CN116797634A - 面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法 - Google Patents

面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及医学图像配准技术领域，特别涉及面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的配准方法，以解决现有技术中的导航手术配准精度低，整个手术过程中对于患者的受伤部位可能进行长时间的手术，难以一次性快速的确定适宜的固定装置，难以适配最适合具体患者部位的固定机械的技术问题。具体包括获取目标的CT图像序列、边界轮廓的对应处理、对点云文件的表面进行三维网格化、通过法向量的方式刷选出目标的端面、获得目标的配准参数。本申请通过先全局后局部的优化策略提升了位姿参数的捕获范围以及配准精度，能够较快的为后续手术步骤提供提供必要的参数；经过仿真实验结果验证，该方法能够更加高效的在手术配准系统中获取精准刚性变换参数。

Description

面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法
技术领域
本发明涉及医学图像配准技术领域，特别涉及面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的配准方法。
背景技术
随着医疗条件与技术的不断发展，人们对骨折手术提出了微创化、精准化、数字化等新的要求。为了解决以上问题，研究者们开发出计算机辅助手术导航系统应用于外科手术中。手术导航系统作为医学、计算机技术、影像学、自动化控制等诸多学科相结合的新型交叉研究领域，能够通过术前规划、术中导航、术后评估等方式，为医护人员提供辅助，从而减少骨折手术创伤，提升手术质量、同时减轻患者痛苦。
现有技术中，如何通过术中信息取得患者目标部位在空间中的精确位姿，是手术导航中的关键问题；现阶段解决该问题的方法主要有基于外部标记方法和基于图像配准方法；其中，基于外部标记的方法由于需要人为添加外部标记物辅助系统定位，存在着定位误差受软组织形变影响、对患者具有二次伤害等问题；而基于图像配准的方法在匹配2D和3D方面也有精确度不一定的问题。
发明内容
本发明要解决现有技术中的导航手术配准精度低，整个手术过程中对于患者的受伤部位可能进行长时间的手术，难以一次性快速的确定适宜的固定装置，难以适配最适合具体患者部位的固定机械的技术问题，提供面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的配准方法。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案具体如下：
面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法，包括：
步骤一、获取目标1的CT图像序列；
基于CT扫描所述目标1得到目标断层图像P，并提取出所述目标1的单像素宽度的边界数据A1；
所述边界数据A1的集合为边界轮廓A；
所述边界轮廓A表现为所述边界数据A1的离散的像素点；
步骤二、边界轮廓的对应处理；
将所述目标的断层图像P识别出每一断层的内轮廓和外轮廓，并将各断层图像P上不同轮廓进行匹配组合，以获得能够对应目标1的实物体2；
步骤三、对点云文件的表面进行三维网格化；
将离散的像素点作为点云边界的点，并将多个点云边界的点连接成一个个三角形B，以使得所述三角形B可视作所述目标1的表面的一部分，以此将点云三角化来表示所述目标1的三维表面；
步骤四、通过法向量的方式刷选出目标1的端面；
对步骤三的矩阵进行中心化：其中/>
计算矩阵的协方差矩阵C：求出矩阵C的特征值和特征向量，其中最大的特征值对应的特征向量就是轴线向量，记作/>所述目标(1)的特征选取每个三角面片有相对应的法向量/>通过法向量和骨头轴线的夹角关系筛选出端面的三角面片集合；
步骤五、首先基于程序4PCS的计算方式进行粗配准，然后采用程序ICP进行精确配准；
步骤六、获得目标1的配准参数；
所述配准参数包括：旋转矩阵、位移信息。
具体地，所述目标1的特征选取为长直骨。
具体地，通过法向量的方式刷选出目标1的端面的方式为采用Mesh的计算处理的方式分割出所述端面。
具体地，在所述获取目标1的CT图像序列步骤中，所述CT扫描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图像信息组。
本发明具有以下的有益效果：
第一方面，本发明采用的粗配准加精确配准相结合的方法有效地降低了搜索空间的大小，从而大大降低迭代次数；
第二方面，本申请通过先全局后局部的优化策略提升了位姿参数的捕获范围以及配准精度，能够较快的为后续手术步骤提供提供必要的参数；
