CN116012452B - 一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航系统及方法 - Google Patents

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CN116012452B CN202310309670.0A CN202310309670A CN116012452B CN 116012452 B CN116012452 B CN 116012452B CN 202310309670 A CN202310309670 A CN 202310309670A CN 116012452 B CN116012452 B CN 116012452B
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Abstract

本发明属于医学成像技术领域,具体涉及一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航系统及方法。该发明能够基于超声图像规划穿刺针引导路径,在引导路径的辅助下,规划出远离人体内部其它组织或者器官的影响,使得穿刺针能够在一个安全有效的路径下向穿刺点进行移动,提升穿刺过程中的容错率的同时,还能够相应的降低医疗人员进行穿刺手术的难度,从而避免穿刺过程中出现破坏人体内部其它组织或者器官的现象发生,避免就诊人员受到二次损伤,提高穿刺手术的成功率。

Description

一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航系统及方法
技术领域
本发明属于医学成像技术领域,具体涉及一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航系统及方法。
背景技术
穿刺是通过穿刺针在微创手术中对肾脏、肝脏、肺、乳腺、甲状腺、前列腺、胰腺、睾丸、子宫、卵巢、体表等多种器官的组织取样和注射治疗的医疗过程,由于多是在人体内部进行操作,为避免穿刺过程中破坏人体内部其它的器官或组织,在穿刺之前就需要通过超声图像来辅助医生进行穿刺路径以及穿刺点的规划,从而使得穿刺过程能够在安全有效的环境下进行。
现有的基于超声图像定位靶目标的穿刺过程多是在得到超声影像之后,多是在超声影像下通过医疗人员的主观分析进行穿刺针的引导,缺乏相应的规划步骤,这无疑就会增加穿刺难度,降低穿刺过程的容错率,同时其对医生的操作要求较高,若操作不甚,极易破坏人体内部的其它组织或器官,使就诊人员受到二次损伤,基于此,本方案提供了一种能够基于超声图像规划穿刺针引导路径的穿刺方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航系统及方法,能够基于超声图像规划穿刺针引导路径,降低医疗人员进行穿刺手术的难度,提高容错率,避免穿刺过程中出现破坏人体内部其它组织或者器官的现象发生。
本发明采取的技术方案具体如下:
一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,包括:
获取捕捉区域;
获取捕捉区域内超声探头的运动信息以及对应的超声图像,其中,所述超声图像中包括伪影图像和真实图像;
将所述超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征,并筛选出真实图像;
将所述伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像;
获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息,并汇总为参考图像;
获取穿刺点,并将所述障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径;
依据所述引导路径,将穿刺针从捕捉区域向穿刺点进行穿刺。
在一种优选方案中,所述将所述超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征的步骤,包括:
获取靶目标的标准图像信息;
获取超声图像,并与所述靶目标的标准图像信息相比较,判断所述靶目标的标准图像信息与超声图像是否一致;
若一致,则判定所述超声图像中不存在伪影图像;
若不一致,则判定所述超声图像中存在伪影图像;
获取伪影比对数据集,其中,所述伪影比对数据集中预设有多种伪影特征,所述伪影特征包括运动伪影、异物伪影和故障伪影;
获取伪影图像的表现形式;
将所述伪影图像的表现形式与所述伪影比对数据集进行比较,得到所述伪影图像的伪影特征。
在一种优选方案中,所述筛选出真实图像的步骤,包括:
获取超声图像内的所有伪影图像区域,并汇总为异常区域数据集;
从所述异常区域数据集中获取每个异常区域的像素,并按照由大至小的顺序进行排列;
获取标准处理像素,且筛选出所有大于标准处理像素的异常区域的像素以及其对应的异常区域,且将其标定为待切割区域;
获取评估函数,并将所述待切割区域与标准处理像素一同输入至评估函数中,输出待切割区域的切割份数,并将切割后的待切割区域汇总至异常区域数据集中;
对所述异常区域数据集中的所有异常区域进行切割,并将切割后的超声图像标定为真实图像。
在一种优选方案中,所述将所述伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像的步骤,包括:
