CN110478042B - 一种基于人工智能技术的介入手术导航装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于人工智能技术的介入手术导航装置，包括：三维模型匹配判断模块和三维模型修正模块；三维模型匹配判断模块，将使用CT数据生成的第一三维模型与实时的X光影像进行比较判断位置是否重合；三维模型修正模块在三维模型匹配判断模块判定不重合时，根据实时的X光影像计算真实数据的角度、坐标和形变，根据该真实数据的角度、坐标和形变对第一三维模型进行修正得到第二三维模型。根据实时的X光影像实时判断由CT数据生成的三维模型不能匹配，并根据该实时的X光影像计算三维模型的角度、坐标和形变并进行实时修改，解决现有技术中介入手术导航装置中的三维模型与患者不能完全匹配的问题，能够直观的看到导入的正确位置。

Description

一种基于人工智能技术的介入手术导航装置
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于人工智能技术的介入手术导航装置。
背景技术
介入治疗是指在医学影像设备(例如数字减影血管造影机、CT、超声和磁共振等影像设备)的引导和监视下，利用穿刺针、导管及其它介入器材，通过人体自然孔道或微小的创口将特定的器械导入人体，对体内病态进行诊断和局部治疗。
目前在做介入手术前，需要对患者进行CT、X光、核磁等检查，形成3D模型，并显示在二维显示器上，然后医生利用3D模型了解和熟悉患者的患病部位，并制定相应的手术方案。在实际的手术过程中，需要利用X光对手术部位进行实时成像，然后医生随时观看显示器上呈现的实时X光片，并与3D模型进行对照匹配，对患病部位进行手术。但是由于患者呼吸，体位改变等客观因素，术前生成的3D模型不能完全匹配，而二维的X光片并不能准确地呈现三维立体关系，医生不能直观地从影像上看到导入的准确位置，往往只能凭借医生的经验进行相关操作，增加医生手术操作难度，导致手术存在一定的风险。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于人工智能技术的介入手术导航装置，解决导航装置的3D模型与病患不能完全匹配的问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于人工智能技术的介入手术导航装置，包括：三维模型匹配判断模块1和三维模型修正模块2；
所述三维模型匹配判断模块1，将使用CT数据生成的第一三维模型与实时的X光影像进行比较判断位置是否重合；
所述三维模型修正模块2在所述三维模型匹配判断模块1判定不重合时，根据所述实时的所述X光影像计算真实数据的角度、坐标和形变，根据所述真实数据的角度、坐标和形变对所述第一三维模型进行修正得到第二三维模型。
本发明的有益效果是：根据实时的X光影像实时判断由CT数据生成的三维模型不能匹配，并根据该实时的X光影像计算三维模型的角度、坐标和形变并进行实时修改，解决现有技术中介入手术导航装置中的三维模型与患者不能完全匹配的问题，能够直观的看到导入的正确位置。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述三维模型匹配判断模块1包括：真实数据位置匹配判断AI模块11和真实数据形变匹配判断AI模块12；
所述真实数据位置匹配判断AI模块11和所述真实数据形变匹配判断AI模块12由所述第一三维模型和所述对应的X光影像生成的图片训练得到；
所述真实数据位置匹配判断AI模块11用于判断由实时的所述X光影像数据生成的图片与所述第一三维模型生成的图片的位置是否重合；
所述真实数据形变匹配判断AI模块12用于判断由实时的所述X光影像数据生成的图片相对所述第一三维模型生成的图片是否存在形变。
进一步，所述真实数据位置匹配判断AI模块11的训练过程中，对所述第一三维模型与对应的所述X光影像的位置是否重合进行标记，将所述第一三维模型和对应的所述X光影像生成的图片作为输入，将位置是否重合作为输出，训练得到判断位置是否重合的模型；
所述真实数据形变匹配判断AI模块12的训练过程中，对所述第一三维模型相对于对应的X光影像是否存在形变进行标记，将第一三维模型和对应的X光影像生成的图片作为输入，将是否存在形变作为输出，训练得到判断是否产生形变的模型。
