CN116831526B - 红外双目与超声融合的三维血管成像方法 - Google Patents

红外双目与超声融合的三维血管成像方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了红外双目与超声融合的三维血管成像方法，包括：利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到三维点云数据，从三维点云数据中提取浅层血管信息；对目标血管进行超声扫描得到超声图像，获取深层血管信息，确定目标血管相对于超声探头的相对位置；同步获取包含超声探头的三维点云数据，确定超声探头在三维点云中的位置；通过坐标转换确定超声图像中深层血管在三维点云数据中的位置，将超声图像融合到三维点云数据中，得到完整的三维血管点云数据；本发明利用相对位置实现超声图像融合到三维点云数据中，得到三维血管点云数据，得到从浅层到深层的血管三维立体成像，从而实现为静脉采血、针灸、注射和穿刺等提供精准服务。

Description

红外双目与超声融合的三维血管成像方法
技术领域
本发明涉及三维成像技术领域，特别涉及红外双目与超声融合的三维血管成像方法。
背景技术
人或者动物的血管均位于皮下组织或者身体组织内部，在人或者动物患病以后，往往需要对静脉、动脉或者组织进行穿刺，主要目的一方面就是为了获取血液组织样本进行各种各样的化验分析，以获取患者的各种生化、免疫、病理等指标，指导医生做出正确判断；另一方面可以通过穿刺建立的静脉通道对患者进行输液。
目前静脉采血、针灸、注射和穿刺等这些工作主要依靠护士的经验和手感，经常出现扎不准的情况，因此，目前多利用血管成像来辅助护士进行静脉采血、针灸、注射等，同时，也可以引导机器人进行静脉采血、针灸、注射等。
但是采用的单目平面血管成像，没有深度信息，看不到血管立体结构，双目血管三维成像，成像深度有限，普通超声血管成像，剖面图，成像范围小；三维超声成像，结构复杂，成本昂贵，操作不方便，目前没有合适的三维血管成像来实现为静脉采血、针灸、注射和穿刺等精准服务。
发明内容
本发明提供一种红外双目与超声融合的三维血管成像方法，得到从浅层到深层的血管三维立体成像，从而实现为静脉采血、针灸、注射和穿刺等提供精准服务。
本发明提供一种红外双目与超声融合的三维血管成像方法，包括：
S1：利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到第一三维点云数据，从第一三维点云数据中提取浅层血管信息；
S2：放置超声探头，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄，得到第二三维点云数据，并确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置；
S3：利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并根据超声图像，获取深层血管信息，并确定深层血管相对于超声探头的第二位置；
S4：利用第一位置和第二位置进行坐标转换，并根据转换结果确定超声图像中的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息，基于位置信息，根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据。
优选的，S1中，利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到第一三维点云数据，从三维点云数据中提取浅层血管信息，包括：
利用两个红外相机对目标血管进行红外照射，得到照射红外数据，基于两个红外相机的位置和照射信息，对照射红外数据进行整合，得到第一三维点云数据；
从三维点云信息中获取目标血管的范围区域，并确定在范围区域内的血管三维结构作为浅层血管信息。
优选的，S2中，放置超声探头，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄，得到第二三维点云数据，并确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置，包括：获取第二三维点云数据中的点云数据特征，在第二三维点云数据中选择一个中心采样点，确定与中心采样点相邻的点云数据特征与中心采样点的点云数据特征的相似度，将相似度大于预设相似度的点云数据划分为一个整体，得到分割数据；
从第二三维点云数据中去除分割血管后的点云数据中重新选取一个最新中心采样点，按照与中心采样点相同的方式，确定最新中心采样点对应的最新分割数据，直到完成对全部第二三维点云数据的分割，得到多个分割数据；
基于分割数据的整体点云数据特征，确定超声探头对应的目标分割数据；
基于目标分割数据在第二三维点云数据中的位置，确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置。
优选的，基于分割数据的整体点云数据特征，确定超声探头对应的目标分割数据，包括：
将分割数据的整体点云数据特征与预先设计的超声探头在点云数据中的标准数据特征进行匹配；
选取匹配度最高的分割数据作为目标分割数据。
基于时间差值正负确定调整方向，基于时间差值绝对值确定调整幅度，基于调整方向和调整幅度对目标反射时间进行调整。
优选的，S3中，利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并根据超声图像，获取深层血管信息，包括：
利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并对超声图像进行预处理，得到标准图像；
对标准图像进行特征提取，得到血管区域图像，并对血管区域图像进行区域面积分析，得到目标血管的粗细程度，还对血管区域图像进行像素值分析，确定目标血管的深度；