从所述校正模型中获取校正计划,其中,每个伪影特征均对应多个校正计划;
逐一执行校正计划,且所述故障伪影的校正优先级高于异物伪影的校正优先级,所述异物伪影的校正优先级高于运动伪影的校正优先级;
确定校正计划,并依据所述校正计划重新采集超声影像,且将其标定为校正图像。
在一种优选方案中,获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息的步骤,包括:
将所有校正图像逐一输入至伪影消除模型中,得到多个待拼接图像;
将所有所述待拼接图像按照像素大小的顺序进行排列;
依据所述待拼接图像的排列顺序逐一进行比对,得到区分特征以及重叠特征;
消除所述重叠特征,并保留区分特征,得到过渡图像;
将所述过渡图像继续比对下一位次的待拼接图像,直至得到捕捉区域下靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息。
在一种优选方案中,所述将所述障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径的步骤,包括:
从所述靶目标图像信息中获取所述穿刺点的位置,并标定为起始点;
以所述起始点向捕捉区域内构建多条延伸线,并清除所有与障碍图像信息相交的延伸线,保留与障碍信息图像不相交的延伸线,得到多条容许穿刺路径,其中,相邻延长线之间的夹角为1~3°;
将多条所述容许穿刺路径输入至筛选模型中,并将筛选结果标定为引导路径。
在一种优选方案中,所述将多条所述容许穿刺路径输入至筛选模型中,并将筛选结果标定为引导路径的步骤,包括:
根据所述参考图像构建虚拟坐标系,并获取所述容许穿刺路径的虚拟坐标,且标定为评估坐标;
获取所有所述障碍图像信息的边缘特征坐标;
将所述评估坐标与所述边缘特征坐标相比较,得到与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量;
获取对应最少障碍图像信息数量的容许穿刺路径,并将其标定为引导路径。
在一种优选方案中,将所述评估坐标与所述边缘特征坐标相比较,得到与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量的步骤,包括:
获取所述障碍图像信息的边缘特征点;
获取穿刺针的宽度,并依据所述穿刺针的宽度对评估坐标进行偏移,得到偏移坐标;
将所述偏移坐标与边缘特征点相比较,得到待评估参数;
获取标准偏差量,并与所述待评估参数相比较;
若所述标准偏差量大于或等于待评估参数,则判定所述容许穿刺路径与障碍图像信息相邻,且加入至与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量中;
若所述标准偏差量小于待评估参数,则判定所述容许穿刺路径不与障碍图像信息相邻,且不加入与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量中。
本发明还提供了,一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航系统,应用于上述的基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,包括:
第一获取模块,所述第一获取模块用于获取捕捉区域;
第二获取模块,所述第二获取模块用于获取捕捉区域内超声探头的运动信息以及对应的超声图像,其中,所述超声图像中包括伪影图像和真实图像;
伪影消除模块,所述伪影消除模块用于将所述超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征,并筛选出真实图像;
校正模块,所述校正模块用于将所述伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像;
汇总模块,所述汇总模块用于获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息,并汇总为参考图像;
路径规划模块,所述路径规划模块用于获取穿刺点,并将所述障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径;
穿刺模块,所述穿刺模块用于依据所述引导路径,将穿刺针从捕捉区域向穿刺点进行穿刺。
以及,一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航终端,包括:
至少一个处理器;
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法。
本发明取得的技术效果为:
本发明能够基于超声图像规划穿刺针引导路径,在引导路径的辅助下,规划出远离人体内部其它组织或者器官的影响,使得穿刺针能够在一个安全有效的路径下向穿刺点进行移动,提升穿刺过程中的容错率的同时,还能够相应的降低医疗人员进行穿刺手术的难度,从而避免穿刺过程中出现破坏人体内部其它组织或者器官的现象发生,避免就诊人员受到二次损伤,提高穿刺手术的成功率。
附图说明
图1是本发明所提供的方法流程图;
图2是本发明所提供的系统模块图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次,此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个较佳的实施方式中”并非均指同一个实施例,也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