进一步，所述三维模型匹配判断模块1还包括：虚拟数据位置匹配判断AI模块13和虚拟数据形变匹配判断AI模块14；所述虚拟数据位置匹配判断AI模块13和所述虚拟数据形变匹配判断AI模块14由所述第一三维模型生成的图片训练得到；
所述虚拟数据位置匹配判断AI模块13的数据作为所述真实数据位置匹配判断AI模块11训练过程的辅助数据，所述虚拟数据形变匹配判断AI模块14的数据作为所述真实数据形变匹配判断AI模块12训练过程的辅助数据。
进一步，所述虚拟数据位置匹配判断AI模块13的训练过程中，使用所述第一三维模型渲染模拟生成多张位置改变和不改变的虚拟X光影像，将所述第一三维模型和对应的所述虚拟X光影像的图片作为输入，将位置是否重合作为输出，训练得到判断位置是否重合的模型；
所述虚拟数据形变匹配判断AI模块14的训练过程中，使用所述第一三维模型渲染模拟生成多张形变和未形变的虚拟X光影像，将所述第一三维模型和对应的所述虚拟X光影像的图片作为输入，将是否存在形变作为输出，训练得到判断是否存在形变的模型。
进一步，所述三维模型修正模块2包括：真实数据位置计算AI模块21、真实数据形变计算AI模块22和数据修正模块23；
所述真实数据位置计算AI模块21和所述真实数据形变计算AI模块22由所述第一三维模型和对应的所述X光影像的图片训练得到；
所述真实数据位置计算AI模块21用于计算实时的所述X光影像数据生成的图片的角度和坐标；所述真实数据形变计算AI模块22用于计算由实时的所述X光影像数据生成的图片的形变；所述数据修正模块23根据所述真实数据位置计算AI模块21和真实数据形变计算AI模块22计算的角度、坐标和形变对所述第一三维模型进行修正得到所述第二三维模型。
进一步，所述真实数据位置计算AI模块21的训练过程中，将所述X光影像数据生成的图片与第一三维模型的顶点数据作为输入，将所述第二三维模型的角度和坐标作为输出，以已经过所述真实数据位置匹配判断AI模块11判断的数据作为结果进行评判，训练得到计算角度和坐标的模型；
所述真实数据形变计算AI模块22的训练过程中，将所述X光影像生成的图片和第一三维模型的顶点数据作为输入，将所述第二三维模型的顶点作为输出，以已经过所述真实数据形变匹配判断AI模块12判断的数据进行评判，训练得到计算形变的模型。
进一步，所述三维模型修正模块2还包括：虚拟数据位置计算AI模块24和虚拟数据形变计算AI模块25；
所述虚拟数据位置计算AI模块24的数据作为所述真实数据位置计算AI模块21训练过程的辅助数据，所述虚拟数据形变计算AI模块25的数据作为所述真实数据形变计算AI模块22训练过程的辅助数据。
进一步，所述虚拟数据位置计算AI模块24的训练过程中，使用所述第一三维模型计算出指定角度的虚拟X光影像，将所述第一三维模型的顶点数据和对应的所述虚拟X光影像的图片作为输入，将所述第一三维模型的角度和坐标作为结果输出，训练得到计算角度和坐标的模型；
所述虚拟数据形变计算AI模块25的训练过程中，使用所述第一三维模型渲染模拟生成一张未形变和多张形变的虚拟X光影像的图片，记录各张所述形变的图片对应的修改后的所述第一三维模型的顶点数据，将所述第一三维模型的顶点数据和对应的所述虚拟X光影像的图片作为输入，将所述修改后的所述第一三维模型的顶点数据作为输出，训练得到计算形变的模型。
采用上述进一步方案的有益效果：本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的实施例的实施例中，将实时的X光影像数据作为真实数据，将手术前由CT数据生成的三维模型的数据作为虚拟数据，根据真实数据实时判断和修正虚拟数据，并且生成对虚拟数据进行位置是否重合判断、是否产生形变判断、角度和坐标计算和形变计算的AI模型，作为真实数据的AI模型的辅助数据。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的结构框图；
图2为本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的实施例的结构框图