基于目标血管的粗细程度和深度，得到深层血管信息。
优选的，对血管区域图像进行像素值分析，确定目标血管的深度，包括：
将血管区域图像中连续像素点的像素值在预设深度范围内的连续血管区域划分为一个血管区域，并基于对应的预设深度范围，确定血管区域的深度。
优选的，S3中，确定深层血管相对于超声探头的第二位置，包括：
获取目标血管对超声探头的超声反射信号，基于超声反射信号的反射时间和幅值，确定目标血管相对于超声探头的相对距离，并结合超声探头的位置，确定目标血管相对于超声探头的第二位置。
优选的，S4中，利用第一位置和第二位置进行坐标转换，并根据转换结果确定超声图像中的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息，包括：
获取超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描中的位置偏差，确定超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描中的相对位置关系；
利用超声探头在第二三维点云数据中的第一位置和深层血管相对于超声探头的第二位置，以超声探头为参考，根据相对位置关系，将第二位置所在坐标系转换到第一位置所在的坐标系，实现坐标转换；
根据转换结果，将超声图像与第二三维点云数据进行粗匹配，得到粗匹配结果，从粗匹配结果中随机选取预设组数的连续采样点，获取在连续采样点下第二三维点云数据的数据特征和在连续采样点下超声图像的图像特征；
基于数据特征得到第二三维点云数据的第一位置特征变化曲线，基于图像特征得到超声图像的第二位置特征变化曲线，将第一位置特征变化曲线和第二位置特征变化曲线进行曲线匹配，根据曲线匹配结果，确定超声图像与第二三维点云数据的采样点之间的位置偏差；
基于采样点之间的位置偏差对粗匹配结果进行校正，得到超声图像与第二三维点云数据精准匹配结果，并基于精准匹配结果确定超声图像的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息。
优选的，S4中，基于位置信息，根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据，包括：
根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将位置信息转化为第一一三维点云数据的目标位置信息；
基于第一三维点云数据的像素范围，对超声图像进行像素处理，得到目标像素超声图像；
基于位置信息，判断目标像素超声图像的像素点与对应的第一三维点云数据的像素点之间的像素值之差是否大于预设像素差；
若是，将目标像素超声图像的像素值替代对应的第一三维点云数据的像素值；
否则，保留第一三维点云数据的像素值；
基于像素值的改变，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据。
优选的，基于第一三维点云数据的像素范围，对超声图像进行像素处理，得到目标像素超声图像，包括：
将超声图像进行Lab颜色空间转换，得到超声色彩图像；
基于第一三维点云数据的像素范围，对超声色彩图像进行像素增强，得到目标像素超声图像。
与现有技术相比，本发明取得了一下有益效果：
1.利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到第一三维点云数据，从第一三维点云数据中提取浅层血管信息；放置超声探头，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄，得到第二三维点云数据，并确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置；利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并根据超声图像，获取深层血管信息，并确定深层血管相对于超声探头的第二位置；利用第一位置和第二位置进行坐标转换，并根据转换结果确定超声图像中的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息，基于位置信息，根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据，得到从浅层到深层的血管三维立体成像，从而实现为静脉采血、针灸、注射和穿刺等提供精准服务。
2.通过对对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并对超声图像进行预处理，得到标准图像，为确定深层血管信息提供良好的图像基础，然后对标准图像进行特征提取，得到血管区域图像，并对血管区域图像进行区域面积分析，得到目标血管的粗细程度，还对血管区域图像进行像素值分析，确定目标血管的深度；基于目标血管的粗细程度和深度，得到深层血管信息，从深度和粗细两方面进行分析保证得到深层血管信息的准确性和全面性。
3.利用超声探头在第二三维点云数据中的第一位置和深层血管相对于超声探头的第二位置，以超声探头为参考，根据相对位置关系，将第二位置所在坐标系转换到第一位置所在的坐标系，实现坐标转换；
为进一步的融合提供基础，然后通过对粗匹配下的第二三维点云数据的数据特征和在连续采样点下超声图像的图像特征进行采样分析，根据分析结果来对粗匹配结果进行校正，得到超声图像与第二三维点云数据精准匹配结果，并基于精准匹配结果确定超声图像在第二三维点云数据中的位置信息，保证得到的超声图像在第二三维点云数据中的位置信息的精确性，为超声图像在第二三维点云数据中融合提供基础。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中红外双目与超声融合的三维血管成像方法的流程图；
图2为本发明实施例中浅层血管信息的图像示意图；
图3为本发明实施例中两个红外相机的结构示意图；
