CN111627011A - 基于ct值椎弓根钉置钉钉道选择方法、装置和设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法、装置和设备。通过对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型；所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体；将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。本申请以通过分析不同位置和角度的钉道所在骨质的平均CT值，以选择螺钉与腰椎之间的把持力最大(平均CT值最大)的钉道，以增强椎弓根钉固定强度；并且还可依据该钉道设计原则来3D打印椎体模型和导航模块以用于术前规划，降低手术风险。
Description
技术领域
本发明涉及医学数据处理技术领域，特别是涉及一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法、装置和设备。
背景技术
目前在脊柱外科领域椎弓根钉内固定系统已被广泛应用于治疗脊柱退行性变、骨折、畸形及肿瘤等疾病，并取得了良好疗效。椎弓根钉固定强度直接决定内固定系统稳定性、脊柱稳定性及融合成功率，若螺钉松动则会严重影响脊柱内固定手术的效果，甚至导致瘫痪、死亡。因此，对钉道的选择尤为重要。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法、装置和设备，以解决上述至少一个问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法，所述方法包括：获取患者脊柱的CT数据并导入三维软件；对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型；所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体；将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。
于本申请的一实施例中，所述将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，包括：选择所述目标腰椎模型的俯视图视角，在二维横断位视图上选取所述椎弓根和椎体连接的两端端点；依据两端点连接的线段创建垂直于俯视图视角的第一平面，并将所述椎弓根投影至所述第一平面，以在所述第一平面上得到弓根的截面图形；根据所述截面图形的周长和面积拟合出一椭圆，并定位出所述椭圆的中心点；经中心点并垂直于所述第一平面的直线作为螺钉的轴线；将所述轴线延长至椎弓根关节突外侧表面并交于一点，以将该点作为螺钉置入的起始点；基于所述起始点，设置螺钉半径，以将螺钉沿垂直于所述第一平面的方向置入。
于本申请的一实施例中，所述多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道的预设方法，包括：依据所述起始点建立与所述第一平面平行的第二平面，基于所述第二平面以所述椭圆的长轴和短轴分别为x轴和y轴建立直角坐标系；将所述直角坐标系中的所述起始点为圆心，设置一置钉范围值为半径，以形成一置钉圆；在所述置钉圆上选取一或多个点作为新起始点，以供形成不同位置的钉道；和/或，依据所述起始点或各新起始点为旋转中心设置偏转角，以使螺钉沿旋转中心分别向上下左右任意一方向偏转，以供形成不通过角度的钉道。
于本申请的一实施例中，所述将构建的虚拟螺钉分别模拟植入多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各不同位置和角度的钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT 值大小，包括：通过软件自动规划形成多个在椎弓根内呈不同位置和角度的钉道；采用圆柱构建虚拟的螺钉并模拟置入不同的位置和角度的钉道；各所述钉道中置入的螺钉在腰椎内相交得到钉道所在骨质部分的平均CT值，对比各平均CT值，以得到平均CT值最大的钉道。
于本申请的一实施例中，所述平均CT值与把持力呈正相关关系；其中，平均CT值最大的钉道为螺钉与腰椎之间把持力最大的位置和角度。
于本申请的一实施例中，所述对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型，包括：调整窗宽窗位并选择易于区分CT数据中骨骼区域的窗宽窗位；根据阈值分割及形态学插值算法对所述CT数据进行预处理；逐个对脊柱进行建模，并通过划分得到单节段实心的目标腰椎模型。
于本申请的一实施例中，所述方法包括：在根据阈值分割及形态学插值算法对所述CT 数据进行预处理后，所述目标腰椎模型中包含有DICOM信息；依据DICOM信息可读取对应目标腰椎模型的医学影像信息；其中，医学影像信息中的图像像素是矩阵排列的，每个像素对应有灰度值，根据所述灰度值能得到后续测得CT值。
于本申请的一实施例中，所述方法还包括：依据选择的平均CT值最大的钉道在所述三维软件中创建并输出对应该钉道的导航模块模型。
于本申请的一实施例中，所述依据所述钉道在所述三维软件中创建并输出对应该钉道的导航模块模型，包括：利用所述钉道的轴线同轴创建圆；选取面网格进行等厚扩增，并采用布尔运算逆向构建初始模型；将所述构建初始模型结合对应所述钉道所规划的置钉导板的参数，以在三维软件中创建并输出导航模块模型。