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1、三维模型匹配判断模块，11、真实数据位置匹配判断AI模块，12、真实数据形变匹配判断AI模块，13、虚拟数据位置匹配判断AI模块，14、虚拟数据形变匹配判断AI模块，2、三维模型修正模块，21、真实数据位置计算AI模块，22、真实数据形变计算AI模块，23、数据修正模块，24、虚拟数据位置计算AI模块，25、虚拟数据形变计算AI模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示为本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的结构框图，包括：三维模型匹配判断模块1和三维模型修正模块2。
三维模型匹配判断模块1，将使用CT数据生成的第一三维模型与实时的X光影像进行比较判断位置是否重合。
三维模型修正模块2在三维模型匹配判断模块1判定不重合时，根据实时的X光影像计算真实数据的角度、坐标和形变，根据该真实数据的角度、坐标和形变对第一三维模型进行修正得到第二三维模型。
本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置，根据实时的X光影像实时判断由CT数据生成的三维模型不能匹配，并根据该实时的X光影像计算三维模型的角度、坐标和形变并进行实时修改，解决现有技术中介入手术导航装置中的三维模型与患者不能完全匹配的问题，能够直观的看到导入的正确位置。
实施例1
本发明提供的实施例1为本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的实施例，如图2所示为本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的实施例的结构框图，由图2可知，该装置的实施例包括：三维模型匹配判断模块1和三维模型修正模块2。
三维模型匹配判断模块1包括：真实数据位置匹配判断AI模块11和真实数据形变匹配判断AI模块12，真实数据位置匹配判断AI模块11和真实数据形变匹配判断AI模块12由第一三维模型和对应的X光影像生成的图片图片训练得到，真实数据位置匹配判断AI模块11用于判断由实时的X光影像数据生成的图片与第一三维模型生成的图片的位置是否重合，真实数据形变匹配判断AI模块12用于判断由实时的X光影像数据生成的图片相对第一三维模型生成的图片是否存在形变。
真实数据位置匹配判断AI模块11的训练过程中，对第一三维模型与对应的X光影像的位置是否重合进行标记，将第一三维模型和对应的X光影像生成的图片作为输入，将位置是否重合作为输出，训练得到判断位置是否重合的模型。
真实数据形变匹配判断AI模块12的训练过程中，对第一三维模型相对于对应的X光影像是否存在形变进行标记，将第一三维模型和对应的X光影像的图片作为输入，将是否存在形变作为输出，训练得到判断是否产生形变的模型。
具体训练过程中，采集大量CT数据+配套X光数据，其中CT数据为病人的CT数据，X光数据为病人手术时的X光记录数据，手术X光为多张，训练得到判断位置是否重合以及是否存在形变的模型。
优选的，本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的实施例中，三维模型匹配判断模块1还包括：虚拟数据位置匹配判断AI模块13和虚拟数据形变匹配判断AI模块14。该虚拟数据位置匹配判断AI模块13的数据作为真实数据位置匹配判断AI模块11训练过程的辅助数据，虚拟数据形变匹配判断AI模块14的数据作为真实数据形变匹配判断AI模块12训练过程的辅助数据。
虚拟数据位置匹配判断AI模块13和虚拟数据形变匹配判断AI模块14由第一三维模型生成的图片训练得到。
虚拟数据位置匹配判断AI模块13的训练过程中，使用第一三维模型渲染模拟生成多张位置改变和不改变的虚拟X光影像，将第一三维模型和对应的虚拟X光影像的图片作为输入，将位置是否重合作为输出，训练得到判断位置是否重合的模型。
虚拟数据形变匹配判断AI模块14的训练过程中，使用第一三维模型渲染模拟生成多张形变和未形变的虚拟X光影像，将第一三维模型和对应的虚拟X光影像的图片作为输入，将是否存在形变作为输出，训练得到判断是否存在形变的模型。
具体训练过程中，可以通过修改该第一三维模型生成位置改变和形变的虚拟X光影像，训练得到判断位置是否重合的模型。
三维模型修正模块2包括：真实数据位置计算AI模块21、真实数据形变计算AI模块22和数据修正模块23。
