CN110537960A - 穿刺路径的确定方法、存储设备及机器人辅助手术系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种穿刺路径的确定方法，存储设备及机器人辅助手术系统，其中方法包括：接收穿刺对象的医学影像；根据医学影像重建穿刺对象的三维模型；根据三维模型对病灶、皮肤以及其他软组织进行识别；其他软组织包括血管和神经；接收病灶的靶点位置；根据识别出来的病灶以及皮肤确定穿刺点的可选皮肤区域；构建经过靶点位置和可选皮肤区域的多条虚拟穿刺路径；从所述多条虚拟穿刺路径中，选取至少一条满足约束条件的虚拟穿刺路径作为目标穿刺路径，所述约束条件包括不经过所述其他软组织。上述穿刺路径的确定方法实现了穿刺过程中的穿刺路径的自动确定，而无需医师根据经验来确定，极大降低了手术风险。
Description
技术领域
本发明涉及医疗设备技术领域，特别是涉及一种穿刺路径的确定方法、存储设备及机器人辅助手术系统。
背景技术
基于CT导航的机器人辅助外科手术的原理是，CT图像直接提供坐标信息，病人一次麻醉，不需要转移可直接进行手术，从而减少病患移动带来的误差，缩短了手术时间，提高了手术坐标的精确性。机器人辅助外科手术系统在执行穿刺等辅助操作时，通常需要由医师根据检验来确定穿刺路径，手术风险较大。
发明内容
基于此，有必要针对传统的机器人辅助手术系统在执行穿刺时需要由医师根据经验来判断穿刺路径，手术风险大的问题，提供一种穿刺路径的确定方法，存储设备及机器人辅助手术系统。
一种穿刺路径的确定方法，包括：
接收穿刺对象的医学影像；
根据所述医学影像重建所述穿刺对象的三维模型；
根据所述三维模型对病灶、皮肤以及其他软组织进行识别；所述其他软组织包括血管和/或神经；
接收所述病灶的靶点位置；
根据识别出来的病灶以及皮肤确定穿刺点的可选皮肤区域；
构建经过所述靶点位置和所述可选皮肤区域的多条虚拟穿刺路径；以及
从所述多条虚拟穿刺路径中，选取至少一条满足约束条件的虚拟穿刺路径作为目标穿刺路径，所述约束条件包括不经过所述其他软组织。
上述穿刺路径的确定方法通过构建虚拟穿刺路径的方式，从多条虚拟穿刺路径中选取至少一条满足约束条件，也即不穿过除皮肤外的其他软组织的虚拟穿刺路径作为目标穿刺路径，从而实现了穿刺过程中的穿刺路径的自动确定，而无需医师根据经验来确定，极大降低了手术风险。
在其中一个实施例中，所述目标穿刺路径还满足第一预设条件，所述第一预设条件是自定义的。
在其中一个实施例中，所述第一预设条件被配置成在满足约束条件的虚拟穿刺路径中将所述目标穿刺路径的数量控制为一条。
在其中一个实施例中，所述第一预设条件包括在满足约束条件的虚拟穿刺路径中所述靶点离皮肤的距离最短。
在其中一个实施例中，所述第一预设条件被配置成在满足约束条件的虚拟穿刺路径中将所述目标穿刺路径的数量控制在大于1的预定数量内。
在其中一个实施例中，所述根据所述三维模型对病灶、皮肤以及其他软组织进行识别的步骤为，采用图像分割方式识别病灶、皮肤和其他软组织。
在其中一个实施例中，所述接收所述病灶的靶点位置的步骤之前，还包括：
获取病灶的信息；所述信息包括病灶的位置和形状大小；
根据所述病灶的信息确定所述靶点位置。
在其中一个实施例中，所述根据识别出来的病灶以及皮肤确定穿刺点的可选皮肤区域的步骤中，将识别出来的皮肤区域均作为可选皮肤区域。
在其中一个实施例中，还包括：
输出满足所述约束条件和所述第一预设条件的目标穿刺路径供选择；以及
接收手动选择的穿刺路径，并将其确定为最终的穿刺路径。
在其中一个实施例中，还包括：
对所述选择的穿刺路径进行修改，并将修改后的穿刺路径确定为最终的穿刺路径。
在其中一个实施例中，还包括：根据确定的穿刺路径确定在所述皮肤上的穿刺点以及穿刺角度。
一种存储设备，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时用于执行如前述任一实施例所述的方法的步骤。
一种机器人辅助手术系统，包括：
手术机器人，用于执行穿刺操作；以及
控制设备，用于对所述手术机器人进行控制；所述控制设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如前述任一实施例所述的方法的步骤。