图4为本发明实施例中深层血管信息的图像示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，如图1所示，包括：
S1：利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到第一三维点云数据，从第一三维点云数据中提取浅层血管信息；
S2：放置超声探头，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄，得到第二三维点云数据，并确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置；
S3：利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并根据超声图像，获取深层血管信息，并确定深层血管相对于超声探头的第二位置；
S4：利用第一位置和第二位置进行坐标转换，并根据转换结果确定超声图像中的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息，基于位置信息，根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据。
在该实施例中，浅层血管信息为目标血管在范围区域内的血管三维结构信息。
在该实施例中，三维血管点云数据可以表示目标血管由浅到深的血管图像。
在该实施例中，深层血管信息包括目标血管的深度和粗细。
在该实施例中，放置超声探头后，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄和利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像同时发生。
上述设计方案的有益效果是：利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到第一三维点云数据，从第一三维点云数据中提取浅层血管信息；放置超声探头，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄，得到第二三维点云数据，并确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置；利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并根据超声图像，获取深层血管信息，并确定深层血管相对于超声探头的第二位置；利用第一位置和第二位置进行坐标转换，并根据转换结果确定超声图像中的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息，基于位置信息，根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据，得到从浅层到深层的血管三维立体成像，从而实现为静脉采血、针灸、注射和穿刺等提供精准服务。
实施例2：
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，S1中，利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到第一三维点云数据，从三维点云数据中提取浅层血管信息，包括：
利用两个红外相机对目标血管进行红外照射，得到照射红外数据，基于两个红外相机的位置和照射信息，对照射红外数据进行整合，得到第一三维点云数据；
从三维点云信息中获取目标血管的范围区域，并确定在范围区域内的血管三维结构作为浅层血管信息。
在该实施例中，对照射红外数据进行整合具体为根据两个红外相机的位置和照射信息来确定照射红外数据的位置信息来进行整合。
在该实施例中，如图2所示，为浅层血管信息的图像示意图。
上述设计方案的有益效果是：通过利用两个红外相机对目标血管进行双目照射，得到第一三维点云数据，从第一三维点云数据中提取浅层血管信息，使得可以看到目标血管的三维立体结构。
实施例3：
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，S2中，放置超声探头，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄，得到第二三维点云数据，并确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置，包括：
获取第二三维点云数据中的点云数据特征，在第二三维点云数据中选择一个中心采样点，确定与中心采样点相邻的点云数据特征与中心采样点的点云数据特征的相似度，将相似度大于预设相似度的点云数据划分为一个整体，得到分割数据；
从第二三维点云数据中去除分割血管后的点云数据中重新选取一个最新中心采样点，按照与中心采样点相同的方式，确定最新中心采样点对应的最新分割数据，直到完成对全部第二三维点云数据的分割，得到多个分割数据；
基于分割数据的整体点云数据特征，确定超声探头对应的目标分割数据；
基于目标分割数据在第二三维点云数据中的位置，确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置。
在该实施例中，所述点云数据特征包括位置特征和颜色特征等。
在该实施例中，一组分割数据组成一个特征相同的血管信息和其他信息。
在该实施例中，基于分割数据的整体点云数据特征，确定超声探头对应的目标分割数据，包括：
将分割数据的整体点云数据特征与预先设计的超声探头在点云数据中的标准数据特征进行匹配；
选取匹配度最高的分割数据作为目标分割数据。
在该实施例中，如图3所示，为两个红外相机的结构示意图。
上述设计方案的有益效果是：通过对第二三维点云数据的点云数据特征进行分析来确定作为超声探头的一组分割数据在第二三维点云数据中位置，确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置，保证得到的第一位置的准确性，为侯勋坐标的转换提供准确的数据基础。
