CN109512513A - 一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，包括获取胫骨三维图像；将胫骨三维图像拟合，获得拟合圆柱体；获取拟合圆柱体的中心线；获取胫骨上端隆突点；将拟合圆柱体的中心线平移，使其通过胫骨上端隆突点，得到下肢胫骨机械轴线。本申请通过获取三维CT断层数据，拟合出与胫骨髓腔最相似的圆柱体，进而获得圆柱体的中心线，即与胫骨的机械轴平行的直线，再通过将该中心线平移，即可获得胫骨机械轴线所在的位置，使得无需获得踝关节中心的情况下，得到胫骨机械轴线，避免了人为确定踝关节中心造成的定位偏差、导致定位精度低的问题，通过对图像的识别算法，自动推算出胫骨髓腔的三维模型，使得精度更高、定位更加可靠。

Description

一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法

技术领域

本申请涉及医疗技术领域，尤其涉及一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法。

背景技术

人工全膝关节置换术(Total Knee Arthroplasty，以下简称TKA)是一种治疗膝关节疾病的技术，能非常有效地根除重度膝关节病痛，极大地提高病人的生活质量。人工关节置换手术的主要影响因素包括三维立体空间上的准确截骨、韧带等软组织的平衡及稳定、假体安放的位置和角度，而全膝关节置换术对这些因素的要求尤其严格。传统手术通过机械导向装置进行髓内、外定位后截骨，手术者凭肉眼、手感和经验来判断截骨、假体位置和软组织的平衡情况，许多主观因素直接影响手术的精确性，甚至导致手术的失败。

随着数字骨科的应用，医生可以利用CT三维重建出的三维骨骼进行下肢力线的画测，该方法的优势是可以在三维的空间中对下肢的力线进行显示。例如，在寻找膝关节中心时，可以直接在胫骨隆突的解剖特征位置进行寻找；然而，与膝关节不同的是，由于踝关节的中心在空间中是一个“悬空”的点，其周围并无骨骼特征点，因此，不能直接将踝关节的中心位置找出，通常手术医师仅能凭借经验在大致位置寻找踝关节的中心，或者通过内外踝的连线等方式推算出踝关节中心。但是这些方法的本质问题在于，采用手动方式在一些不是很确切的解剖标志进行取点，这样的方式将导致推导的轴线位置极不稳定，可重复性较差，在骨科导航设备中可能影响到系统的精度。

发明内容

本申请提供一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，以解决现有技术中下肢胫骨机械轴线确定精度低、从而导致下肢生物力线确定精度差的问题。

本申请提供了一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，包括获取胫骨三维图像；

将胫骨三维图像拟合，获得拟合圆柱体；

获取拟合圆柱体的中心线；

获取胫骨上端隆突点；

将拟合圆柱体的中心线平移，使其通过所述胫骨上端隆突点，得到下肢胫骨机械轴线。

可选的，所述获取胫骨三维图像包括：

设置CT序列；

将CT序列中每个点获取CT二维切片；

根据CT序列将所有CT二维切片排列；

重建三维图像。

可选的，所述重建三维图像包括：

新建空白mask文件；

勾画胫骨髓腔轮廓；

获取胫骨髓腔的三维模型。

可选的，所述获取胫骨髓腔的三维模型采用移动立方体算法。

可选的，所述移动立方体算法包括：

将点云数据转换为体素网格数据；

使用线性插值对每个体素抽取等值面；

对等值面进行网格三角化。

可选的，所述将胫骨三维图像拟合采用圆柱体拟合算法。

可选的，所述将胫骨三维图像拟合，获得拟合圆柱体包括：

选取胫骨三维图像的中间五分之三的部分作为待拟合图像；

对待拟合图像采用圆柱体拟合算法进行拟合。

本申请提供的一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法具有下列有益效果：

1、本申请通过获取三维CT断层数据，拟合出与胫骨髓腔最相似的圆柱体，进而获得圆柱体的中心线，即与胫骨的机械轴平行的直线，再通过将该中心线平移，即可获得胫骨机械轴线所在的位置，使得无需获得踝关节中心的情况下，得到胫骨机械轴线，避免了人为确定踝关节中心造成的定位偏差、导致定位精度低的问题。

2、本申请在重建三维CT图像时采用移动立方体算法，通过对图像的识别算法，自动推算出胫骨髓腔的三维模型，使得本申请中的方法精度更高、定位更加可靠。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法的流程图；

