CN114283188A - 一种针对骨科手术机器人的定位配准方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医学定位技术领域，具体涉及一种针对骨科手术机器人的定位配准方法；包括术前病人佩戴留有缝隙和标记小球关节套，对缝隙进行标记；佩戴关节套进行CT拍摄，对CT图像进行三维重建，计算三维坐标系下的小球的球心坐标、所有球心的质心坐标及各球心到质心的距离，沿标记勾出的轮廓将关节套重新佩戴于患者关节处，术中利用光学定位仪采集到各光学标记小球的球心坐标、计算出在光学定位坐标系下所有球心的质心坐标、球心到质心的距离，进行标准化后计算三维重建坐标系下的各球心到质心的距离与光学定位坐标系下的各球心到质心的距离的方差和，并与设定阈值进行比较，完成配准，操作简单，不会造成患者额外损伤。
Description
技术领域
本发明涉及医学定位技术领域，尤其涉及一种针对骨科手术机器人的定位配准方法。
背景技术
传统骨科手术机器人系统的定位配准过程需要在骨骼上打入标记体或者人工操作取标记点，实现手术过程中针对病灶处的配准，操作繁琐的同时不可避免地会对患者造成额外损伤。
发明内容
本发明的目的在于提供一种针对骨科手术机器人的定位配准方法，减少了医生进行配准操作的难度，使配准过程更加智能化，避免对患者造成额外损伤。
为实现上述目的，本发明提供了一种针对骨科手术机器人的定位配准方法，所述针对骨科手术机器人的定位配准方法包括以下步骤：
手术前病人佩戴留有特定形状缝隙和表面镶嵌多个光学标记小球关节套，对缝隙的轮廓进行标记；
获取病人佩戴留有特定形状缝隙和表面镶嵌多个光学标记小球关节套进行CT照射的CT图像；
对CT图像进行三维重建，还原出包含多个光学标记小球和骨骼的完整三维结构；
计算三维重建坐标系下各个光学标记小球的球心坐标、球心的质心坐标、各球心到质心的距离；
沿标记勾出的轮廓将关节套重新佩戴于患者关节处；
手术过程中，利用光学定位仪采集到各光学标记小球的球心坐标、计算出在光学定位坐标系下所有球心的质心坐标、球心到质心的距离；
进行标准化后，计算三维重建坐标系下的各球心到质心的距离与光学定位坐标系下的各球心到质心的距离的方差和，并与设定阈值进行比较，完成校准后进行注册配准。
在一实施例中，计算三维重建坐标系下各个光学标记小球的球心坐标、球心的质心坐标、各球心到质心的距离；其中，三维重建坐标系为W1，光学标记小球的球心坐标为P1n(X1n,Y1n,Z1n)，球心的质心坐标为Ω1n(XΩ1n,YΩ1n,ZΩ1n)，球心到质心的距离d1n，
n为光学标记小球个数。
在一实施例中，手术过程中，利用光学定位仪采集到各光学标记小球的球心坐标、计算出在光学定位坐标系下所有球心的质心坐标、球心到质心的距离；其中，光学标记小球的球心坐标为P2n(X2n,Y2n,Z2n)，球心的质心坐标为Ω2n(XΩ2n,YΩ2n,ZΩ2n)，球心到质心的距离d2n，
n为光学标记小球个数。
在一实施例中，进行标准化后，其中，标准化为将三维重建坐标系W1参数转化为光学定位坐标系W2的单位为准。
在一实施例中，计算三维重建坐标系下的各球心到质心的距离d1n与光学定位坐标系下的各球心到质心的距离d2n的方差和；其中，方差和为
在一实施例中，并与设定阈值进行比较，具体步骤包括：
若方差和大于设定阈值，则重新沿标记勾出的轮廓将关节套重新佩戴于患者关节处；
若方差和小于或等于设定阈值，则将三维重建坐标系下和光学定位坐标系下的球心坐标、球心的质心坐标根据最近迭代点算法计算出变换矩阵。
在一实施例中，完成校准后进行注册配准，具体步骤包括：
将进行标准化后的三维重建后的骨模型上的点做标准化处理后乘以变换矩阵。
本发明的一种针对骨科手术机器人的定位配准方法，通过术前病人佩戴留有缝隙和标记小球关节套，对缝隙进行标记；佩戴关节套进行CT拍摄，对CT图像进行三维重建，计算三维坐标系下的小球的球心坐标、所有球心的质心坐标及各球心到质心的距离，沿标记勾出的轮廓将关节套重新佩戴于患者关节处，术中利用光学定位仪采集到各光学标记小球的球心坐标、计算出在光学定位坐标系下所有球心的质心坐标、球心到质心的距离，进行标准化后计算三维重建坐标系下的各球心到质心的距离与光学定位坐标系下的各球心到质心的距离的方差和，并与设定阈值进行比较，完成配准，操作简单，不会造成患者额外损伤。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的一种针对骨科手术机器人的定位配准方法的流程示意图。
图2是本发明步骤S107的具体流程示意图。
图3是本发明提供的一种患者佩戴足踝关节套示例图。