第三方面，经过仿真实验结果验证，该方法能够更加高效的在手术配准系统中获取精准刚性变换参数。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1为本发明配准前的实施示意图；
图2为本发明配准后的实施示意图；
图3为本发明配准流程示意图；
图4为本发明配准过程示意图；
图5为本发明配准过程示意图的说明实施例。
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；需要说明的是，本申请中为了便于描述，以当前视图中“左侧”为“第一端”，“右侧”为“第二端”，“上侧”为“第一端”，“下侧”为“第二端”，如此描述的目的在于清楚的表达该技术方案，不应当理解为对本申请技术方案的不当限定。
本申请实际提出了一种基于CT图片建模的立体配准方案，请参阅附图5，并结合附图1-4所示；
而实际配准精度中存在的技术问题：主流手术中需要两位医生徒手牵拉患肢的两端，对患肢完成初步的解剖学复位后，用固定器械将骨折部位进行固定，以保持断骨复位后的正确位姿，在复位的过程中，医生需多次借助光学影像设备观察断骨的复位效果，不断做出调整已达到良好的复位状态。但术中频繁采集体数据往往代价高昂，而且会对患者造成较大的辐射伤害；因此本申请在术前用精确准直的X线束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，从而得到相关部位的CT图像序列。再用这些序列生成三维模型数据，因此也称为三维断骨配准与拼接技术。
在计算机辅助外科手术系统中借助计算机的高效算力，实现更加精准、高效率地加快手术进程，辅助医护人员进行手术。从而减少手术创伤，提升手术成功率和质量、减轻患者痛苦。
另外，本发明借助计算机扫描CT图像，将CT图像生成对应的三维模型，最后对骨骼断面进行配准，从而达到获取变换参数的目的。
具体地，简要介绍本申请实际解决技术问题的方式为：通过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；
摄下人体被检查部位的断面CT图像信息组。根据拍摄的CT图像，利用VTK图形库对CT图像数据组进行面绘制处理。从而得到对应的点云模型，如附图1、4所示。
通过算法处理Mesh分割出端面，再对筛选出来的端面分别使用4PCS算法和ICP算法进行相应的配准，如附图2、4所示。
因此，本申请提供的面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法，包括：
步骤一、获取目标1的CT图像序列；
基于CT扫描所述目标1得到目标断层图像P，并提取出所述目标1的单像素宽度的边界数据A1；
所述边界数据A1的集合为边界轮廓A；
所述边界轮廓A表现为所述边界数据A1的离散的像素点；目的在于为轮廓对应及三角网格化做准备；再者则是轮廓对应，目的是识别每一断层的内轮廓和外轮廓,并将各断层图像上不同轮廓进行适当的组合,使其能够构成有意义的物体。
步骤二、边界轮廓的对应处理；
将所述目标的断层图像P识别出每一断层的内轮廓和外轮廓，并将各断层图像P上不同轮廓进行匹配组合，以获得能够对应目标1的实物体2；
步骤三、对点云文件的表面进行三维网格化；
将离散的像素点作为点云边界的点，并将多个点云边界的点连接成一个个三角形B，以使得所述三角形B可视作所述目标1的表面的一部分，以此将点云三角化来表示所述目标1的三维表面；相当于是将边界中的三个点组成一个平面，可以近似认为这个三角平面就是目标表面的一部分。通过点云三角化来近似表述三维目标表面的，实现了对物体边界平面的拟合，是三维重建的重要步骤，为后续筛选端面做好准备。
步骤四、通过法向量的方式刷选出目标1的端面；
对步骤三的矩阵进行中心化：其中/>
计算矩阵的协方差矩阵C：求出矩阵C的特征值和特征向量，其中最大的特征值对应的特征向量就是轴线向量，记作/>所述目标(1)的特征选取每个三角面片有相对应的法向量/>通过法向量和骨头轴线的夹角关系筛选出端面的三角面片集合；
所述目标1的特征选取每个三角面片有相对应的法向量，通过法向量和骨头轴线的关系筛选出端面的三角面的片状；
步骤五、首先基于程序4PCS的计算方式进行粗配准，然后采用程序ICP进行精确配准；直接用ICP配准可能会陷入局部最优而不能够将断开的两个骨头精准对接上。
步骤六、获得目标1的配准参数；
所述配准参数包括：旋转矩阵、位移信息；提供给医疗设备，辅助断骨拼接。
更为优选地实施方式中，所述目标1的特征选取为长直骨。
更为优选地实施方式中，通过法向量的方式刷选出目标1的端面的方式为采用Mesh的计算处理的方式分割出所述端面。
更为优选地实施方式中，在所述获取目标1的CT图像序列步骤中，所述CT扫描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图像信息组。