附图说明
图1为一实施例中的机器人辅助手术系统的结构示意图；
图2为一实施例中的穿刺路径的确定方法的流程图；
图3为另一实施例中的穿刺路径的确定方法的局部流程图；
图4为又一实施例中的穿刺路径的确定方法的局部流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一实施例中的穿刺路径的确定方法，用于在机器人辅助手术系统执行穿刺时确定穿刺路径。该方法可以用于穿刺定位、脊柱穿刺或者颅脑穿刺等手术中。该穿刺路径的确定方法可以在图1所示的机器人辅助手术系统中实现。参见图1，该手术机器人系统包括手术机器人110和控制设备(图中未示)。手术机器人110用于执行辅助手术操作。具体地，在手术机器人110的机械臂末端可以安装手术执行设备如穿刺设备等。控制设备用于对手术机器人110进行控制。控制设备可以集成在手术机器人110内，也可以独立于手术机器人110。控制设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可以用于执行本申请中的穿刺路径的确定方法。在一实施例中，该机器人辅助手术系统还可以包括CT设备120和床体130。其中CT设备120用于获取穿刺对象的CT医学影像，穿刺对象固定在床体130上进行CT图像拍摄以及辅助手术等操作。由于穿刺对象与床体130的相对关系由CT设备120给出，手术机器人110相对床体130固定且坐标已知，则手术机器人110相对穿刺对象的关系可知，并且手术机器人110的实际手术空间与穿刺对象的图像空间的坐标关系也可知，因此可以在拍摄CT图像后保持床体130不变，利用该CT图像来确定穿刺路径。
图2为一实施例中的穿刺路径的确定方法的流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S210，接收穿刺对象的医学影像。
穿刺对象的医学影像可以为CT图像，其由CT设备对穿刺对象进行拍摄获得。
步骤S220，根据所述医学影像重建穿刺对象的三维模型。
由于拍摄到的CT图像为平面图像，需要根据获取到的CT图像构建穿刺对象的三维模型。重建过程可以按照传统的重建方法进行。
步骤S230，根据三维模型对病灶、皮肤以及其他软组织进行识别。
根据确定的三维模型对拍摄区域的病灶以及软组织等进行识别。具体地，可以采用图像分割方法来自动识别病灶、皮肤以及其他软组织等。其中，其他软组织为不包括皮肤在内的软组织，其可以包括包括血管以及神经等。
步骤S240，接收病灶的靶点位置。
病灶的靶点位置可以由医师根据经验进行确定并输出给控制设备或者手术机器人。在一实施例中，病灶的靶点也可以由系统自动确定，在一个例子中，诸如通过大数据学习的方式。在另一实施例中，病灶靶点的确定也可以由医生和系统共同完成的，即，半自动确定的。
步骤S250，根据识别出来的病灶以及皮肤确定穿刺点的可选皮肤区域。
根据病灶以及皮肤的位置关系可以确定穿刺点的可选皮肤区域。在一实施例中，可选皮肤区域可以设定为所有被识别出来的皮肤区域。将所有识别出来的皮肤区域作为可选皮肤区域具有较大的数据计算量。在一实施例中，也可以根据病灶和皮肤的位置关系，将病灶上距离皮肤最近的部分皮肤区域作为可选皮肤区域，从而可以降低数据运算量。在另一实施例中，可以从实施穿刺的便利性的角度考虑可选皮肤区域。例如，如果是医生手动实施的，则从便于医生手动实施穿刺的角度来选择可选皮肤区域；如果是机械臂自动实施的，则从穿刺方位对机械臂的便利性的角度来选择可选皮肤区域；如果是医生和机械臂两者结合而半自动实施的，则不仅要从医生的便利性的角度也要考虑机械臂的便利性的角度来选择可选皮肤区域。
步骤S260，构建经过靶点位置和可选皮肤区域的多条虚拟穿刺路径。
在本实施例中，穿刺路径为直线，因此虚拟穿刺路径也为直线，也即构建经过靶点位置和可选皮肤区域的多条直线。具体地，需要构建出所有经过该靶点位置且与可选皮肤区域相交的直线。在另一实施例中，也可以对可选皮肤区域进行分割，每个区域的大小根据穿刺点所需要的空间大小等来确定，从而构建经过靶点位置且与各区域中心点相交的直线段。