实施例4：
基于实施例3的基础上，本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，基于分割数据的整体点云数据特征，确定超声探头对应的目标分割数据，包括：
将分割数据的整体点云数据特征与预先设计的超声探头在点云数据中的标准数据特征进行匹配；
选取匹配度最高的分割数据作为目标分割数据。
上述设计方案的有益效果是：通过将分割数据的整体点云数据特征与预先设计的超声探头在点云数据中的标准数据特征进行匹配；选取匹配度最高的分割数据作为目标分割数据，保证得到的目标分割数据作为超声探头数据的准确性。
实施例5：
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，S3中，利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并根据超声图像，获取深层血管信息，包括：
利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并对超声图像进行预处理，得到标准图像；
对标准图像进行特征提取，得到血管区域图像，并对血管区域图像进行区域面积分析，得到目标血管的粗细程度，还对血管区域图像进行像素值分析，确定目标血管的深度；
基于目标血管的粗细程度和深度，得到深层血管信息。
在该实施例中，对超声图像进行预处理包括去噪，标准化等图像处理方式。
在该实施例中，如图4所示，为深层血管信息的图像示意图。
上述设计方案的有益效果是：通过对对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并对超声图像进行预处理，得到标准图像，为确定深层血管信息提供良好的图像基础，然后对标准图像进行特征提取，得到血管区域图像，并对血管区域图像进行区域面积分析，得到目标血管的粗细程度，还对血管区域图像进行像素值分析，确定目标血管的深度；基于目标血管的粗细程度和深度，得到深层血管信息，从深度和粗细两方面进行分析保证得到深层血管信息的准确性和全面性。
实施例6：
基于实施例5的基础上，本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，对血管区域图像进行像素值分析，确定目标血管的深度，包括：
将血管区域图像中连续像素点的像素值在预设深度范围内的连续血管区域划分为一个血管区域，并基于对应的预设深度范围，确定血管区域的深度。
在该实施例中，不同的深度确定不同的预设深度范围。
上述设计方案的有益效果是：通过先将血管区域图像中连续像素点的像素值在预设深度范围内的连续血管区域划分为一个血管区域后，在进行深度分析，保证得到的血管区域深度确定的准确性和便利性。
实施例7：
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法7.S3中，确定深层血管相对于超声探头的第二位置，包括：
获取目标血管对超声探头的超声反射信号，基于超声反射信号的反射时间和幅值，确定目标血管相对于超声探头的相对距离，并结合超声探头的位置，确定目标血管相对于超声探头的第二位置。
上述设计方案的有益效果是：通过根据超声探头的反射数据来确定目标血管相对于超声探头的相对距离和位置，确定目标血管相对于超声探头的第二位置，保证得到第二位置的准确性。
实施例8：
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，S4中，利用第一位置和第二位置进行坐标转换，并根据转换结果确定超声图像中的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息，包括：
获取超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描中的位置偏差，确定超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描中的相对位置关系；
利用超声探头在第二三维点云数据中的第一位置和深层血管相对于超声探头的第二位置，以超声探头为参考，根据相对位置关系，将第二位置所在坐标系转换到第一位置所在的坐标系，实现坐标转换；
根据转换结果，将超声图像与第二三维点云数据进行粗匹配，得到粗匹配结果，从粗匹配结果中随机选取预设组数的连续采样点，获取在连续采样点下第二三维点云数据的数据特征和在连续采样点下超声图像的图像特征；
基于数据特征得到第二三维点云数据的第一位置特征变化曲线，基于图像特征得到超声图像的第二位置特征变化曲线，将第一位置特征变化曲线和第二位置特征变化曲线进行曲线匹配，根据曲线匹配结果，确定超声图像与第二三维点云数据的采样点之间的位置偏差；
基于采样点之间的位置偏差对粗匹配结果进行校正，得到超声图像与第二三维点云数据精准匹配结果，并基于精准匹配结果确定超声图像的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息。
在该实施例中，超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描中的位置偏差是指由于机器误差和角度误差等带来了超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描下存在的偏差，例如在超声探头在红外双目相机拍摄下，确定的超声探头在超声扫描下超声图像中位置，与实际的从超声扫描下下处罚的超声探头在超声扫描下超声图像中位置有所差异。
在该实施例中，相对位置关系用来表示超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描中的位置偏差带来的相对关系。