请参阅图1和图2所示,本发明提供了一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,包括:
S1、获取捕捉区域;
S2、获取捕捉区域内超声探头的运动信息以及对应的超声图像,其中,超声图像中包括伪影图像和真实图像;
S3、将超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征,并筛选出真实图像;
S4、将伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像;
S5、获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息,并汇总为参考图像;
S6、获取穿刺点,并将障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径;
S7、依据引导路径,将穿刺针从捕捉区域向穿刺点进行穿刺。
如上述步骤S1-S7所述,穿刺是微创手术中常用的医疗技术手段,其主要在人体内部的器官或组织进行医疗作业,例如取样、注射等操作,由于人体内环境较为复杂,故而在执行穿刺之前需要先行通过超声图像获取人体内环境的状态,以此避免穿刺过程中发生破坏人体内部其它的器官或组织的现象,基于此,本实施例采用基于超声图像来定位需要穿刺的靶目标位置,同时还能够规划出相应的穿刺路径,降低医生操作需求的同时,也提高了手术的成功率,首先根据人体的构造确定需要穿刺部位的大概位置,而后在人体外部预划定一个捕捉区域,通过超声成像技术来采集人体内部的器官或者组织的超声图像,在采集过程中,难免会出现伪影图像,伪影图像具体可分为运动伪影、异物伪影和故障伪影,在此基础上可以通过伪影消除模型将伪影从超声图像中筛除,从而便可得到真实图像,当然,伪影的产生可能会导致其它真实影像无法被捕捉,这就需要进行多次采集,以此将超声图像补充完整,本实施例根据伪影特征进行针对性的校正处理,从而便可得到伪影区域的真实图像,本实施例将其标定为校正图像,最后将这些校正图像进行汇总拼接,直至得到捕捉区域下完整的真实图像即可,本实施例将其标定为参考图像,而后根据参考图像便可以确定靶目标的位置,靶目标的位置即穿刺点,最后将其输入至路径规划模型中,生成相应的引导路径,此引导路径的设置是基于规避靶障碍图像信息进行的,从而为穿刺针合理规划出一个避让障碍图像信息的路径,提升操作过程中的容错,同时也能够降低医生进行穿刺工作的难度,保证穿刺过程中不会对人体造成二次伤害,当然,每次穿刺作业可能会设置多个靶目标,均可结合上述过程进行路径的规划,从而便可安全有效的完成穿刺任务。
在一个较佳的实施方式中,将超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征的步骤,包括:
S301、获取靶目标的标准图像信息;
S302、获取超声图像,并与靶目标的标准图像信息相比较,判断靶目标的标准图像信息与超声图像是否一致;
若一致,则判定超声图像中不存在伪影图像;
若不一致,则判定超声图像中存在伪影图像;
S303、获取伪影比对数据集,其中,伪影比对数据集中预设有多种伪影特征,伪影特征包括运动伪影、异物伪影和故障伪影;
S304、获取伪影图像的表现形式;
S305、将伪影图像的表现形式与伪影比对数据集进行比较,得到伪影图像的伪影特征。
如上述步骤S301-S305所述,在筛除伪影时,首先需要确定的是超声图像中是否存在伪影,本实施方式先行获取靶目标的标准图像信息,其中,标准图像信息可根据以往病例特征中的图像确定,而后将其与超声图像进行比较,可以较为精准的筛选出伪影图像,对于伪影图像而言,在医疗行业中,伪影图像的表现形式基本都被囊括,其为超声图像的解析提供一个庞大的比对库,可以基于此预设一个伪影比对数据集,从而筛选出超声图像中的伪影特征,伪影特征的出现可能是由于人体晃动导致,即运动伪影,也可能由于机器故障导致,即故障伪影,再如人体内部植入的一些金属支架等所导致的异物伪影,在伪影特征确定之后,直接将其从超声图像中筛除即可,并将筛除后的区域标定为空白区域,以便于后续继续采集超声图像进行补充。
在一个较佳的实施方式中,筛选出真实图像的步骤,包括:
S306、获取超声图像内的所有伪影图像区域,并汇总为异常区域数据集;
S307、从异常区域数据集中获取每个异常区域的像素,并按照由大至小的顺序进行排列;
S308、获取标准处理像素,且筛选出所有大于标准处理像素的异常区域的像素以及其对应的异常区域,且将其标定为待切割区域;
S309、获取评估函数,并将待切割区域与标准处理像素一同输入至评估函数中,输出待切割区域的切割份数,并将切割后的待切割区域汇总至异常区域数据集中;
S310、对异常区域数据集中的所有异常区域进行切割,并将切割后的超声图像标定为真实图像。
如上述步骤S306-S310所述,在伪影图像确定之后,便需要将其从超声图像中切割出去,本实施方式先行确定每个伪影图像区域的像素大小,由于像素过大会导致像素内信号平均,分辨率降低,不易于确定伪影图像区域的边缘特征,故而对像素较大的伪影图像区域进行分割,此处,预设一个标准处理像素,保证每个伪影图像区域均能够在有效的分辨率下进行分割,在每个伪影图像区域中,可能同时存在多个待切割区域,其中,确定待切割区域的份数时,基于评估函数:f=RB进行,式中,f表示切割份数,R表示待切割区域,B表示标准处理像素,根据切割份数的取值是否为整数来确定切割份数,只要标准处理像素不能够被整除,那么剩余部分就单独作为一个异常区域,而后追踪这些被划定后区域的边缘特征点,并以其为基础构建虚拟边缘线,最后将虚拟边缘线内部区域替换为空白区域即可完胜对异常区域的切割。