图4是本发明提供的一种拍摄下带有小球标记体的CT示例图。
图5是本发明提供的一种若干小球组成的一个边界框住中间骨骼的三维示例图。
图6是本发明提供的一种三维重建示例图。
图7是本发明提供的一种标准的骨科手术机器人注册配准过程示例图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1，图1是本发明提供一种针对骨科手术机器人的定位配准方法的流程示意图，具体的，所述针对骨科手术机器人的定位配准方法可以包括以下步骤：
S101、手术前病人佩戴留有特定形状缝隙和表面镶嵌多个光学标记小球关节套，对缝隙的轮廓进行标记；
在本发明实施例中，在CT拍摄前医生用标记笔沿关节套上的缝隙勾出轮廓，缝隙用于暴露出病灶，方便进行后续手术操作；还用于给医生沿其边勾勒出轮廓，便于下次佩戴时校准位置；医生以患者脚步绘制的轮廓线来确定佩戴时候准确。
S102、获取病人佩戴留有特定形状缝隙和表面镶嵌多个光学标记小球关节套进行CT照射的CT图像；
在本发明实施例中，关节套可以是足踝关节套、膝关节套等；关节套留有缝隙，请参阅图3，图3是本发明提供的一种患者佩戴足踝关节套示例图。
S103、对CT图像进行三维重建，还原出包含多个光学标记小球和骨骼的完整三维结构；
在本发明实施例中，请参阅图4、图5、图6，图4是本发明提供的一种拍摄下带有小球标记体的CT示例图。图5是本发明提供的一种若干小球组成的一个边界框住中间骨骼的三维示例图。图6是本发明提供的一种三维重建示例图。具体重建方式为通过MarchingCube算法进行三维重建，MarchingCube算法是将原始数据经过预处理之后，读入特定的数组中或者八叉树。从网格数据体中提取一个六面体，成为当前六面体"同时获取该六面体的所有信息，例如8个顶点的值，坐标位置等。将当前六面体8个顶点的函数值与给定等值面值C进行比较，得到该六面体的状态表。根据当前六面体的状态表索引，找出与等值面相交的六面体棱边，并采用线性插值的方法，计算出各个交点的位置坐标。利用中心差分法，求出当前六面体8个顶点的法向量，在采用线性插值的方法，得到三角面片各个顶点的法向。根据各个三角面片顶点的坐标，顶点法向量进行三角面的连接。使用算法进行体数据分割，分离出感兴趣区域，进行网格建立，建立三维实体对象，进行渲染可视化；渲染并没有对体数据做任何操作，仅改变了非兴趣体素的透明度，如低于某灰度阈值，对感兴趣部分颜色映射使其可视化；而分割是识别并提取出感兴趣部分，获取位置坐标，并能进行相应操作。即拍摄带有多个光学标记小球标记体的CT图像，对骨骼结构进行三维重建的同时也重建标记球的三维结构，还原出的结构是若干小球组成的一个边界框中间骨骼的三维结构。
S104、计算三维重建坐标系下各个光学标记小球的球心坐标、球心的质心坐标、各球心到质心的距离；
在本发明实施例中，其中，三维重建坐标系为W1，光学标记小球的球心坐标为P1n(X1n,Y1n,Z1n)，球心的质心坐标为Ω1n(XΩ1n,YΩ1n,ZΩ1n)，球心到质心的距离d1n，
n为光学标记小球个数。计算三维重建坐标系下的球心坐标用于与后续光学定位仪检测的球心坐标保持一致进行定位；计算三维重建坐标系下的质心坐标和质心的距离，用于确定一个由小球构成的三维结构，便于后续注册配准时看两个坐标系下的三维结构是否一致，即两个坐标系下的三维结构的差异性是否在允许误差范围之内。
S105、沿标记勾出的轮廓将关节套重新佩戴于患者关节处；
在本发明实施例中，用于医生沿其边勾勒出轮廓进行佩戴，校准位置。
S106、手术过程中，利用光学定位仪采集到各光学标记小球的球心坐标、计算出在光学定位坐标系下所有球心的质心坐标、球心到质心的距离；
在本发明实施例中，其中，光学标记小球的球心坐标为P2n(X2n,Y2n,Z2n)，球心的质心坐标为Ω2n(XΩ2n,YΩ2n,ZΩ2n)，球心到质心的距离d2n，
n为光学标记小球个数。
S107、进行标准化后，计算三维重建坐标系下的各球心到质心的距离与光学定位坐标系下的各球心到质心的距离的方差和，并与设定阈值进行比较，完成校准后进行注册配准。
在本发明实施例中，标准化为将三维重建坐标系W1参数转化为光学定位坐标系W2的单位为准，如W1的坐标系的单位为mm，d1n坐标为(100,100,100)，W2的坐标系单位为m，则标准化为d1n坐标转化为(0.1,0.1,0.1)。方差和为
请参阅图2，若方差和大于设定阈值，则重新沿标记勾出的轮廓将校准佩戴位置；若方差和小于或等于设定阈值，则将三维重建坐标系下和光学定位坐标系下的球心坐标、球心的质心坐标根据最近迭代点(ICP)算法计算出变换矩阵。