在该实施例中，数据转换的具体过程为：基于超声探头在第二三维点云数据中的第一位置，确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置的第一坐标，基于深层血管相对于超声探头的第二位置，确定超声探头在深层血管中的第二位置的第二坐标，利用相对位置关系，确定第二坐标在第一坐标对应坐标系中的位置，实现第二坐标在第一坐标对应坐标系中中坐标的转换。
在该实施例中，粗匹配为根据第一相对位置和第二相对位置来对超声图像与三维点云数据进行大致的匹配。
在该实施例中，第一位置特征变化曲线和第二位置特征变化曲线的变化特征基本一致，但可能存在位置上的偏差，例如三维点云数据的第一采样点和第二采样点的变化特征与超声图像的第二采样点和第三采样点的变化特征一致，此时，确定超声图像与三维点云数据的采样点之间的存在一个采样位置的位置偏差。
在该实施例中，基于采样点之间的位置偏差对粗匹配结果进行校正为将三维点云数据的第一采样点与超声图像的第二采样点对齐，三维点云数据的第二采样点与超声图像的第三采样点对齐。
上述设计方案的有益效果是：利用超声探头在第二三维点云数据中的第一位置和深层血管相对于超声探头的第二位置，以超声探头为参考，根据相对位置关系，将第二位置所在坐标系转换到第一位置所在的坐标系，实现坐标转换；为进一步的融合提供基础，然后通过对粗匹配下的第二三维点云数据的数据特征和在连续采样点下超声图像的图像特征进行采样分析，根据分析结果来对粗匹配结果进行校正，得到超声图像与第二三维点云数据精准匹配结果，并基于精准匹配结果确定超声图像在第二三维点云数据中的位置信息，保证得到的超声图像在第二三维点云数据中的位置信息的精确性，为超声图像在第二三维点云数据中融合提供基础。
实施例9：
基于实施例1的基础上，本发明提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，S3中，S4中，基于位置信息，根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据，包括：
根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将位置信息转化为第一一三维点云数据的目标位置信息；
基于第一三维点云数据的像素范围，对超声图像进行像素处理，得到目标像素超声图像；
基于位置信息，判断目标像素超声图像的像素点与对应的第一三维点云数据的像素点之间的像素值之差是否大于预设像素差；
若是，将目标像素超声图像的像素值替代对应的第一三维点云数据的像素值；
否则，保留第一三维点云数据的像素值；
基于像素值的改变，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据。
在该实施例中，第一三维点云数据和第二三维点云数据除了存在超声探头的区别，其他数据全部相同。
上述设计方案的有益效果是：通过判断目标像素超声图像的像素点与对应的三维点云数据的像素点之间的像素值之差是否大于预设像素差，来确定第一三维血管点云数据像素点的像素值选择，对大于预设像素差的将目标像素超声图像的像素值替代对应的第一三维点云数据的像素值，表明目标像素超声图像在该像素点的作用较大，实现了将超声图像融合到第一三维点云数据中，对不大于预设像素差保留第一三维点云数据的像素值，表明第一三维点云数据在该像素点的作用较大，最终实现了将声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据，得到从浅层到深层的血管三维立体成像，实现为静脉采血、针灸、注射和穿刺等精准服务。
实施例10：
基于实施例9的基础上，本发明实施例提供红外双目与超声融合的三维血管成像方法，基于第一三维点云数据的像素范围，对超声图像进行像素处理，得到目标像素超声图像，包括：
将超声图像进行Lab颜色空间转换，得到超声色彩图像；
基于第一三维点云数据的像素范围，对超声色彩图像进行像素增强，得到目标像素超声图像。
在该实施例中，超声图像为灰度图像，对超声图像进行Lab颜色空间转换，得到超声色彩图像，赋予了超声图像色彩。
在该实施例中，第一三维点云数据的像素范围为第一三维点云数据的像素点最高像素和最低像素之间的取值。
上述设计方案的有益效果是：通过对超声图像进行色彩像素处理后用于第一三维点云数据的融合，保证了融合得到三维血管点云数据的准确性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，包括：
S1：利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到第一三维点云数据，从第一三维点云数据中提取浅层血管信息；
S2：放置超声探头，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄，得到第二三维点云数据，并确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置；
S3：利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并根据超声图像，获取深层血管信息，并确定深层血管相对于超声探头的第二位置；
S4：利用第一位置和第二位置进行坐标转换，并根据转换结果确定超声图像中的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息，基于位置信息，根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据。
2.根据权利要求1所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，S1中，利用红外相机对目标血管部位进行拍摄，得到第一三维点云数据，从三维点云数据中提取浅层血管信息，包括：
利用两个红外相机对目标血管进行红外照射，得到照射红外数据，基于两个红外相机的位置和照射信息，对照射红外数据进行整合，得到第一三维点云数据；
