第六步，采取基于k_dops的碰撞检测方法对导丝和血管壁进行碰撞检测；
第七步，根据碰撞检测结果，预测碰撞响应，判断导丝与血管壁之间发生碰撞的有效性及安全性，具体实现过程如下：
1)获取碰撞时刻导丝尖端的朝向α，及被碰撞三角面片的法向量
2)根据碰撞响应模型，预测导丝与血管壁的碰撞结果。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)从人体腹部CT图像中分割出目标血管并采用三角形表面网格对血管进行几何建模；
2)基于Voronoi图半自动提取血管的中心线，获得离散的中心点及各个位置半径，并计算血管各个位置点的曲率并进行归一化；
3)依据血管曲率及半径信息，对其内区域进行动态划分，建立机器人辅助心血管介入手术中初级安全防护措施；
4)借助电磁跟踪仪实时追踪导丝前端的位置并采取cardinal样条曲线进行插值重建，建立导丝的几何模型；
5)根据中心线信息，计算出手术路径下血管的拐点及分支，并对导丝推进速度及角度进行动态约束；
6)采取基于k_dops的碰撞检测方法对导丝和血管壁进行碰撞检测；
7)根据碰撞检测结果，预测碰撞响应，判断导丝与血管壁之间发生碰撞的有效性及安全性。
2.根据权利要求1所述的一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，其特征在于，所述的步骤2)基于Voronoi图半自动提取血管的中心线，获得离散的中心点及各个位置半径，并计算血管各个位置点的曲率并进行归一化具体为：
21)首先在分割的目标血管上手动选择入口点及出口点，自动计算出血管各个位置的中心点、半径及分支点；
22)根据各个位置的中心点，采取离散后的空间曲线曲率C计算公式可得：
<mrow>
<mi>C</mi>
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<mo>+</mo>
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<mi>k</mi>
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</mrow>
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<mi>p</mi>
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<mi>k</mi>
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</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mn>3</mn>
</msup>
</mfrac>
</mrow>
其中，p(k)＝(x(k),y(k),z(k))为空间中任意一点的位置坐标；
23)对22)中曲率进行高斯平滑，并采取如下公式对曲率值进行归一化：
<mrow>
<mi>C</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
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<mi>C</mi>
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<mrow>
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<msub>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中Cmax、Cmin分别为曲率的最大值、最小值。
3.根据权利要求1所述的一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，其特征在于，所述的步骤3)依据血管曲率及半径信息，对其内区域进行动态划分，建立机器人辅助心血管介入手术中初级安全防护措施具体为：
31)根据曲率及半径信息，采取曲率加权的方式，动态得将血管划分为安全区、警告区、危险区；
32)针对导丝前端进入不同区域，分别采取相应措施。
4.根据权利要求3所述的一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，其特征在于，所述的步骤31)根据曲率及半径信息，采取曲率加权的方式，动态得将血管划分为安全区、警告区、危险区具体为：
安全区：
警告区：
危险区：
其中p为中心线上距离导丝尖端最近的点，w1,w2为设置的权重值，d为导丝前端到血管壁的距离，Cp为p点的曲率，rp为p点处的血管半径。
5.根据权利要求1所述的一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，其特征在于，所述的步骤4)借助电磁跟踪仪实时追踪导丝前端的位置并采取cardinal样条曲线进行插值重建，建立导丝的几何模型具体为：
51)在导丝前部固定四个电磁定位传感器，并借助电磁跟踪仪实时获取传感器的位置；
52)根据51)中获取的传感器位置作为Cardinal样条曲线的四个控制点，然后进行插值重建，其中曲线插值公式如下：
p0＝p0
p1＝p1
<mrow>
<msubsup>
<mi>p</mi>
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<mrow>
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<mo>=</mo>
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<mn>2</mn>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
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<mn>2</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>p</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，p0、p1为中间两个控制点，p-1、p2分别为最前端和最后端两个点，t为控制曲线松紧的张量参数，p′0、p′1分别为曲线在p0和p1处的导数。
6.根据权利要求1所述的一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，其特征在于，所述的步骤5)根据中心线信息，计算出手术路径下血管的拐点及分支，并对导丝推进速度及角度进行动态约束具体为：
61)根据中心线信息，求出导丝所经过血管的各个拐点位置，I0，I1，……Ik为拐点在已知中心线上的离散位置；
62)实时获取导丝尖端当前位置，并计算该位置与下一拐点的距离d；
63)实时获取导丝尖端的朝向，并计算当前朝向与血管中心线间的夹角α；
64)根据距离d及夹角α对导丝推进速度进行约束，共同建立防护模型。
7.根据权利要求1所述的一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，其特征在于，所述的步骤7)根据碰撞检测结果，预测碰撞响应，判断导丝与血管壁之间发生碰撞的有效性及安全性具体为：
71)获取碰撞时刻导丝尖端的朝向α及被碰撞三角面片的法向量
72)根据碰撞响应模型，预测导丝与血管壁的碰撞结果。
8.根据权利要求7所述的一种机器人辅助心血管介入手术中的安全防护方法，其特征在于，所述的步骤72)根据碰撞响应模型，预测导丝与血管壁的碰撞结果具体为：
81)建立碰撞响应模型：导丝与血管壁接触后滑走的临界状态必要条件为：
<mfenced open = "{" close = "">
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<mo>&times;</mo>
<mi>sin</mi>
<mi>&alpha;</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中，T、f分别为导丝尖端受到的张力及摩擦力，α为导丝尖端与血管壁之间的夹角，μ为导丝与血管壁之间切向摩擦系数；
82)当cotα≥μ时，导丝可以滑过血管壁；当cotα＜μ时，需要转动导丝调整角度，使得导丝能够滑走，避免对血管壁造成损伤。
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Publications (1)
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