图2为图1中步骤S10在一种实施例下的分解步骤图；

图3为图2中步骤S14在一种实施例下的分解步骤图；

图4为图3中步骤S143在一种实施例下的分解步骤图；

图5为图1中步骤S20在一种实施例下的分解步骤图。

具体实施方式

计算机辅助骨科手术(Computer Aided Orthopedic Surgery，也称CAOS)在医学影像，如CT，MRI，X光或三维超声等的导引下，利用导航仪跟踪末端执行器的位置，把虚拟末端执行器与手术部位融合并显示在屏幕上，从而增加上述手术的可视性，帮助医生避开重要的器官与组织，提高手术精度，减少术中创伤。临床对比试验表明，这种利用导航仪的手术方式能大大提高手术精度，减少骨科手术的偏移率。手术规划是CAOS的重要组成部分，而对于TKA的手术规划，下肢的力线确定是手术规划的重要参考。因此，本申请提供了一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，以解决现有技术的方法因主观因素导致精确度不高的问题。

参见图1，为本申请一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法的流程图；

由图1可知，本申请实施例提供了一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，所述方法包括：

S10：获取胫骨三维图像；对于三维图像的获取方法，可以有多种，在一种可行性实施例中，获取胫骨三维图像的方法采用CT生成三维模型，具体的，其生产三维图像的过程包括下列步骤：

参见图2，为图1中步骤S10在一种实施例下的分解步骤图；

S11：设置CT序列；由于单张CT图像是由一种二维切片技术得到的，能够表现出切片部位的平面图像，对于胫骨位置的CT图像，即为胫骨方向上多个截面的CT图像；想要生成较为准确的胫骨三维图像，常常需要在胫骨上取多个截面的CT二维图像进行合成，因此，在获取二维CT图像前，需要对图像获取位置、获取数量、获取顺序等进行设置，在本实施例中的CT序列，应包括不限于上述几种图像参数。举一个在实际应用中的例子，可以先设置获取CT图像的方向是从下至上的方向，在胫骨上位置较低的地方设置为第一个获取CT二维图像的点；接着再以第一个点为基准，设置相邻两图像间的距离，并在第一点上方设定距离记作第二点，以此类推，直到确定所有要获取二维CT图像的点的集合，并形成CT序列。

进一步的，在一种优选的实施例中，基于一般人胫骨长度通常为370-400mm长，将二维CT图像间的距离设置为0.625mm，然后再叠加得到三维图像，可使三维图像的获取既不至于太繁琐，又具有较高的模拟精度。

S12：将CT序列中每个点获取CT二维切片；为执行本步骤，需要配置相关的硬件，例如CT图像获取装置、以及对拍摄到的CT二维切片进行存储、处理的计算机。

S13：根据CT序列将所有CT二维切片排列；以CT序列中顺序排列CT二维切片，有助于系统迅速将所有二维切片进行合成，并且能防止因次序变化产生的图像缺陷。

S14：重建三维图像。在本实施例中，将获取到的多个二维图像生成三维模型的过程可由计算机内的相应模块完成，并由相应的硬件结构提供支持，对于具体的硬件构成，在本实施例中不作限制。具体的，在一种可行性实施例中，本步骤S14还可以细化为下列步骤：

参见图3，为图2中步骤S14在一种实施例下的分解步骤图；

S141：新建空白mask文件；mask文件是由CT生成三维模型的中间过程数据，mask是和CT数据像素相同并且二值化的文件组，其灰度值只有零和大于零的某一个值两种，灰度值大于零的部分组成了三维模型的边界。mask文件是一份文件组，该文件组按照特定规则纵向排列，如果将mask文件组中所有的像素的灰度值提取出来，将成为一个三维矩阵。在本实施例中，mask文件中每一单独文件对应着CT序列中的一个点，整个mask文件组则对应着整个CT序列，文件组的排列规则为CT序列指定的顺序；

S142：勾画胫骨髓腔轮廓；开启系统mask编辑功能，将患者胫骨髓腔勾画出来并标记为某一相非零值(通常设为254)，即对空间中相邻二维CT切片上对应灰度值的像素点连接起来，形成连续的外轮廓。

S143：获取胫骨髓腔的三维模型。当获取到空间范围内胫骨髓腔外轮廓后，需要采用特定的算法将图像用三维模型来表示，例如，可以采用移动立方体算法，移动立方体算法是一种成熟的算法。MarchingCubes(移动立方体)算法是目前三围数据场等值面生成中最常用的方法。它把等值面的抽取分布于每个体素中进行。对于每个被处理的体素，以三角面片逼近其内部的等值面片。每个体素是一个小立方体，构造三角面片的处理过程对每个体素都“扫描”一遍，就好像一个处理器在这些体素上移动一样，由此得名移动立方体算法。具体的，当采用移动立方体算法时，本步骤S143还可以分解为：