在一个较佳的实施方式中,将伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像的步骤,包括:
S401、从校正模型中获取校正计划,其中,每个伪影特征均对应多个校正计划;
S402、逐一执行校正计划,且故障伪影的校正优先级高于异物伪影的校正优先级,异物伪影的校正优先级高于运动伪影的校正优先级;
S403、确定校正计划,并依据校正计划重新采集超声影像,且将其标定为校正图像。
如上述步骤S401-S403所述,在同一超声图像中,可能会同时存在一种伪影特征,也可能同时存在多种伪影特征,其中,因为机器故障而导致的伪影特征显然是影响最大的,故而将其优先级设置为最高,对于异物伪影特征而言,需要调整超声探头进行采集,而运动伪影则需要提醒患者不要晃动,保证超声图像采集的正常进行,其优先级可以设置为最低,在实际应用中,根据不同伪影特征的出现情况,执行相应的校正计划即可,此后,通过调整超声探头从不同的角度去采集人体内部的超声图像,直至能够将真实图像补充完整。
在一个较佳的实施方式中,获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息的步骤,包括:
S501、将所有校正图像逐一输入至伪影消除模型中,得到多个待拼接图像;
S502、将所有待拼接图像按照像素大小的顺序进行排列;
S503、依据待拼接图像的排列顺序逐一进行比对,得到区分特征以及重叠特征;
S504、消除重叠特征,并保留区分特征,得到过渡图像;
S505、将过渡图像继续比对下一位次的待拼接图像,直至得到捕捉区域下靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息。
如上述步骤S501-S505所述,在补充过程中可能会出现重叠的影像,在此,只需要保留一份即可,具体是通过将待拼接图像进行逐一比较,从而筛选出重叠特征,在这些重叠特征中,在保留一份的基础上,消除多余的重叠特征,而在比对过程中,会出现与已得的真实图像不一致的区分特征,则将其补充至伪影消除后的空白区域中即可得到过渡图像,之后重复上述过程,便可以得到捕捉区域下的靶目标图像信息,同时也能够相应的得到靶目标与超声探头之间的障碍图像信息,既保证最终得到的超声影像的明暗性,也便于医生根据超声影像判断患者的实时病症,同时结合障碍图像信息还方便后续规划穿刺针的穿刺路径。
在一个较佳的实施方式中,将障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径的步骤,包括:
S601、从靶目标图像信息中获取穿刺点的位置,并标定为起始点;
S602、以起始点向捕捉区域内构建多条延伸线,并清除所有与障碍图像信息相交的延伸线,保留与障碍信息图像不相交的延伸线,得到多条容许穿刺路径,其中,相邻延长线之间的夹角为1~3°;
S603、将多条容许穿刺路径输入至筛选模型中,并将筛选结果标定为引导路径。
如上述步骤S601-S603所述,在规划穿刺针的引导路径时,以穿刺点为起始点进行路径的逆推,本实施方式通过构建多条延伸线的方式,筛选出与障碍图像信息相交的延伸线,从而便可得奥多条容许穿刺路径,当然,在构建延伸线时,考虑到穿刺针的宽度,相邻延长线之间的夹角设置为1~3°,当然,根据具体的穿刺针规格,此角度能够相应的进行调整,具体可以根据实际需求进行设置,本实施方式不再加以额外的限制。
在一个较佳的实施方式中,将多条容许穿刺路径输入至筛选模型中,并将筛选结果标定为引导路径的步骤,包括:
S604、根据参考图像构建虚拟坐标系,并获取容许穿刺路径的虚拟坐标,且标定为评估坐标;
S605、获取所有障碍图像信息的边缘特征坐标;
S606、将评估坐标与边缘特征坐标相比较,得到与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量;
S607、获取对应最少障碍图像信息数量的容许穿刺路径,并将其标定为引导路径。
如上述步骤S604-S607所述,容许穿刺路径可能同时存在多条,但是每条容许穿刺路径所经过的障碍图像信息是不一致的,并且人体内部的环境较为复杂,且穿刺过程多需要医生进行人为控制,那么经过多个障碍信息图像的容许穿刺路径显然不是最优选择,基于此,本实施方式将容许穿刺路径中经过障碍图像信息数量最少的确定为引导路径,使穿刺过程中的容错相应的提升。
在一个较佳的实施方式中,将评估坐标与边缘特征坐标相比较,得到与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量的步骤,包括:
Stp1、获取障碍图像信息的边缘特征点;
Stp2、获取穿刺针的宽度,并依据穿刺针的宽度对评估坐标进行偏移,得到偏移坐标;
Stp3、将偏移坐标与边缘特征点相比较,得到待评估参数;
Stp4、获取标准偏差量,并与待评估参数相比较;
若标准偏差量大于或等于待评估参数,则判定容许穿刺路径与障碍图像信息相邻,且加入至与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量中;
若标准偏差量小于待评估参数,则判定容许穿刺路径不与障碍图像信息相邻,且不加入与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量中。
