CN113066126A - 穿刺入针点的定位方法 - Google Patents

穿刺入针点的定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113066126A
CN113066126A CN202110269344.2A CN202110269344A CN113066126A CN 113066126 A CN113066126 A CN 113066126A CN 202110269344 A CN202110269344 A CN 202110269344A CN 113066126 A CN113066126 A CN 113066126A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
puncture
points
mark
cloud data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110269344.2A
Other languages
English (en)
Inventor
孔子威
骆敏舟
郭发勇
李涛
刘露
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changzhou Longyuan Intelligent Robot Technology Co ltd
Original Assignee
Changzhou Longyuan Intelligent Robot Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changzhou Longyuan Intelligent Robot Technology Co ltd filed Critical Changzhou Longyuan Intelligent Robot Technology Co ltd
Priority to CN202110269344.2A priority Critical patent/CN113066126A/zh
Publication of CN113066126A publication Critical patent/CN113066126A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20048—Transform domain processing
    • G06T2207/20061—Hough transform

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明提供了一种穿刺入针点的定位方法，包括以下步骤：确定穿刺部位，并在穿刺部位设置穿刺标记点；获取穿刺标记点的三维点云数据；根据穿刺标记点的三维点云数据得到穿刺标记点表面的采样数据；根据采样数据得到穿刺标记点中成对三维点云数据的点对描述符；根据穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建点对描述模型并计算穿刺标记点的模型描述；获取穿刺部位表面的场景点采样数据；根据场景点采样数据和穿刺标记点的模型描述确定穿刺标记点的位置。本发明能够提高穿刺标记点的位姿精度，从而实现对穿刺入针点的精确定位。

Description

穿刺入针点的定位方法
技术领域
本发明涉及穿刺定位技术领域，具体涉及一种穿刺入针点的定位方法。
背景技术
现阶段穿刺手术的实施，关键在于通过穿刺操作精准地将介入手术工具放置到手术目标位置，而传统的影像引导下的操作存在以下问题：经验依赖性：要求医师进行大量的练习和实际操练，年轻医师往往需要经历较长的培训阶段方可具备成熟稳定的穿刺操作技术；精准性不足：徒手操作的精准性往往取决于操作医师的技术熟练度和稳定性；操作损伤及辐射增加：反复调整操作及影像扫描过程增加操作相关损伤以及医患双方的辐射；操作疲劳：长时间手术引起操作者疲劳，带来手术效率及稳定性的下降。
为解决上述问题，中国专利文献CN201410608605.9提供了一种电磁定位标记装置、电磁定位系统及方法。该装置主体为传感器定位安装块，所述传感器定位安装块上设置有供金属标记点活动嵌入定位孔；通过利用两个五自由度的定位传感器合成一个六自由度定位传感器，在磁场发生器下进行操作，将追踪器械上安装磁感线圈，这样就可以实时追踪器械所在位置，从而确定穿刺的位置。但是，该装置缺点在于定位成本高，并且当进行某些手术的过程中，会存在一些必要的磁性器件，而磁干扰物质存在，将会大大影响定位的准确性。