于本申请的一实施例中，依据所述导航模块模型通过3D打印以得到置钉导板：和/或，所述目标脊柱模型通过3D打印可得到实体单节段实心腰椎模型，以供用于术前规划和模拟。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择装置，所述装置包括：获取模块，用于获取患者脊柱的CT数据并导入三维软件；处理模块，用于对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型；所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体；将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT 值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种计算机设备，所述设备包括：存储器、及处理器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如上所述的方法。
综上所述，本申请的一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法、装置和设备。通过获取患者脊柱的CT数据并导入三维软件；对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型；所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体；将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。
与现有技术相比，本申请具有以下有益效果：
本申请以通过分析不同位置和角度的钉道置入螺钉所在骨质的CT平均值，以选择螺钉与腰椎之间的把持力最大(CT平均值最大)的钉道，以增强椎弓根钉固定强度；并且还可依据该钉道设计原则来3D打印椎体模型和导航模块，以用于术前规划，提高手术的效率和精准性，降低手术风险。
附图说明
图1显示为本申请于一实施例中的基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法的场景示意图。
图2显示为本申请于一实施例中的导入三维软的脊柱的CT数据的模型示意图。
图3A-3G显示为本申请于一实施例中的预设不同位置和角度的钉道的模型示意图。
图4-7显示为本申请于一实施例中的椎弓根钉置钉钉道的模型示意图。
图8显示为本申请于一实施例中的基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择装置的模块示意图。
图9显示为本申请于一实施例中的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基本构想，虽然图式中仅显示与本申请中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，但其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
承前所述，椎弓根钉固定强度直接决定内固定系统稳定性、脊柱稳定性及融合成功率，若螺钉松动则会严重影响脊柱内固定手术的效果，甚至导致瘫痪、死亡。为解决上该问题，本申请提供了一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法、装置和设备，以通过分析不同位置和角度的钉道置入螺钉所在骨质的CT平均值，以选择螺钉与腰椎之间的把持力最大(CT 平均值最大)的钉道，以增强椎弓根钉固定强度；并且依据该钉道设计原则来3D打印椎体模型和导航模块，以用于术前规划，提高手术的效率和精准性，降低手术风险。
如图1所示，展示为本申请一实施例中多视角直播视频的同步切换方法的场景示意图。
如图所示，所述方法包括：
步骤S101：获取患者脊柱的CT数据并导入三维软件。
于本实施例中，CT(Computed Tomography)即电子计算机断层扫描，它是利用精确准直的 X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描，具有扫描时间快，图像清晰等特点，可用于多种疾病的检查。CT根据人体不同组织对X线的吸收与透过率的不同，应用灵敏度极高的仪器对人体进行测量，然后将测量所获取的数据输入电子计算机，电子计算机对数据进行处理后，就可摄下人体被检查部位的断面或立体的图像，发现体内任何部位的细小病变。
CT是用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X 射线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器(analog/digital converter) 转为数字，输入计算机处理。图像形成的处理有如对选定层面分成若干个体积相同的长方体，称之为体素(voxel)。扫描所得信息经计算而获得每个体素的X射线衰减系数或吸收系数，再排列成矩阵，即数字矩阵(digital matrix)，数字矩阵可存贮于磁盘或光盘中。经数字/模拟转换器(digital/analog converter)把数字矩阵中的每个数字转为由黑到白不等灰度的小方块，即像素(pixel)，并按矩阵排列，即构成CT图像。所以，CT图像是重建图像。
本申请所述的患者脊柱的CT数据可通过CT设备对患者扫描得到的一或多个CT图像，或CT三维模型。
于本实施例中，将获取的患者脊柱的CT数据导入三维软件，以供构建三维模型。例如，多个不同角度的二维CT图像便可通过三维软件融合出三维模型。在本申请所述，所述三维软件可以是Matlab或Medraw。例如，将CT数据以raw格式图像导入Matlab软件。
步骤S102：对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型。
其中，将医学观察认定患者需要放置螺钉的脊柱段即为目标脊柱段。所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体。