真实数据位置计算AI模块21和真实数据形变计算AI模块22由第一三维模型和对应的X光影像的图片训练得到，真实数据位置计算AI模块21用于计算实时的X光影像数据生成的图片的角度和坐标，真实数据形变计算AI模块22用于计算由实时的X光影像数据生成的图片的形变，数据修正模块23根据真实数据位置计算AI模块21和真实数据形变计算AI模块22计算的角度、坐标和形变对第一三维模型进行修正得到第二三维模型。
真实数据位置计算AI模块21的训练过程中，将X光影像数据生成的图片与第一三维模型的顶点数据作为输入，将第二三维模型的角度和坐标作为输出，以已经过真实数据位置匹配判断AI模块11判断的数据作为结果进行评判，训练得到计算角度和坐标的模型。
真实数据形变计算AI模块22的训练过程中，将X光影像生成的图片和第一三维模型的顶点数据作为输入，将第二三维模型的顶点作为输出，以已经过真实数据形变匹配判断AI模块12判断的数据进行评判，训练得到计算形变的模型。
优选的，本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的实施例中，三维模型修正模块2还包括：虚拟数据位置计算AI模块24和虚拟数据形变计算AI模块25，该虚拟数据位置计算AI模块24的数据作为真实数据位置计算AI模块21训练过程的辅助数据，虚拟数据形变计算AI模块25的数据作为真实数据形变计算AI模块22训练过程的辅助数据。
虚拟数据位置计算AI模块24和虚拟数据形变计算AI模块25由第一三维模型的图片训练得到。
虚拟数据位置计算AI模块24的训练过程中，使用第一三维模型计算出指定角度的虚拟X光影像，将第一三维模型的顶点数据和对应的虚拟X光影像的图片作为输入，将第一三维模型的角度和坐标作为结果输出，训练得到计算角度和坐标的模型。
虚拟数据形变计算AI模块25的训练过程中，使用第一三维模型渲染模拟生成一张未形变和多张形变的虚拟X光影像的图片，记录各张形变的图片对应的修改后的第一三维模型的顶点数据，将第一三维模型的顶点数据和对应的虚拟X光影像的图片作为输入，将修改后的第一三维模型的顶点数据作为输出，训练得到计算形变的模型。
本发明提供的一种基于人工智能技术的介入手术导航装置的实施例的实施例中，将实时的X光影像数据作为真实数据，将手术前由CT数据生成的三维模型的数据作为虚拟数据，根据真实数据实时判断和修正虚拟数据，并且生成对虚拟数据进行位置是否重合判断、是否产生形变判断、角度和坐标计算和形变计算的AI模型，作为真实数据的AI模型的辅助数据。
利用CT数据生成患者三维模型，并利用人工智能算法，在手术过程中，实时根据X光影像计算人体模型因呼吸而造成的律动，修改模型使模型和X光影像重合。减小以往三维模型因客观原因(呼吸律动、体位改变等)造成的误差，将二维X光片与三维模型实时定位并匹配，给医生呈现直观、准确、立体影像，提供实时的立体三维导航，减少手术时间，减轻患者的手术创伤，增加手术的精确度，提高手术成功率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于人工智能技术的介入手术导航装置，其特征在于，所述装置包括：三维模型匹配判断模块(1)和三维模型修正模块(2)；
所述三维模型匹配判断模块(1)，将使用CT数据生成的第一三维模型与实时的X光影像进行比较判断位置是否重合；
所述三维模型修正模块(2)在所述三维模型匹配判断模块(1)判定不重合时，根据所述实时的所述X光影像计算真实数据的角度、坐标和形变，根据所述真实数据的角度、坐标和形变对所述第一三维模型进行修正得到第二三维模型；
所述三维模型匹配判断模块(1)包括：真实数据位置匹配判断AI模块(11)和真实数据形变匹配判断AI模块(12)；
所述真实数据位置匹配判断AI模块(11)和所述真实数据形变匹配判断AI模块(12)由所述第一三维模型和对应的X光影像生成的图片训练得到；
所述真实数据位置匹配判断AI模块(11)用于判断由实时的X光影像数据生成的图片与所述第一三维模型生成的图片的位置是否重合；
所述真实数据形变匹配判断AI模块(12)用于判断由实时的所述X光影像数据生成的图片相对所述第一三维模型生成的图片是否存在形变；
所述三维模型修正模块(2)包括：真实数据位置计算AI模块(21)、真实数据形变计算AI模块(22)和数据修正模块(23)；
所述真实数据位置计算AI模块(21)和所述真实数据形变计算AI模块(22)由所述第一三维模型和对应的所述X光影像的图片训练得到；