如上述步骤Stp1-Stp4所述,经过相同障碍图像信息的容许穿刺路径也可能存在多条,且会存在一些极其接近穿刺针的障碍图像信息,为规避这种现象,本实施方式根据穿刺针的宽度对评估坐标进行偏移处理,得到待评估参数,然后根据穿刺针的宽度设定好标准偏差量,优选为穿刺针宽度的3~5倍距离为标准偏差量,根据具体穿刺部位,可以适当的对标准偏差量调整,但是不能低于穿刺针宽度的一倍,保证只有在偏移坐标之外的障碍图像信息才能够被确定为与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息,进而便可对容许穿刺路径进行精确的筛选,保证最后生成的穿刺路径能够在实现穿刺的前提下,规避较多的障碍图像信息,使得穿刺任务的风险度相应的降低。
本发明还提供了,一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航系统,应用于上述的基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,包括:
第一获取模块,第一获取模块用于获取捕捉区域;
第二获取模块,第二获取模块用于获取捕捉区域内超声探头的运动信息以及对应的超声图像,其中,超声图像中包括伪影图像和真实图像;
伪影消除模块,伪影消除模块用于将超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征,并筛选出真实图像;
校正模块,校正模块用于将伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像;
汇总模块,汇总模块用于获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息,并汇总为参考图像;
路径规划模块,路径规划模块用于获取穿刺点,并将障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径;
穿刺模块,穿刺模块用于依据引导路径,将穿刺针从捕捉区域向穿刺点进行穿刺。
如上述,在执行穿刺任务之前,首先通过第一获取来获取捕捉区域,即超声探头的活动范围,而后根据超声探头的反馈,利用第二获取模块获取到超声图像,对于超声图像中存在的伪影图像,利用伪影消除模块对其进行消除,并将保留的影响标定为真实图像,也即人体内部的真实影像,针对伪影图像出现的原因进行分析,并结合校正模块进行校正,例如超声探头的移动,机器设备的检查以及人体位置的调整等操作,此过程中可得到多个校正图像,最后利用汇总模块将这些校正图像拼接在一起,消除伪影特征的影响,得到人体内部真实且完整的影像,并标定为参考图像,再基于参考图像,结合路径规划模块对穿刺针的路径进行规划,得到引导路径,避免穿刺过程中对人体造成二次伤害,最后医生便可以根据引导路径执行穿刺任务。
以及,一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航终端,包括:
至少一个处理器;
以及与至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,计算机程序被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行上述的基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其它要素,或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法,如无特别说明和限定,均按照本领域的常规手段进行实施。

Claims (7)

1.一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,其特征在于:包括:
获取捕捉区域;
获取捕捉区域内超声探头的运动信息以及对应的超声图像,其中,所述超声图像中包括伪影图像和真实图像;
将所述超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征,并筛选出真实图像;
所述将所述超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征的步骤,包括:
获取靶目标的标准图像信息;
获取超声图像,并与所述靶目标的标准图像信息相比较,判断所述靶目标的标准图像信息与超声图像是否一致;
若一致,则判定所述超声图像中不存在伪影图像;
若不一致,则判定所述超声图像中存在伪影图像;
获取伪影比对数据集,其中,所述伪影比对数据集中预设有多种伪影特征,所述伪影特征包括运动伪影、异物伪影和故障伪影;
获取伪影图像的表现形式;
将所述伪影图像的表现形式与所述伪影比对数据集进行比较,得到所述伪影图像的伪影特征;
将所述伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像;
所述将所述伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像的步骤,包括:
从所述校正模型中获取校正计划,其中,每个伪影特征均对应多个校正计划;
逐一执行校正计划,且所述故障伪影的校正优先级高于异物伪影的校正优先级,所述异物伪影的校正优先级高于运动伪影的校正优先级;
确定校正计划,并依据所述校正计划重新采集超声影像,且将其标定为校正图像;