需要说明的是，为了更好的实施本技术方案，需要理解以下技术名词。
点云模型：点云数据通常是由3D扫描仪扫描资料并以点的形式输出的记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息或反射强度信息，点云数据含有空间坐标信息，且具有数量众多、属性维度复杂的特点。
面绘制：采用分割技术对一系列的二维图像进行轮廓识别、提取等操作，最终还原出被检测物体的三维模型，并以表面的方式显示出来。其优点是数据存储量小，计算时间较短，适合本专利的应用方向。
Mesh：Mesh是多边形网格，是计算机图形学中用于各种不规律物体建模的一种数据结构，一般由顶点、边和面组成。在多边形网格的面片中三角面片是被分割的最小单位，且表示比较简单、灵活并且拓扑描述方便，所以被广泛使用，所以mesh常常指代三角面片。
4PCS算法(4-points congruent sets for robust pairwise surfaceregistration，4PCS)：仿射变换遵循以下法则，给定三个共线点a,b,c，那么比例r＝||(a-b)/(a-c)||是不变的。给定一个共面四点标准对，我们在给定的数据点中寻找近似仿射相等的共面四点对，接着我们确认这些共面四点对与选定的共面四点标准对是否在一定的距离约束下相等。
ICP算法(Iterative Closest Point，ICP)：假设我们通过扫描设别得到了第一组点云P＝{p1,p2,p3,...,pn}，扫描设备经过位姿变换后又拍摄了第二组点云Q＝{q1,q2,q3,...,qn},注意这里的P和Q的坐标分别对应移动前和移动后的坐标系，并且我们通过相关算法筛选和调整了点云存储的顺序，使得P和Q中的点一一对应，如(p99,q99)在三维空间中对应同一个点。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (4)

1.面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法，其特征在于，包括：
步骤一、获取目标(1)的CT图像序列；
基于CT扫描所述目标(1)得到目标断层图像(P)，并提取出所述目标(1)的单像素宽度的边界数据(A1)；
所述边界数据(A1)的集合为边界轮廓(A)；
所述边界轮廓(A)表现为所述边界数据(A1)的离散的像素点；
步骤二、边界轮廓的对应处理；
将所述目标的断层图像(P)识别出每一断层的内轮廓和外轮廓，提取等值面，并将各断层图像(P)上不同轮廓进行匹配组合，以获得能够对应目标(1)的实物体(2)；
步骤三、对点云文件的表面进行三维网格化；
先在不同的切片上提取出轮廓线，然后根据相邻切片的轮廓线构造出三角面片(B)集，以使得所述三角面片(B)可视作所述目标(1)的表面的一部分，以此将点云三角化来表示所述目标(1)的三维表面。此时骨骼模型中n个点可以写成为一个3×N的矩阵，记作同时也可以通过三角面片集合来表示模型表面；
步骤四、通过法向量的方式刷选出目标(1)的端面；
对步骤三的矩阵进行中心化：其中
计算矩阵的协方差矩阵C：求出矩阵C的特征值和特征向量，其中最大的特征值对应的特征向量就是轴线向量，记作/>所述目标(1)的特征选取每个三角面片有相对应的法向量/>通过法向量和骨头轴线的夹角关系筛选出端面的三角面片集合；
步骤五、首先基于4PCS算法，利用骨骼空间变换时不会形变的特性，从目标(1)的两个断截面三角面片集合中分别选取近似一致的共面四点对，使得两个四点对经过变换在允许范围内对齐。最后采用程序ICP进行精确配准；
步骤六、获得目标(1)的配准参数；
所述配准参数包括：分别通过4PCS算法和ICP算法获取的旋转矩阵R1和R2、位移信息T1和T2，最后将两次获取的参数依次作用在待配准点云上。
2.如权利要求1所述的面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法，其特征在于，所述目标(1)的特征选取为长直骨。
3.如权利要求2所述的面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法，其特征在于，通过法向量的方式刷选出目标(1)的端面的方式为采用Mesh的计算处理的方式分割出所述端面。
4.如权利要求1所述的面向解剖复位的三维断骨配准与拼接的图像配准方法，其特征在于，在所述获取目标(1)的CT图像序列步骤中，所述CT扫描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图像信息组。
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