从三维点云信息中获取目标血管的范围区域，并确定在范围区域内的血管三维结构作为浅层血管信息。
3.根据权利要求1所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，S2中，放置超声探头，红外双目相机重新对目标血管部位进行拍摄，得到第二三维点云数据，并确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置，包括：
获取第二三维点云数据中的点云数据特征，在第二三维点云数据中选择一个中心采样点，确定与中心采样点相邻的点云数据特征与中心采样点的点云数据特征的相似度，将相似度大于预设相似度的点云数据划分为一个整体，得到分割数据；
从第二三维点云数据中去除分割血管后的点云数据中重新选取一个最新中心采样点，按照与中心采样点相同的方式，确定最新中心采样点对应的最新分割数据，直到完成对全部第二三维点云数据的分割，得到多个分割数据；
基于分割数据的整体点云数据特征，确定超声探头对应的目标分割数据；
基于目标分割数据在第二三维点云数据中的位置，确定超声探头在第二三维点云数据中的第一位置。
4.根据权利要求3所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，基于分割数据的整体点云数据特征，确定超声探头对应的目标分割数据，包括：
将分割数据的整体点云数据特征与预先设计的超声探头在点云数据中的标准数据特征进行匹配；
选取匹配度最高的分割数据作为目标分割数据。
5.根据权利要求1所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，S3中，利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并根据超声图像，获取深层血管信息，包括：
利用超声探头对目标血管进行超声扫描得到超声图像，并对超声图像进行预处理，得到标准图像；
对标准图像进行特征提取，得到血管区域图像，并对血管区域图像进行区域面积分析，得到目标血管的粗细程度，还对血管区域图像进行像素值分析，确定目标血管的深度；
基于目标血管的粗细程度和深度，得到深层血管信息。
6.根据权利要求5所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，对血管区域图像进行像素值分析，确定目标血管的深度，包括：
将血管区域图像中连续像素点的像素值在预设深度范围内的连续血管区域划分为一个血管区域，并基于对应的预设深度范围，确定血管区域的深度。
7.根据权利要求1所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，S3中，确定深层血管相对于超声探头的第二位置，包括：
获取目标血管对超声探头的超声反射信号，基于超声反射信号的反射时间和幅值，确定目标血管相对于超声探头的相对距离，并结合超声探头的位置，确定目标血管相对于超声探头的第二位置。
8.根据权利要求1所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，S4中，利用第一位置和第二位置进行坐标转换，并根据转换结果确定超声图像中的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息，包括：
获取超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描中的位置偏差，确定超声探头在红外双目相机拍摄和超声扫描中的相对位置关系；
利用超声探头在第二三维点云数据中的第一位置和深层血管相对于超声探头的第二位置，以超声探头为参考，根据相对位置关系，将第二位置所在坐标系转换到第一位置所在的坐标系，实现坐标转换；
根据转换结果，将超声图像与第二三维点云数据进行粗匹配，得到粗匹配结果，从粗匹配结果中随机选取预设组数的连续采样点，获取在连续采样点下第二三维点云数据的数据特征和在连续采样点下超声图像的图像特征；
基于数据特征得到第二三维点云数据的第一位置特征变化曲线，基于图像特征得到超声图像的第二位置特征变化曲线，将第一位置特征变化曲线和第二位置特征变化曲线进行曲线匹配，根据曲线匹配结果，确定超声图像与第二三维点云数据的采样点之间的位置偏差；
基于采样点之间的位置偏差对粗匹配结果进行校正，得到超声图像与第二三维点云数据精准匹配结果，并基于精准匹配结果确定超声图像的深层血管在第二三维点云数据中的位置信息。
9.根据权利要求1所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，S4中，基于位置信息，根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据，包括：
根据第一三维点云数据和第二三维点云数据的关系，将位置信息转化为第一一三维点云数据的目标位置信息；
基于第一三维点云数据的像素范围，对超声图像进行像素处理，得到目标像素超声图像；
基于位置信息，判断目标像素超声图像的像素点与对应的第一三维点云数据的像素点之间的像素值之差是否大于预设像素差；
若是，将目标像素超声图像的像素值替代对应的第一三维点云数据的像素值；
否则，保留第一三维点云数据的像素值；
基于像素值的改变，将超声图像融合到第一三维点云数据中，得到三维血管点云数据。
10.根据权利要求9所述的红外双目与超声融合的三维血管成像方法，其特征在于，基于第一三维点云数据的像素范围，对超声图像进行像素处理，得到目标像素超声图像，包括：
将超声图像进行Lab颜色空间转换，得到超声色彩图像；
基于第一三维点云数据的像素范围，对超声色彩图像进行像素增强，得到目标像素超声图像。
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