获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息,并汇总为参考图像;
获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息的步骤,包括:
将所有校正图像逐一输入至伪影消除模型中,得到多个待拼接图像;
将所有所述待拼接图像按照像素大小的顺序进行排列;
依据所述待拼接图像的排列顺序逐一进行比对,得到区分特征以及重叠特征;
消除所述重叠特征,并保留区分特征,得到过渡图像;
将所述过渡图像继续比对下一位次的待拼接图像,直至得到捕捉区域下靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息;
获取穿刺点,并将所述障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径。
2.根据权利要求1所述的一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,其特征在于:所述筛选出真实图像的步骤,包括:
获取超声图像内的所有伪影图像区域,并汇总为异常区域数据集;
从所述异常区域数据集中获取每个异常区域的像素,并按照由大至小的顺序进行排列;
获取标准处理像素,且筛选出所有大于标准处理像素的异常区域的像素以及其对应的异常区域,且将其标定为待切割区域;
获取评估函数,并将所述待切割区域与标准处理像素一同输入至评估函数中,输出待切割区域的切割份数,并将切割后的待切割区域汇总至异常区域数据集中;
对所述异常区域数据集中的所有异常区域进行切割,并将切割后的超声图像标定为真实图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,其特征在于:所述将所述障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径的步骤,包括:
从所述靶目标图像信息中获取所述穿刺点的位置,并标定为起始点;
以所述起始点向捕捉区域内构建多条延伸线,并清除所有与障碍图像信息相交的延伸线,保留与障碍信息图像不相交的延伸线,得到多条容许穿刺路径,其中,相邻延长线之间的夹角为1~3°;
将多条所述容许穿刺路径输入至筛选模型中,并将筛选结果标定为引导路径。
4.根据权利要求3所述的一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,其特征在于:所述将多条所述容许穿刺路径输入至筛选模型中,并将筛选结果标定为引导路径的步骤,包括:
根据所述参考图像构建虚拟坐标系,并获取所述容许穿刺路径的虚拟坐标,且标定为评估坐标;
获取所有所述障碍图像信息的边缘特征坐标;
将所述评估坐标与所述边缘特征坐标相比较,得到与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量;
获取对应最少障碍图像信息数量的容许穿刺路径,并将其标定为引导路径。
5.根据权利要求4所述的一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,其特征在于:将所述评估坐标与所述边缘特征坐标相比较,得到与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量的步骤,包括:
获取所述障碍图像信息的边缘特征点;
获取穿刺针的宽度,并依据所述穿刺针的宽度对评估坐标进行偏移,得到偏移坐标;
将所述偏移坐标与边缘特征点相比较,得到待评估参数;
获取标准偏差量,并与所述待评估参数相比较;
若所述标准偏差量大于或等于待评估参数,则判定所述容许穿刺路径与障碍图像信息相邻,且加入至与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量中;
若所述标准偏差量小于待评估参数,则判定所述容许穿刺路径不与障碍图像信息相邻,且不加入与容许穿刺路径相邻的障碍图像信息数量中。
6.一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航系统,应用于权利要求1至5中任意一项所述的基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法,其特征在于:包括:
第一获取模块,所述第一获取模块用于获取捕捉区域;
第二获取模块,所述第二获取模块用于获取捕捉区域内超声探头的运动信息以及对应的超声图像,其中,所述超声图像中包括伪影图像和真实图像;
伪影消除模块,所述伪影消除模块用于将所述超声图像输入至伪影消除模型中,确定伪影特征,并筛选出真实图像;
校正模块,所述校正模块用于将所述伪影特征输入至校正模型中,得到多个校正图像;
汇总模块,所述汇总模块用于获取所有校正图像,并进行逐一比对,得到靶目标图像信息,以及靶目标与超声探头之间的障碍图像信息,并汇总为参考图像;
路径规划模块,所述路径规划模块用于获取穿刺点,并将所述障碍图像信息与靶目标图像信息输入至路径规划模型中,得到引导路径。
7.一种基于超声图像定位靶目标的穿刺导航终端,其特征在于:包括:
至少一个处理器;
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至5中任意一项所述的基于超声图像定位靶目标的穿刺导航方法。
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