此外，中国专利文献CN201610442687.3提供了一种X光图像中人工圆形标记的自动检测和定位方法。其中对于粘贴的圆形标记点是直接通过霍夫圆检测方法，即在斑点的邻近区域范围内进行hough圆检测，得到具有圆特征的斑点。但通过数据采集得到的圆形标记点会映射成椭圆，且在霍夫圆检测法中，使用Sobel导数来计算局部梯度，其可以视作等同于一条局部切线，这不是一个数值稳定的做法，并且会产生噪声，导致圆心定位精度不高。因此，研究能够在磁场环境内进行穿刺入针的准确定位的技术方案具有重要意义。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种穿刺入针点的定位方法，能够提高穿刺标记点的位姿精度，从而实现对穿刺入针点的精确定位。
为达到上述目的，本发明实施例提出了一种穿刺入针点的定位方法，包括以下步骤：确定穿刺部位，并在所述穿刺部位设置穿刺标记点；获取所述穿刺标记点的三维点云数据；根据所述穿刺标记点的三维点云数据得到所述穿刺标记点表面的采样数据；根据所述采样数据得到所述穿刺标记点中成对三维点云数据的点对描述符；根据所述穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建点对描述模型并计算所述穿刺标记点的模型描述；获取所述穿刺部位表面的场景点采样数据；根据所述场景点采样数据和所述穿刺标记点的模型描述确定所述穿刺标记点的位置。
根据本发明实施例提出的穿刺入针点的定位方法，通过确定穿刺部位，并在穿刺部位设置穿刺标记点，并获取穿刺标记点的三维点云数据，以根据穿刺标记点的三维点云数据得到穿刺标记点表面的采样数据，进而根据采样数据得到穿刺标记点中成对三维点云数据的点对描述符，根据穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建点对描述模型并计算穿刺标记点的模型描述，此外，还获取穿刺部位表面的场景点采样数据，并根据场景点采样数据和穿刺标记点的模型描述确定穿刺标记点的位置，由此，能够提高穿刺标记点的位姿精度，从而实现对穿刺入针点的精确定位。
另外，根据本发明上述实施例提出的穿刺入针点的定位方法还可以具有如下附加的技术特征：
根据本发明的一个实施例，获取所述穿刺标记点的三维点云数据，具体包括：对所述穿刺部位进行位置固定；采用三维数据采样装置对固定后的所述穿刺部位进行拍摄以获取所述穿刺标记点的三维点云数据。
根据本发明的一个实施例，根据所述穿刺标记点的三维点云数据得到所述穿刺标记点表面的采样数据，具体包括：在所述穿刺标记点的三维点云数据进行随机采样以选取采样点；根据所述采样点得到所述穿刺标记点表面的采样数据。
根据本发明的一个实施例，根据所述穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建点对描述模型并计算所述穿刺标记点的模型描述，具体包括：根据所述穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建匹配数据库；根据所述匹配数据库构建所述点对描述模型以计算所述穿刺标记点的模型描述。
根据本发明的一个实施例，所述匹配数据库通过所述点对描述符对所述穿刺标记点的三维点云数据进行检索。
根据本发明的一个实施例，根据所述场景点采样数据和所述穿刺标记点的模型描述确定所述穿刺标记点的中心位置，具体包括：根据所述场景点采样数据得到基准点；计算所述穿刺部位表面场景点与所述基准点之间的点对描述符；根据所述穿刺部位表面场景点与所述基准点之间的点对描述符在所述匹配数据库中进行匹配，以得到所述穿刺部位表面场景点与所述基准点之间的局部坐标集合；根据所述局部坐标集合得到所述穿刺标记点的3D姿态；对所述3D姿态进行姿态细化和评分以确定所述穿刺标记点的位置。
根据本发明的一个实施例，采用霍夫变换(Hough transform)法计算所述穿刺部位表面场景点与所述基准点之间的局部坐标集合。
根据本发明的一个实施例，采用迭代最接近点(ICP)对所述3D姿态进行姿态细化。
附图说明
图1为本发明实施例的穿刺入针点的定位方法的流程图；
图2为本发明一个实施例的穿刺标记点的形状示意图；
图3为本发明一个实施例的3D数据调整过程示意图；
图4为本发明一个实施例的成对3D点之间的位置示意图；
图5为本发明一个实施例的点对模型描述的示意图；
图6为本发明一个实施例的穿刺标记点的3D姿态参数化的过程图。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例的穿刺入针点的定位方法的流程图。
如图1所示，本发明实施例的穿刺入针点的定位方法，包括以下步骤：
S1，确定穿刺部位，并在穿刺部位设置穿刺标记点。
在本发明的一个实施例中，当存在磁干扰物的情况时，可人为确定穿刺部位，并可在穿刺部位设置圆形穿刺标记点。具体地，如图2所示，穿刺标记点，例如圆形穿刺标记点可为带有黑色圆圈的圆形穿刺标记点，并且该圆形穿刺标记点的外圆直径可为13.0mm，内圆直径可为9.6mm，厚度可为5.0mm。
S2，获取穿刺标记点的三维点云数据。
具体地，可对穿刺部位进行位置固定；采用三维数据采样装置对固定后的穿刺部位进行拍摄以获取穿刺标记点的三维点云数据。