ICP算法过程：假设两个点云数据集合P和G，要通过P转换到G(假设两组点云存在局部几何特征相似的部分)，可以通过P叉乘四元变换矩阵进行旋转平移变换到G，将P转换到G位置，需要一个4x4的旋转平移矩阵(即变换矩阵)。对于每次旋转平移变换后计算P的所有(采样)点到G对应(最近)点的距离，用最小二乘法(求方差)求出最小二乘误差，看是否在要求的范围内，如果最小二乘误差小于设定的值，(或迭代次数达到上限，或每次重新迭代后最小二乘误差总在一个很小的范围内不再发生变化)，则计算结束，否则继续进行迭代。
变换矩阵T有3维旋转矩阵和3维平移向量构成，等效于对一个3维空间点做旋转平移：A(变换后)＝R(旋转矩阵)*A(变换前)+T(平移向量)矩阵形式为公式为(a’为变换后3维坐标，a为变换前)：
将进行标准化后的三维重建后的骨模型上的点做标准化处理后乘以变换矩阵，即完成校准后进行注册配准。一种标准的骨科手术机器人注册配准过程示例如图7所示。
本发明的一种针对骨科手术机器人的定位配准方法，通过术前病人佩戴留有缝隙和标记小球关节套，对缝隙进行标记；佩戴关节套进行CT拍摄，对CT图像进行三维重建，计算三维坐标系下的小球的球心坐标、所有球心的质心坐标及各球心到质心的距离，沿标记勾出的轮廓将关节套重新佩戴于患者关节处，术中利用光学定位仪采集到各光学标记小球的球心坐标、计算出在光学定位坐标系下所有球心的质心坐标、球心到质心的距离，进行标准化后计算三维重建坐标系下的各球心到质心的距离与光学定位坐标系下的各球心到质心的距离的方差和，并与设定阈值进行比较，完成校准后进行注册配准，操作简单，不会造成患者额外损伤。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种针对骨科手术机器人的定位配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
手术前病人佩戴留有特定形状缝隙和表面镶嵌多个光学标记小球关节套，对缝隙的轮廓进行标记；
获取病人佩戴留有特定形状缝隙和表面镶嵌多个光学标记小球关节套进行CT照射的CT图像；
对CT图像进行三维重建，还原出包含多个光学标记小球和骨骼的完整三维结构；
计算三维重建坐标系下各个光学标记小球的球心坐标、球心的质心坐标、各球心到质心的距离；
沿标记勾出的轮廓将关节套重新佩戴于患者关节处；
手术过程中，利用光学定位仪采集到各光学标记小球的球心坐标、计算出在光学定位坐标系下所有球心的质心坐标、球心到质心的距离；
进行标准化后，计算三维重建坐标系下的各球心到质心的距离与光学定位坐标系下的各球心到质心的距离的方差和，并与设定阈值进行比较，完成校准后进行注册配准。
2.如权利要求1所述的针对骨科手术机器人的定位配准方法，其特征在于，计算三维重建坐标系下各个光学标记小球的球心坐标、球心的质心坐标、各球心到质心的距离；其中，三维重建坐标系为W1，光学标记小球的球心坐标为P1n(X1n,Y1n,Z1n)，球心的质心坐标为Ω1n(XΩ1n,YΩ1n,ZΩ1n)，球心到质心的距离d1n，
n为光学标记小球个数。
3.如权利要求2所述的针对骨科手术机器人的定位配准方法，其特征在于，手术过程中，利用光学定位仪采集到各光学标记小球的球心坐标、计算出在光学定位坐标系下所有球心的质心坐标、球心到质心的距离；其中，光学标记小球的球心坐标为P2n(X2n,Y2n,Z2n)，球心的质心坐标为Ω2n(XΩ2n,YΩ2n,ZΩ2n)，球心到质心的距离d2n，
n为光学标记小球个数。
4.如权利要求1所述的针对骨科手术机器人的定位配准方法，其特征在于，进行标准化后，其中，标准化为将三维重建坐标系W1参数转化为光学定位坐标系W2的单位为准。
5.如权利要求3所述的针对骨科手术机器人的定位配准方法，其特征在于，计算三维重建坐标系下的各球心到质心的距离d1n与光学定位坐标系下的各球心到质心的距离d2n的方差和；其中，方差和为
6.如权利要求1所述的针对骨科手术机器人的定位配准方法，其特征在于，并与设定阈值进行比较，具体步骤包括：
若方差和大于设定阈值，则重新沿标记勾出的轮廓将关节套重新佩戴于患者关节处；
若方差和小于或等于设定阈值，则将三维重建坐标系下和光学定位坐标系下的球心坐标、球心的质心坐标根据最近迭代点算法计算出变换矩阵。
7.如权利要求1所述的针对骨科手术机器人的定位配准方法，其特征在于，完成校准后进行注册配准，具体步骤包括：
将进行标准化后的三维重建后的骨模型上的点做标准化处理后乘以变换矩阵。
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