步骤S270，从多条虚拟穿刺路径中，选取至少一条满足约束条件的虚拟穿刺路径作为目标穿刺路径，约束条件包括不经过其他软组织。
从构建的多条虚拟穿刺路径中选取至少一条满足约束条件，也即不经过除皮肤以外的其他软组织(如血管、神经等)的虚拟穿刺路径作为目标穿刺路径。由于选取出来的目标穿刺路径均不经过其他软组织，都可以作为实际最终的穿刺路径。在本实施例中，目标穿刺路径并不直接作为手术机器人执行穿刺时的穿刺路径，而是作为一个结果供医师进行确认后形成最终的穿刺路径。在这个过程中，由于目标穿刺路径都是系统自动确定出来的不经过其他软组织的，医师只需要根据需求去选择其中一条目标穿刺路径作为最终的穿刺路径即可，而无需其凭借自身的经验来确定，能够有效降低手术风险。
上述穿刺路径的确定方法通过构建虚拟穿刺路径的方式，从多条虚拟穿刺路径中选取至少一条满足约束条件，也即不穿过除皮肤以外的其他软组织的虚拟穿刺路径作为目标穿刺路径。由于选取出来的目标穿刺路径均不经过其他软组织，都可以作为实际最终的穿刺路径。因此在选取有多条穿刺路径时，只需要医师根据需求进行选择其一即可，而无需医师根据经验来确定，极大降低了手术风险。
在一实施例中，选取的目标穿刺路径可以满足第一预设条件。第一预设条件为自定义的条件。第一预设条件可以在医师手动参与时，临场根据自身的经验进行设定，如通过对长度范围以及穿刺方位等进行设定。第一预设条件也可以由系统提供相应的终止条件，如最短长度或者长度范围等。构建出来的虚拟穿刺路径需要输入到大数据学习后的模型中以输出满足第一预设条件的优选路径。
在一实施例中，第一预设条件被配置成在满足约束条件的虚拟穿刺路径中将目标穿刺路径的数量控制为一条，从而形成唯一的一条目标穿刺路径。例如，第一预设条件为在满足约束条件的虚拟穿刺路径中靶点离皮肤的距离最短。也即，在构建的多条虚拟穿刺路径中未经过其他软组织的剩余穿刺路径中找到靶点距离皮肤最短的一条作为目标穿刺路径。在本实施例中，可以采用遍历法来确定出具有最短距离的一条目标穿刺路径。具体地，将满足约束条件也即没有经过其他软组织的虚拟穿刺路径进行长度求取，并对各虚拟穿刺路径的长度进行排序，从而具有最短长度的一条虚拟穿刺路径作为目标穿刺路径。
在一实施例中，第一预设条件被配置为在满足约束条件的虚拟穿刺路径中将目标穿刺路径的数量控制在大于1的预设数量内。具体的数量可以需要进行设定，比如2条、5条等。通过将目标穿刺路径设置为多条，可以提高医师进行选择的自由度，并满足不同操作人员或者操作环境的需求。
在一实施例中，在步骤S240之前还包括如图3所示的步骤。
步骤S310，获取病灶的信息。
病灶的信息可以通过CT图像进行识别获取，可以包括病灶在穿刺对象中的位置以及其形状大小等。
步骤S320，根据病灶的信息确定靶点位置。
在一种实施例中，根据病灶的信息确定靶点位置的步骤可以由医生手动凭借经验来确定。
在一种实施例中，根据病灶的信息并结合系统存储的大数据即可通过自学习能力确定出来靶点位置，从而无需医师根据经验来确定，可以进一步降低手术风险。
在另一种实施例中，可以根据病灶的信息并结合系统存储的大数据即可通过自学习能力确定出来靶点位置，再由医生进行凭借经验信息确认，如果医生认为该靶点位置依然不够理想，可以对其进行修正。
在一实施例中，上述方法还包括如图4所示的步骤，具体包括：
步骤S410，输出满足约束条件和第一预设条件的目标穿刺路径以供选择。
由于系统确定的目标穿刺路径并不一定时医师所偏好或者想选用的穿刺路径，因此，在系统确定出目标穿刺路径之后，还可以将满足要求的目标穿刺路径输出以供医师进行选择。例如，可以通过显示输出的方式将选取出来的目标穿刺路径输出。
步骤S420，接收手动选择的穿刺路径，并将其确定为最终的穿刺路径。
医师根据个人习惯或者经验，从输出的目标穿刺路径中手动选择其中的一条作为最终的穿刺路径。
上述方法，医师可以自主选择最终的穿刺路径，从而能够满足不同应用场景下的使用需求。
在一实施例中，在步骤S420之后还包括步骤S430。步骤S430，对选择的穿刺路径进行修改，并将修改后的穿刺路径确定为最终的穿刺路径。由于系统选取的目标穿刺路径存在并不能满足医师操作偏好的情况，因此当医师在没选择到较为满意的穿刺路径时，可以在选择之后对选择后的穿刺路径进行修改，以满足自身实际操作的需求。