更具体地，其中三维数据采样装置可为结构光深度相机，可通过结构光深度相机主动投光照射到穿刺标记点，例如圆形穿刺标记点上，从而可得到穿刺标记点，例如圆形穿刺标记点的三维点云数据，并且该三维点云数据可作为匹配模板。
其中，需要说明的是，获取的穿刺标记点的三维点云数据是具有三个坐标值的3D点的集合，并且该3D点的参考坐标系可为3D场景数据的场景坐标系或3D对象坐标系，此外该3D点的3D矢量也是具有三个坐标值的矢量，并且该3D矢量是具有唯一的欧几里得长度且在给定点处垂直于穿刺标记点表面的3D矢量。
S3，根据穿刺标记点的三维点云数据得到穿刺标记点表面的采样数据。
具体地，可在穿刺标记点的三维点云数据进行随机采样以选取采样点；根据采样点得到穿刺标记点表面的采样数据。
更具体地，可采用3D数据调整法采集穿刺标记点表面的采样数据，其中，3D数据调整法可将三维点云数据采样点对应的表面变换为该表面均匀分布的3D的集合。举例而言，如图3所示，3D数据调整法可描述三维点云数据采样点中的2D表面的3D数据(101)，其中采样距离可为d；进一步地，如图3所示，可输出具有3D点特性的集合(102)。
S4，根据采样数据得到穿刺标记点中成对三维点云数据的点对描述符。
其中，点对描述符可为特性值的列表，可描述成对的三维点云数据中的子集，即成对3D点，并且该特性值可包括成对的三维点云数据中的子集，即成对3D点之间的距离、对应法线之间的角度，以及每个法线与成对3D点的差矢量之间的角度。
举例而言，如图4所示，成对3D点P1和P2的法线分别为n1和n2，其点对描述符F的表达式可为：
F(P1,P2,n1,n2)＝(|P2-P1|,∠(n1,n2),∠(n1,P2-P1),∠(n2,P2-P1))。
S5，根据穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建点对描述模型并计算穿刺标记点的模型描述。
具体地，可根据穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建匹配数据库；根据匹配数据库构建点对描述模型并计算穿刺标记点的模型描述。其中，匹配数据库通过点对描述符对穿刺标记点的三维点云数据进行检索。
S6，获取穿刺部位表面的场景点采样数据。
S7，根据场景点采样数据和穿刺标记点的模型描述确定穿刺标记点的位置。
具体地，可根据场景点采样数据得到基准点；计算穿刺部位表面场景点与基准点之间的点对描述符；根据穿刺部位表面场景点与基准点之间的点对描述符在匹配数据库中进行匹配，以得到穿刺部位表面场景点与基准点之间的局部坐标集合；根据局部坐标集合得到穿刺标记点的3D姿态；对3D姿态进行姿态细化和评分以确定穿刺标记点的位置。
更具体地，可从场景点采样数据中随机选取至少一个子集作为基准点，并且该子集中的点的数量相对于穿刺部分表面的场景点采样数据的大小而被参数化，此外，还可采用霍夫变换(Hough transform)法计算穿刺部位表面场景点与基准点之间的局部坐标集合。
其中，霍夫变换(Hough transform)法可包括以下步骤：
步骤1，将穿刺部位表面场景点与基准点之间的局部坐标的空间划分为采样集合，并且每一采样集合附有初始被设置为零的计数器。
具体地，可通过穿刺标记点三维点云数据中的采样点之一来描述局部坐标的第一分量，即描述穿刺标记点表面上的位置的分量，并且该第一分量可隐式地划分为离散值。此外，还可通过将旋转角的间隔[0，360°]分为相等大小的na个间隔，划分第二分量，即描述绕着基准点的法线旋转的角度的分量。
步骤2，对于穿刺部位表面中每一个场景点，确定通过穿刺标记点形成的对该场景点进行说明的所有局部坐标，由此，当采用该局部坐标对标记点进行变换时，当前场景点和当前基准点皆位于穿刺标记点的表面上。
具体地，当前穿刺部位表面场景点的局部坐标的可通过以下步骤计算：计算基准点与当前场景点之间的点对描述符并且对其采样；经采样的点对描述符用于访问穿刺标记点的模型描述，其将返回具有与场景点对相似的距离和方位的模型点对的列表；对于每一个模型点对，可采用
Figure BDA0002973584600000071
计算局部坐标。
其中，经采样的点对描述符是点对描述符的经采样版本。在本实施例中，以相等大小的间隔对点对描述符的四个项采样，以产生采样后的点对描述符。采样后的点对描述符的形式定义如下：设na是关于角度值的间隔的数量，并且da＝360°/na，设d是上述距离采样因子，并且设[x]是小于x的最大整数值，则点对特征F(P1,P2,n1,n2)＝(F1,F2,F3,F4)的采样版本FS＝(P1,P2,n1,n2)定义为：Fs(P1,P2,n1,n2)＝([F1/d]，[F2/d]，[F3/da]，[F4/da])。
步骤3，对于说明该场景点的每一个局部坐标，该局部坐标的相应空间采样的计数增加。
具体地，可从每一选中的采样取出一个局部坐标，并且局部坐标被变换为完全3D姿态，其中每一个返回具有对应局部坐标采样的计数值。该计数值是3D姿态的得分，并可采用姿态过滤从一个或多个基准点将候选姿态(任选地增添有得分值)作为输入，输出按姿态正确的似然率排序将具有最优姿态进行集合。