于本申请一实施例中，对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型，包括：
A、调整窗宽窗位并选择易于区分CT数据中骨骼区域的窗宽窗位；
一般窗技术(Window Technique)是医生用以观察不同密度正常组织或病变的一种显示技术，其包括窗宽(window width)和窗位(window level)。由于各种不同组织结构或病变具有不同的像素值，因此欲显示某一组织结构细节时，应选择适合观察组织结构的窗宽窗位，以获得显示最佳效果。
其中，窗宽是CT/DR图像上显示的CT/DR值，在此CT/DR值范围内组织和病变均以不同的模拟灰度显示，而CT/DR值高于此范围的组织和病变，无论是高于多少，都均为白影显示，不再有灰度差；反之，低于此范围的组织，不论是低于多少，均为黑影显示，也无灰度差异。增大窗宽，则图像所示CT/DR值范围加大，显示具有不同密度的组织结构增多，但各结构这间的灰度别减少；减少窗宽，则显示组织结构减少，而各结构这间的灰度别增加。
窗位是窗的中心位置。同样的窗宽，由于窗位不同，其包括CT/DR范围的CT/DR值有差异。例如窗宽(w)同为w＝60，当窗位为L＝0时，其CT/DR值范围为－30～+30；如窗位是+10时，则CT/DR值范围为－20～+40。通常欲观察某一组织的结构及发生的病变，应以该组织的CT/DR值为窗位。
在本申请中，调整窗宽窗位至易于区分CT数据中骨骼区域为佳，并选择当前窗宽窗位应用于CT数据。
B、根据阈值分割及形态学插值算法对所述CT数据进行预处理；
在本申请中，主要利用阈值分割，形态学插值等DICOM数据处理算法处理数据。DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准(ISO 12052)。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。
其中，经步骤S102中根据阈值分割及形态学插值算法对所述CT数据进行预处理后，所述目标脊柱模型中包含有DICOM信息，其中，依据DICOM信息可供三维软件或分析软件读取对应目标脊柱模型的医学影像信息。须知的是，在医学影像信息中的图像像素是矩阵排列的，每个像素点都对应有灰度值，后续测得CT值(或HU值)便是根据灰度值得到的。
所述阈值分割及形态学差值算法主要用于对CT数据进行图像或模型的预处理。其中，所述阈值分割主要用于分割与脊柱无关的器官组织或骨骼结构；所述形态学差值算主要用于从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量，如同时像细化、像素化和修剪毛刺等技术的图像预处理。而该步骤B主要用于提取脊柱部分并对图像优化以用于接下来的建模。
具体来说，形态学，即数学形态学(mathematical Morphology)，是图像处理中应用最为广泛的技术之一，主要用于从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量，使后续的识别工作能够抓住目标对象最为本质(最具区分能力－mostdiscriminative)的形状特征，如边界和连通区域等。同时像细化、像素化和修剪毛刺等技术也常应用于图像的预处理和后处理中，成为图像增强技术的有力补充。
C、逐个对脊柱进行建模，并通过划分得到单节段实心的目标腰椎模型。
于本实施例中，在通过前面步骤的预处理后，可逐个对脊柱进行构建三维模型，如图2 所示，由于脊柱包含多节，因此通过划分或提取即可得到单节段实心的目标腰椎模型。
举例来说，上述步骤A-C多为医学领域常用的数据处理算法或建模方式。例如可通过如 Matlab软件实现，或通过相关辅助插件实现。
于本实施例中，在得到目标脊柱模型后，还可手动划分目标脊柱模型，如划分所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体部分，并可以调整目标脊柱模型所划分的范围，以优化后续测量方式并提高测量的效率和精确程度。
步骤S103：将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。
优选地，在满足安全性的前提下，将构建的虚拟螺钉分别模拟植入多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道。
于本申请一实施例中，所述将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，包括：
A、选择所述目标腰椎模型的俯视图视角，在二维横断位视图上选取所述椎弓根和椎体连接的两端端点。
举例来说，在三维软件中，选择单节脊柱模型的俯视图视角，在二维横断位视图上手动选取椎弓根和椎体连接的端点A、B，并在三维模型上对应显示，如图3A所示。
B、依据两端点连接的线段创建垂直于俯视图视角的第一平面，并将所述椎弓根投影至所述第一平面，以在所述第一平面上得到弓根的截面图形；
根据线段AB垂直于视角创建第一平面，如图3B所示，并将椎弓根投影至该第一平面上，以在所述第一平面上得到弓根的截面图形。
C、根据所述截面图形的周长和面积拟合出一椭圆，并定位出所述椭圆的中心点；经中心点并垂直于所述第一平面的直线作为螺钉的轴线；
于本实施例中，所述截面图形可如图3C所示，根据投影出的截面图形的周长L和面积S，拟合出一个椭圆，并定位该椭圆的中心点C，经过该点并垂直于平面的直线作为螺钉的轴线。根据周长公式L＝2π(圆周率)b+4(a-b)和面积公式S＝π(圆周率)×a×b，计算出椭圆的长轴a 和短轴b。
D、将所述轴线延长至椎弓根关节突外侧表面并交于一点，以将该点作为螺钉置入的起始点。所相交的点D可如图3D中所示。