在一实施例中，在步骤S270之后，还包括步骤S280，如图1所示。步骤S280,根据确定的穿刺路径确定在皮肤上的穿刺点以及穿刺角度。具体地，穿刺路径与皮肤的交点确定为穿刺点，而且，通常情况下，穿刺路径的方向也即靶点与穿刺点的连线的角度即为穿刺针的进针角度(或者称之为穿刺角度)。在由手术机器人自动穿刺中，在确定好穿刺点和进针角度后即可控制手术机器人实现自动穿刺过程。
上述穿刺路径的确定方法可以用于穿刺定位、脊柱穿刺或者颅脑穿刺等手术中。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (13)
1.一种穿刺路径的确定方法，包括：
接收穿刺对象的医学影像；
根据所述医学影像重建所述穿刺对象的三维模型；
根据所述三维模型对病灶、皮肤以及其他软组织进行识别；所述其他软组织包括血管和/或神经；
接收所述病灶的靶点位置；
根据识别出来的病灶以及皮肤确定穿刺点的可选皮肤区域；
构建经过所述靶点位置和所述可选皮肤区域的多条虚拟穿刺路径；以及
从所述多条虚拟穿刺路径中，选取至少一条满足约束条件的虚拟穿刺路径作为目标穿刺路径，所述约束条件包括不经过所述其他软组织。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标穿刺路径还满足第一预设条件，所述第一预设条件是自定义的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件被配置成在满足约束条件的虚拟穿刺路径中将所述目标穿刺路径的数量控制为一条。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件包括在满足约束条件的虚拟穿刺路径中所述靶点离皮肤的距离最短。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件被配置成在满足约束条件的虚拟穿刺路径中将所述目标穿刺路径的数量控制在大于1的预定数量内。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维模型对病灶、皮肤以及其他软组织进行识别的步骤为，采用图像分割方式识别病灶、皮肤和其他软组织。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收所述病灶的靶点位置的步骤之前，还包括：
获取病灶的信息；所述信息包括病灶的位置和形状大小；
根据所述病灶的信息确定所述靶点位置。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据识别出来的病灶以及皮肤确定穿刺点的可选皮肤区域的步骤中，将识别出来的皮肤区域均作为可选皮肤区域。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
输出满足所述约束条件和所述第一预设条件的目标穿刺路径供选择；以及
接收手动选择的穿刺路径，并将其确定为最终的穿刺路径。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述选择的穿刺路径进行修改，并将修改后的穿刺路径确定为最终的穿刺路径。
11.根据权利要求1、9或者10所述的方法，其特征在于，还包括：根据确定的穿刺路径确定在所述皮肤上的穿刺点以及穿刺角度。
12.一种存储设备，其上存储有计算机程序；其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时用于执行如权利要求1～10任一所述的方法的步骤。
13.一种机器人辅助手术系统，其特征在于，包括：
手术机器人，用于执行穿刺操作；以及
控制设备，用于对所述手术机器人进行控制；所述控制设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1～11任一所述的方法的步骤。
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