更具体地，姿态过滤可包括以下步骤：定义姿态之间的邻居关系，如果姿态的旋转部分差异小于固定阈值，并且如果它们的平移矢量的差小于固定阈值的长度，则姿态被定义为邻居；将新的得分分配给每一姿态，该新的得分为邻居姿态的所有得分的和；按新的得分对姿态进行排序；选择具有最佳得分的姿态；通过对邻居姿态进行平均来任选地重新计算选中的姿态。
综上，姿态过滤可具有以下有益效果：
(1)离群值去除：假设基准点位于穿刺标记点的表面上，计算基准点的候选姿态。其中，若该假设不正确，例如对于场景中的不属于穿刺标记点杂波点，或者基准点的法线不正确，则该基准点的所得候选姿态将包含不正确姿态，并可将不正确的姿态去除。
(2)增加精度和稳定性：如果若干基准点处于穿刺标记点的表面上，那么关于该若干基准点中的每一个候选姿态将包含与穿刺标记点的正确姿态对应的姿态。然而，由于计算中的数值误差、数据中的噪声，并且由于上述机制中涉及的采样步长，因此姿态将与正确姿态稍有不同，因此，可通过姿态过滤对关于不同基准点找到的所有正确姿态分组，并且计算平均姿态，从而增加了最终结果的精度和稳定性。
S40，遍历所有场景点，并选择具有最大计数值的采样或其计数超过阈值的采样集合。综上可知，用于局部坐标空间的每一采样的计数会与说明该局部坐标空间的场景点的数量对应，其中，计数具有最大值的采样对应于以最佳方式说明场景点的局部坐标，因此可选用具有最大值的计数。
在本发明的一个实施例中，穿刺标记点的3D姿态的姿态细化，具体可为：将穿刺标记点的三维点云数据、穿刺部位场景和场景点采样数据的近似姿态作为输入，并且输出细化的、更精确的穿刺标记点姿态。其中，姿态细化方法可通过使误差函数最小化来优化场景与穿刺标记点之间的对应性。
具体地，可采用迭代最接近点(ICP)进行姿态细化，例如，可将穿刺部位场景中的各点与穿刺标记点表面之间的距离的总和被最小化。
在本发明的一个实施例中，姿态评分，具体可为：将姿态细化后得出的最终姿态以及穿刺部位场景数据和穿刺标记点数据作为输入，并通过输出描述最终姿态的质量或者在最终姿态下穿刺部位场景与穿刺标记点之间的一致性的一个或多个值。其中，最终姿态的质量和精度取决于穿刺部位场景中穿刺标记点的存在以及可视性，并且取决于穿刺部位场景数据的质量。通过姿态评分可计算位于穿刺标记点表面上的场景点的数量，以得到得分最高姿态，从而保证穿刺标记点在穿刺部位场景中的位姿匹配精度。
需要说明的是，上述步骤中，在根据穿刺部位表面场景点与基准点之间的点对描述符在匹配数据库中进行匹配时，可从采样后的点对描述符到点对集合的映射用作点对描述符，通过计算用于给定点对的采样后的点对描述符，并且使用散列映射来获取具有相等的经采样点对描述符的所有点对，从而完成匹配查找。其中，通过散列表可高效访问相似的点对，并且时序独立于点对模型描述中存储的点对的数量。下面将结合图5具体阐述点对模型描述的过程，如图5所示，点对模型描述包括以下步骤：选择来自穿刺标记点表面(301)的点对(302)，并且计算该点对(302)对应的点对描述符(303)；使用穿刺部位表面场景点对应的点对描述符(305)来索引点对模型描述(304)，并且返回与点对(302)具有相似特性的在3D点(307)的表面上的点对(308)的集合。
其中，还需要说明的是，穿刺标记点的3D姿态相对于基准点而被参数化，具体包括以下步骤：设sr为基准点，则(a)mr是与sr对应的点对描述模型表面上的点，并且(b)α是在对准sr，mr以及它们的法线之后绕着sr的法线旋转的角度，如图6所示；此外，局部坐标相对于sr可写作(mr，α)，并具有三个自由度，其中，两个自由度用于点对描述模型表面上的mr的位置，一个自由度用于旋转角度α。
进一步地，对于基准点sr，可设TS->L是将sr平移到原点并且将sr的法线旋转到X轴上(指向正方向)的3D刚性变换；并且，对于模型点mr，可设Tm->L是将mr平移到原点并且将mr的法线旋转到x轴上(指向正方向)的3D刚性变换；此外，还可设Rx(α)是以角度α绕着x轴旋转的3D刚性变换，由此，对于基准点sr的局部坐标(mr，α)，从点对描述模型空间中的点mi到穿刺部位表面场景空间中的对应点si的映射可以写作：
Figure BDA0002973584600000101
其中，si、mi、TS->L和Tm->L已知，可通过α进行求解。
此外，还需要说明的是，3D刚性变换可包括旋转和分解，可对辐角点进行旋转，并且可对结果应用平移，具体地，3D刚性变换可以分解为3D旋转R和3D矢量T，使得f(P)＝R(P)+T。
根据本发明实施例提出的穿刺入针点的定位方法，通过确定穿刺部位，并在穿刺部位设置穿刺标记点，并获取穿刺标记点的三维点云数据，以根据穿刺标记点的三维点云数据得到穿刺标记点表面的采样数据，进而根据采样数据得到穿刺标记点中成对三维点云数据的点对描述符，根据穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建点对描述模型并计算穿刺标记点的模型描述，此外，还获取穿刺部位表面的场景点采样数据，并根据场景点采样数据和穿刺标记点的模型描述确定穿刺标记点的位置，由此，能够提高穿刺标记点的位姿精度，从而实现对穿刺入针点的精确定位。