所述真实数据位置计算AI模块(21)用于计算实时的所述X光影像数据生成的图片的角度和坐标；所述真实数据形变计算AI模块(22)用于计算由实时的所述X光影像数据生成的图片的形变；所述数据修正模块(23)根据所述真实数据位置计算AI模块(21)和真实数据形变计算AI模块(22)计算的角度、坐标和形变对所述第一三维模型进行修正得到所述第二三维模型。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述真实数据位置匹配判断AI模块(11)的训练过程中，对所述第一三维模型与对应的所述X光影像的位置是否重合进行标记，将所述第一三维模型和对应的所述X光影像生成的图片作为输入，将位置是否重合作为输出，训练得到判断位置是否重合的模型；
所述真实数据形变匹配判断AI模块(12)的训练过程中，对所述第一三维模型相对于对应的X光影像是否存在形变进行标记，将第一三维模型和对应的X光影像生成的图片作为输入，将是否存在形变作为输出，训练得到判断是否产生形变的模型。
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述三维模型匹配判断模块(1)还包括：虚拟数据位置匹配判断AI模块(13)和虚拟数据形变匹配判断AI模块(14)；所述虚拟数据位置匹配判断AI模块(13)和所述虚拟数据形变匹配判断AI模块(14)由所述第一三维模型生成的图片训练得到；
所述虚拟数据位置匹配判断AI模块(13)的数据作为所述真实数据位置匹配判断AI模块(11)训练过程的辅助数据，所述虚拟数据形变匹配判断AI模块(14)的数据作为所述真实数据形变匹配判断AI模块(12)训练过程的辅助数据。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述虚拟数据位置匹配判断AI模块(13)的训练过程中，使用所述第一三维模型渲染模拟生成多张位置改变和不改变的虚拟X光影像，将所述第一三维模型和对应的所述虚拟X光影像的图片作为输入，将位置是否重合作为输出，训练得到判断位置是否重合的模型；
所述虚拟数据形变匹配判断AI模块(14)的训练过程中，使用所述第一三维模型渲染模拟生成多张形变和未形变的虚拟X光影像，将所述第一三维模型和对应的所述虚拟X光影像的图片作为输入，将是否存在形变作为输出，训练得到判断是否存在形变的模型。
5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述真实数据位置计算AI模块(21)的训练过程中，将所述X光影像数据生成的图片与第一三维模型的顶点数据作为输入，将所述第二三维模型的角度和坐标作为输出，以已经过所述真实数据位置匹配判断AI模块(11)判断的数据作为结果进行评判，训练得到计算角度和坐标的模型；
所述真实数据形变计算AI模块(22)的训练过程中，将所述X光影像生成的图片和第一三维模型的顶点数据作为输入，将所述第二三维模型的顶点作为输出，以已经过所述真实数据形变匹配判断AI模块(12)判断的数据进行评判，训练得到计算形变的模型。
6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述三维模型修正模块(2)还包括：虚拟数据位置计算AI模块(24)和虚拟数据形变计算AI模块(25)；
所述虚拟数据位置计算AI模块(24)的数据作为所述真实数据位置计算AI模块(21)训练过程的辅助数据，所述虚拟数据形变计算AI模块(25)的数据作为所述真实数据形变计算AI模块(22)训练过程的辅助数据。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述虚拟数据位置计算AI模块(24)的训练过程中，使用所述第一三维模型计算出指定角度的虚拟X光影像，将所述第一三维模型的顶点数据和对应的所述虚拟X光影像的图片作为输入，将所述第一三维模型的角度和坐标作为结果输出，训练得到计算角度和坐标的模型；
所述虚拟数据形变计算AI模块(25)的训练过程中，使用所述第一三维模型渲染模拟生成一张未形变和多张形变的虚拟X光影像的图片，记录各张所述形变的图片对应的修改后的所述第一三维模型的顶点数据，将所述第一三维模型的顶点数据和对应的所述虚拟X光影像的图片作为输入，将所述修改后的所述第一三维模型的顶点数据作为输出，训练得到计算形变的模型。
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