参见图4，为图3中步骤S143在一种实施例下的分解步骤图；

S1431：将点云数据转换为体素网格数据；由于三维模型是由点云和三角面片组成的空间数据集合，三角面片的顶点组成了点云，点云中的每个点包含了(x，y，z)三维坐标。

S1432：使用线性插值对每个体素抽取等值面；

S1433：对等值面进行网格三角化。

由图1可知，在获得胫骨三维图像后，需要执行步骤S20；

S20：将胫骨三维图像拟合，获得拟合圆柱体；由于髓腔的空间形状是一个两头宽中间窄的类圆柱体，所以将获取到的胫骨髓腔的三维模型使用圆柱体拟合算法，就可计算出和胫骨髓腔外形最为相似的圆柱体，应当认为，该圆柱体的中心线为最接近与胫骨机械轴线平行的直线。

进一步的，为了使拟合圆柱体更加接近实际胫骨，在一种优选例中，步骤S20可分为以下步骤：

参见图5，为图1中步骤S20在一种实施例下的分解步骤图

由图5可知，所述将胫骨三维图像拟合，获得拟合圆柱体包括：

S21：选取胫骨三维图像的中间五分之三的部分作为待拟合图像；由于胫骨两头大中间细，其中间部分更趋向于圆柱体，因此在胫骨中部取像进行拟合，使拟合结果更加精确。

S22：对待拟合图像采用圆柱体拟合算法进行拟合；对于拟合的方法同上，在此不再赘述。

在获得拟合圆柱体后，需要执行步骤S30：获取拟合圆柱体的中心线；在获取到圆柱体的前提下，可以较容易地获取到该圆柱体的中心线，此中心线应为一条线段，同时，还将获取到该线段两侧端点在三维模型中的坐标值。

S40：获取胫骨上端隆突点；该步骤在现有技术中比较常见，其获取的方法在此不再赘述。

S50：将拟合圆柱体的中心线平移，使其通过所述胫骨上端隆突点，得到下肢胫骨机械轴线；由于拟合圆柱体的中心线是最接近与胫骨机械轴线平行的线段，但并非与胫骨机械轴线平行的线；在已知胫骨上端隆突点位置的前提下，将拟合圆柱体的中心线平移，并使线段上端点与隆突点重合，此时由于中心线与胫骨机械轴线几乎平行，可以认为，中心线下端点与踝骨中心点几乎重合，因此，此时的中心线即可确定为胫骨机械轴线。

由上述技术方案可知，本申请提供了一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，包括获取胫骨三维图像；将胫骨三维图像拟合，获得拟合圆柱体；获取拟合圆柱体的中心线；获取胫骨上端隆突点；将拟合圆柱体的中心线平移，使其通过所述胫骨上端隆突点，得到下肢胫骨机械轴线。本申请通过获取三维CT断层数据，拟合出与胫骨髓腔最相似的圆柱体，进而获得圆柱体的中心线，即与胫骨的机械轴平行的直线，再通过将该中心线平移，即可获得胫骨机械轴线所在的位置，使得无需获得踝关节中心的情况下，得到胫骨机械轴线，避免了人为确定踝关节中心造成的定位偏差、导致定位精度低的问题，并且，在重建三维CT图像时采用移动立方体算法，通过对图像的识别算法，自动推算出胫骨髓腔的三维模型，使得本申请中的方法精度更高、定位更加可靠。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (7)

1.一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取胫骨三维图像；

将胫骨三维图像拟合，获得拟合圆柱体；

获取拟合圆柱体的中心线；

获取胫骨上端隆突点；

将拟合圆柱体的中心线平移，使其通过所述胫骨上端隆突点，得到下肢胫骨机械轴线。

2.根据权利要求1所述的一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，其特征在于，所述获取胫骨三维图像包括：

设置CT序列；

将CT序列中每个点获取CT二维切片；

根据CT序列将所有CT二维切片排列；

重建三维图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，其特征在于，所述重建三维图像包括：

新建空白mask文件；

勾画胫骨髓腔轮廓；

获取胫骨髓腔的三维模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，其特征在于，所述获取胫骨髓腔的三维模型采用移动立方体算法。

5.根据权利要求4所述的一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，其特征在于，所述移动立方体算法包括：

将点云数据转换为体素网格数据；

使用线性插值对每个体素抽取等值面；

对等值面进行网格三角化。

6.根据权利要求1所述的一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，其特征在于，所述将胫骨三维图像拟合采用圆柱体拟合算法。

7.根据权利要求6所述的一种基于圆柱拟合的下肢胫骨机械轴线确定方法，其特征在于，所述将胫骨三维图像拟合，获得拟合圆柱体包括：

选取胫骨三维图像的中间五分之三的部分作为待拟合图像；

对待拟合图像采用圆柱体拟合算法进行拟合。