在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

Claims (8)

1.一种穿刺入针点的定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
确定穿刺部位，并在所述穿刺部位设置穿刺标记点；
获取所述穿刺标记点的三维点云数据；
根据所述穿刺标记点的三维点云数据得到所述穿刺标记点表面的采样数据；
根据所述采样数据得到所述穿刺标记点中成对三维点云数据的点对描述符；
根据所述穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建点对描述模型并计算所述穿刺标记点的模型描述；
获取所述穿刺部位表面的场景点采样数据；
根据所述场景点采样数据和所述穿刺标记点的模型描述确定所述穿刺标记点的位置。
2.根据权利要求1所述的穿刺入针点的定位方法，其特征在于，获取所述穿刺标记点的三维点云数据，具体包括：
对所述穿刺部位进行位置固定；
采用三维数据采样装置对固定后的所述穿刺部位进行拍摄以获取所述穿刺标记点的三维点云数据。
3.根据权利要求2所述的穿刺入针点的定位方法，其特征在于，根据所述穿刺标记点的三维点云数据得到所述穿刺标记点表面的采样数据，具体包括：
在所述穿刺标记点的三维点云数据进行随机采样以选取采样点；
根据所述采样点得到所述穿刺标记点表面的采样数据。
4.根据权利要求3所述的穿刺入针点的定位方法，其特征在于，根据所述穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建点对描述模型并计算所述穿刺标记点的模型描述，具体包括：
根据所述穿刺标记点的三维点云数据和点对描述符构建匹配数据库；
根据所述匹配数据库构建所述点对描述模型以计算所述穿刺标记点的模型描述。
5.根据权利要求4所述的穿刺入针点的定位方法，其特征在于，所述匹配数据库通过所述点对描述符对所述穿刺标记点的三维点云数据进行检索。
6.根据权利要求5所述的穿刺入针点的定位方法，其特征在于，根据所述场景点采样数据和所述穿刺标记点的模型描述确定所述穿刺标记点的中心位置，具体包括：
根据所述场景点采样数据得到基准点；
计算所述穿刺部位表面场景点与所述基准点之间的点对描述符；
根据所述穿刺部位表面场景点与所述基准点之间的点对描述符在所述匹配数据库中进行匹配，以得到所述穿刺部位表面场景点与所述基准点之间的局部坐标集合；
根据所述局部坐标集合得到所述穿刺标记点的3D姿态；
对所述3D姿态进行姿态细化和评分以确定所述穿刺标记点的位置。
7.根据权利要求6所述的穿刺入针点的定位方法，其特征在于，采用霍夫变换(Houghtransform)法计算所述穿刺部位表面场景点与所述基准点之间的局部坐标集合。
8.根据权利要求6所述的穿刺入针点的定位方法，其特征在于，采用迭代最接近点(ICP)对所述3D姿态进行姿态细化。
CN202110269344.2A 2021-03-12 2021-03-12 穿刺入针点的定位方法 Pending CN113066126A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110269344.2A CN113066126A (zh) 2021-03-12 2021-03-12 穿刺入针点的定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110269344.2A CN113066126A (zh) 2021-03-12 2021-03-12 穿刺入针点的定位方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113066126A true CN113066126A (zh) 2021-07-02

Family

ID=76560166

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110269344.2A Pending CN113066126A (zh) 2021-03-12 2021-03-12 穿刺入针点的定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113066126A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115349953A (zh) * 2022-08-03 2022-11-18 江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院） 一种基于体外标记引导器械定位的系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102236794A (zh) * 2010-05-07 2011-11-09 Mv科技软件有限责任公司 3d场景中3d对象的识别和姿态确定