E、基于所述起始点，设置螺钉半径，以将螺钉沿垂直于所述第一平面的方向置入。点D 作为螺钉置入的起始点，方向垂直于平面，设置螺钉半径，模拟螺钉的置入。
于本申请一实施例中，所述多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道的预设方法，包括：
F、依据所述起始点建立与所述第一平面平行的第二平面，基于所述第二平面以所述椭圆的长轴和短轴分别为x轴和y轴建立直角坐标系
G、将所述直角坐标系中的所述起始点为圆心，设置一置钉范围值为半径，以形成一置钉圆；在所述置钉圆上选取一或多个点作为新起始点，以供形成不同位置的钉道。和/或，依据所述起始点或各新起始点为旋转中心设置偏转角，以使螺钉沿旋转中心分别向上下左右任意一方向偏转，以供形成不通过角度的钉道。
举例来说，如图3E所示，设置的偏置角为α。再如图3F所示，以D点为圆心，设置半径R1作圆作为置钉范围，设置距离基本参数m，例：3mm，作以3mm为半径的圆，与正向方向上取点，得到点D1～D8作为新的起始点；再以D1为起始点，重复如下的角度旋转操作直至刺穿腰椎表面，并完成每次旋转后的CT值测量；以此类推完成D1～D8的钉道位置设计及CT值测量。如图3G所示，展示为多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道的示意图。
通常CT值是测定人体某一局部组织或器官密度大小的一种计量单位，CT值代表X线穿过组织被吸收后的衰减值，为了定量衡量组织对于X光的吸收率。CT值的计算：某物质的 CT值等于该物质的衰减系数与水的衰减系数之差，再与水的衰减系数之比后乘以1000。即某物质CT值＝1000×(u—u水)/u水，其单位名称为HU(Hounsfield Unit)，可见CT值不是一个绝对值，而是一个相对值不同组织的CT值各异，各自在一定范围内波动。例如，骨骼的CT值最高为1000HU，软组织的CT值为20～70HU，水的CT值为0(±10)HU，脂肪的CT值为-50～-100以下，空气的CT值为-1000HU。
于本申请一实施例中，所述将虚拟螺钉分别模拟植入多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各不同位置和角度的钉道中的螺钉所在骨质的平均CT值大小，包括：
A、通过软件自动规划形成多个在椎弓根内呈不同位置和角度的钉道；
B、采用圆柱构建虚拟的螺钉并模拟置入不同的位置和角度的钉道；
C、各所述钉道中置入的螺钉在腰椎内相交得到钉道所在骨质部分；
D、分别测量各圆柱体所在骨质的平均CT值并进行对比，以得到平均CT值最大的钉道。
举例来说，可以将单节段实心的目标腰椎模型导入三维规划软件中，如Matlab或Medraw。该软件可实现基于体素的平均CT值(或HU值)进行钉道不同位置和角度的摆放。如可通过旋转、平移、及倾斜等方式进一步调整钉道位置。然后根据钉道位置用圆柱模拟椎弓根钉 1置入，如图4所示。其中，螺钉1的圆柱体与腰椎相交部分A(包括椎弓根和椎体的骨质部分)可如图5所示。然后测量得到螺钉1所在骨质的平均CT值，如表1所示。以此类推，可测量不同位置和角度的钉道2中螺钉1的平均CT值，如图6所示，其展示了2个位置，以及每个位置多个角度的钉道2。最后通过分析对比输出的CT数据可以得到CT值最大的钉道2设计，如表2所示。需说明的是，通过软件可自动实现CT值的测量，例如，这里可通过目标脊柱模型中包含的DICOM信息读取对应目标脊柱模型的医学影像信息，在医学影像信息中的图像像素是矩阵排列的，每个像素点都对应有灰度值，根据灰度值可测得CT值 (或HU值)。其中，所述CT值具体包括最小CT值、最大CT值、以及平均CT值。
表1螺钉1钉道所在骨质的平均CT值
表2各钉道中螺钉钉道所在骨质的平均CT值的对比
| 钉道位置 | 最小CT值(HU) | 最大CT值(HU) | 平均CT值(HU) |
| 右侧1 | -169 | 1110 | 171.78 |
| 右侧2 | -154 | 1110 | 154.94 |
| 右侧3 | -169 | 1095 | 180.97 |
| 右侧4 | -91 | 1331 | 190.84 |
| 左侧1 | -107 | 576 | 114.89 |
| 左侧2 | -107 | 1009 | 126.53 |
| 左侧3 | -107 | 932 | 116.22 |
| 左侧4 | -107 | 576 | 103.93 |
由上表可以看出，右侧4的钉道位置在各右侧钉道中的平均CT值最大，左侧2的钉道位置在各左侧钉道中的平均CT值最大。
需要说明的是，现有学者们在提高螺钉稳定性方面进行了大量研究，其中主要通过生物力学实验来评价螺钉的稳定性。而本申请经过体外生物力学实验得出，所述平均CT值与把持力呈正相关关系；即依据该关系，本申请中平均CT值最大的钉道则为螺钉与腰椎之间把持力最大的位置和角度。因此，由表2可以得知，右侧4与左侧2即为通过本申请所述的基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法而选出的螺钉与腰椎之间把持力最大的右侧钉道与左侧钉道。
进一步地，本申请还通过置钉导板拧入等长等直径的双侧椎弓根钉，然后通过生物力学仪测量椎弓根钉的抗拔出力来对所述平均CT值与把持力呈正相关关系进行验证。实验中以 2mm/Min速度拔出椎弓根钉，分别测量两侧椎弓根钉抗拔出力相关参数。其中，左侧各钉道对应的椎弓根钉抗拔出力相关参数对比可参见表3。
表3左侧各钉道对应的椎弓根钉抗拔出力相关参数对比
| 左侧钉道 | 拉伸位移最大值(mm) | 最大载荷(N) |
| 1 | 3.12187 | 284.49429 |
| 2 | 4.15687 | 435.01146 |
| 3 | 0.70016 | 105.98110 |
| 4 | 1.56016 | 381.26860 |
其中，对应表2可以看出，左侧钉道2为平均CT值最大的钉道，其对应的拉伸位移最大值(mm)以及最大载荷(N)在左侧各钉道中表现最好，即可证明本申请所述的所述平均CT值与把持力呈正相关关系，以此通过本申请所述方法可以增强椎弓根钉固定强度。
于本申请一实施例中，所述方法还包括：依据选择的平均CT值最大的钉道钉道在所述三维软件中创建并输出对应该钉道的导航模块模型。其中，依据所述导航模块模型通过3D 打印以得到置钉导板。
于本申请一实施例中，所述依据所述钉道在所述三维软件中创建并输出对应该钉道的导航模块模型，包括：
A、利用所述钉道的轴线同轴创建圆；
B、选取面网格进行等厚扩增，并采用布尔运算逆向构建初始模型；
C、将所述构建初始模型结合对应所述钉道所规划的置钉导板的参数，以在三维软件中创建并输出导航模块模型。
于本实施例中，依据所述钉道利用同轴创建圆，选取面网格，等厚扩增，布尔运算等逆向工程算法构建初始模型，并基于规划的钉道及导板厚度、孔径等参数，可在软件中创建并输出图7所示的导航模块模型5。
于本申请一实施例中，依据所述导航模块模型通过3D打印以得到置钉导板：和/或，所述目标脊柱模型通过3D打印可得到实体单节段实心腰椎模型，以供用于术前规划和模拟，以提高手术的效率和精准性，降低手术风险。
综上所述，本申请提供的一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法，通过分析不同位置和角度的钉道置入螺钉所在骨质的CT平均值，以选择螺钉与腰椎之间的把持力最大(CT 平均值最大)的钉道，以增强椎弓根钉固定强度；并且还可依据该钉道设计原则来3D打印椎体模型和导航模块，以用于术前规划，提高手术的效率和精准性，降低手术风险
如图8所示，展示为本申请于一实施例中的电子装置的模块示意图。如图所示，所述装置800包括：
采集模块801，用于获取患者脊柱的CT数据并导入三维软件；
处理模块802，用于对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型；所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体；将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。
需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请所述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本申请方法实施例相同，具体内容可参见本申请前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
还需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些单元可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，处理模块802可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上处理模块 802的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统 (system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
如图9所示，展示为本申请于一实施例中的计算机设备的结构示意图。如图所示，所述计算机设备900包括：存储器901、及处理器902；所述存储器901用于存储计算机指令；所述处理器902运行计算机指令实现如图1所述的方法。
在一些实施例中，所述计算机设备900中的所述存储器901的数量均可以是一或多个，所述处理器902的数量均可以是一或多个，而图9中均以一个为例。
于本申请一实施例中，所述计算机设备900中的处理器902会按照如图1所述的步骤，将一个或多个以应用程序的进程对应的指令加载到存储器901中，并由处理器902来运行存储在存储器902中的应用程序，从而实现如图1所述的方法。
所述存储器901可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。所述存储器901存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。
所述处理器902可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在一些具体的应用中，所述计算机设备900的各个组件通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清除说明起见，在图9中将各种总线都成为总线系统。
综上所述，本申请提供的一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法、装置和设备。通过对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型；所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体；将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。
本申请有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中包含通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。
Claims (12)
1.一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择方法，其特征在于，所述方法包括：
获取患者脊柱的CT数据并导入三维软件；
对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型；所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体；
将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，包括：
选择所述目标腰椎模型的俯视图视角，在二维横断位视图上选取所述椎弓根和椎体连接的两端端点；
依据两端点连接的线段创建垂直于俯视图视角的第一平面，并将所述椎弓根投影至所述第一平面，以在所述第一平面上得到弓根的截面图形；
根据所述截面图形的周长和面积拟合出一椭圆，并定位出所述椭圆的中心点；经中心点并垂直于所述第一平面的直线作为螺钉的轴线；
将所述轴线延长至椎弓根关节突外侧表面并交于一点，以将该点作为螺钉置入的起始点；
基于所述起始点，设置螺钉半径，以将螺钉沿垂直于所述第一平面的方向置入。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道的预设方法，包括：
依据所述起始点建立与所述第一平面平行的第二平面，基于所述第二平面以所述椭圆的长轴和短轴分别为x轴和y轴建立直角坐标系；
将所述直角坐标系中的所述起始点为圆心，设置一置钉范围值为半径，以形成一置钉圆；在所述置钉圆上选取一或多个点作为新起始点，以供形成不同位置的钉道；和/或，依据所述起始点或各新起始点为旋转中心设置偏转角，以使螺钉沿旋转中心分别向上下左右任意一方向偏转，以供形成不通过角度的钉道。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将构建的虚拟螺钉分别模拟植入多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各不同位置和角度的钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，包括：
通过软件自动规划形成多个在椎弓根内呈不同位置和角度的钉道；
采用圆柱构建虚拟的螺钉并模拟置入不同的位置和角度的钉道；
各所述钉道中置入的螺钉在腰椎内相交得到钉道所在骨质部分的平均CT值，对比各平均CT值，以得到平均CT值最大的钉道。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平均CT值与把持力呈正相关关系；其中，平均CT值最大的钉道为螺钉与腰椎之间把持力最大的位置和角度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型，包括：
调整窗宽窗位并选择易于区分CT数据中骨骼区域的窗宽窗位；
根据阈值分割及形态学插值算法对所述CT数据进行预处理；
逐个对脊柱进行建模，并通过划分得到单节段实心的目标腰椎模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
在根据阈值分割及形态学插值算法对所述CT数据进行预处理后，所述目标腰椎模型中包含有DICOM信息；
依据DICOM信息可读取对应目标腰椎模型的医学影像信息；其中，医学影像信息中的图像像素是矩阵排列的，每个像素对应有灰度值，根据所述灰度值能得到后续测得CT值。
8.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：依据选择的平均CT值最大的钉道在所述三维软件中创建并输出对应该钉道的导航模块模型。
9.根据权利要求8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述依据所述钉道在所述三维软件中创建并输出对应该钉道的导航模块模型，包括：
利用所述钉道的轴线同轴创建圆；
选取面网格进行等厚扩增，并采用布尔运算逆向构建初始模型；
将所述构建初始模型结合对应所述钉道所规划的置钉导板的参数，以在三维软件中创建并输出导航模块模型。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，依据所述导航模块模型通过3D打印以得到置钉导板：和/或，所述目标脊柱模型通过3D打印可得到实体单节段实心腰椎模型，以供用于术前规划和模拟。
11.一种基于CT值椎弓根钉置钉钉道选择装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取患者脊柱的CT数据并导入三维软件；
处理模块，用于对所述CT数据进行数据处理并建模以得到单节段实心的目标腰椎模型；所述目标腰椎模型包括椎弓根和椎体；将构建的虚拟螺钉分别模拟置入预设的多个位于椎弓根内但呈不同位置和角度的钉道，分析对比各钉道中置入的螺钉所在骨质的平均CT值大小，选择平均CT值最大的钉道以作为椎弓根钉最优钉道。
12.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、及处理器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如权利要求1至10中任意一项所述的方法。
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| CN (1) | CN111627011B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112370155A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-02-19 | 山东中医药大学 | 一种基于ct值的骨钉/骨针植入路径选择方法及系统 |
| CN112381872A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-02-19 | 山东中医药大学附属医院 | 一种基于ct值的最大承载力检测方法及系统 |
| CN113409445A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-17 | 东北大学 | 骨折手术钢钉稳定性的评估方法、确定方法、介质及设备 |
| CN113781496A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-12-10 | 北京天智航医疗科技股份有限公司 | 基于cbct脊椎图像的椎弓根螺钉通道自动规划系统和方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101528122A (zh) * | 2005-03-07 | 2009-09-09 | 赫克托·O·帕切科 | 改善的进入脊椎体以便进行椎体后凸成形术、椎体成形术、脊椎组织检查或螺钉置入的系统及方法 |
| CN102772244A (zh) * | 2012-08-13 | 2012-11-14 | 南京航空航天大学 | 一种用于椎弓根螺钉植入的术中导航系统 |
| EP3120797A2 (en) * | 2015-07-22 | 2017-01-25 | Techno Design S.r.l. | Method for identifying the optimal direction and maximum diameter of a pedicle screw |
| CN110025372A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-07-19 | 淮安市第二人民医院（淮安仁慈医院） | 一种3d打印点接触椎弓根导板制作方法 |
| CN110946652A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-03 | 北京工业大学 | 一种骨螺钉的钉道规划方法和装置 |
-
2020
- 2020-05-28 CN CN202010469016.2A patent/CN111627011B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101528122A (zh) * | 2005-03-07 | 2009-09-09 | 赫克托·O·帕切科 | 改善的进入脊椎体以便进行椎体后凸成形术、椎体成形术、脊椎组织检查或螺钉置入的系统及方法 |
| CN102772244A (zh) * | 2012-08-13 | 2012-11-14 | 南京航空航天大学 | 一种用于椎弓根螺钉植入的术中导航系统 |
| EP3120797A2 (en) * | 2015-07-22 | 2017-01-25 | Techno Design S.r.l. | Method for identifying the optimal direction and maximum diameter of a pedicle screw |
| CN110025372A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-07-19 | 淮安市第二人民医院（淮安仁慈医院） | 一种3d打印点接触椎弓根导板制作方法 |
| CN110946652A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-03 | 北京工业大学 | 一种骨螺钉的钉道规划方法和装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112370155A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-02-19 | 山东中医药大学 | 一种基于ct值的骨钉/骨针植入路径选择方法及系统 |
| CN112381872A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-02-19 | 山东中医药大学附属医院 | 一种基于ct值的最大承载力检测方法及系统 |
| CN113409445A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-09-17 | 东北大学 | 骨折手术钢钉稳定性的评估方法、确定方法、介质及设备 |
| CN113409445B (zh) * | 2021-06-02 | 2023-10-17 | 东北大学 | 骨折手术钢钉稳定性的评估方法、确定方法、介质及设备 |
| CN113781496A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-12-10 | 北京天智航医疗科技股份有限公司 | 基于cbct脊椎图像的椎弓根螺钉通道自动规划系统和方法 |
| CN113781496B (zh) * | 2021-08-06 | 2024-02-27 | 北京天智航医疗科技股份有限公司 | 基于cbct脊椎图像的椎弓根螺钉通道自动规划系统和方法 |
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| Publication number | Publication date |
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| GR01 | Patent grant | ||
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