CN103729643A (zh) * 2012-10-12 2014-04-16 Mv科技软件有限责任公司 多模式场景中的三维对象的识别和姿势确定
CN111453401A (zh) * 2020-03-25 2020-07-28 佛山缔乐视觉科技有限公司 工件的自动拾取方法和装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102236794A (zh) * 2010-05-07 2011-11-09 Mv科技软件有限责任公司 3d场景中3d对象的识别和姿态确定
CN103729643A (zh) * 2012-10-12 2014-04-16 Mv科技软件有限责任公司 多模式场景中的三维对象的识别和姿势确定
CN111453401A (zh) * 2020-03-25 2020-07-28 佛山缔乐视觉科技有限公司 工件的自动拾取方法和装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115349953A (zh) * 2022-08-03 2022-11-18 江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院） 一种基于体外标记引导器械定位的系统
CN115349953B (zh) * 2022-08-03 2024-03-15 江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院） 一种基于体外标记引导器械定位的系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112066879B (zh) 基于计算机视觉的气浮运动模拟器位姿测量装置及方法
CN106778823B (zh) 一种指针式仪表读数自动识别方法
EP3254621A1 (en) 3d image special calibrator, surgical localizing system and method
US20080243416A1 (en) Global calibration for stereo vision probe
Deacon et al. The Pathfinder image-guided surgical robot
CN101311963B (zh) 摄像机定位用圆标志点圆心的图像投影点位置的获取方法
CN107481276B (zh) 一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法
CN109064516A (zh) 一种基于绝对二次曲线像的相机自标定方法
JP2001078997A (ja) ３ｄボリュウムデータレコード内のマークの座標を求める方法
JP2017070749A (ja) 複数目印ジグの識別及び位置合わせ
CN107229043B (zh) 一种距离传感器外参数标定方法和系统
CN110264504A (zh) 一种用于增强现实的三维配准方法和系统
CN104766309A (zh) 一种平面特征点导航定位方法与装置
CN112289416B (zh) 一种引导针置入精度评价方法
CN105496556B (zh) 一种用于手术导航的高精度光学定位系统
CN106236264A (zh) 基于光学跟踪和图像匹配的胃肠手术导航方法及系统
CN113066126A (zh) 穿刺入针点的定位方法
Kwartowitz et al. A novel technique for analysis of accuracy of magnetic tracking systems used in image guided surgery
CN116883471B (zh) 面向胸腹部经皮穿刺的线结构光无接触点云配准方法
CN112651943A (zh) 一种三维影像标记点提取方法
Jiang et al. A ball-shaped target development and pose estimation strategy for a tracking-based scanning system
CN208435805U (zh) 空间定位装置及矫正器
CN107945228B (zh) 一种基于单幅卫星图像提取油罐高度的方法
CN115631342A (zh) 医学影像特征点识别方法、识别系统及可读存储介质
CN109373901A (zh) 位于平面上的孔的中心位置的计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination