CN1794301A - 手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法 - Google Patents

Abstract

一种计算机应用技术领域的手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法。包括以下步骤：(1)首先制备多模式基准面膜，(2)再通过基准面膜的图像复原方法，进行术前多模式图像配准；(3)利用的术中基准面膜外表面采集方法，采集基准面膜外表面点集在术中空间的位置信息；(4)最后采用实时术前、术中基准面膜配准融合方法，得到术前多模式医学图像空间和术中病人坐标空间的配准融合关系。本发明在手术导航等图像治疗中提高术前图像和术中图像配准精度，做到对病人的多模式医学成像信息进行便捷、高精度的配准。

Description

手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法

技术领域

本发明涉及一种计算机应用技术领域的方法，具体是一种手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法。

背景技术

在图像导向计算机辅助外科手术中，为了能基于术前医学图像扫描信息进行手术导航，需要建立术中病人和术前医学图像的配准关系。为建立这种配准关系，世界著名手术导航系统生产商Medtronic公司的LandmarX系统，在临床上采用的配准系统是：在病人皮肤表面粘上在医学成像中可显影的基准标志点，通过分别定位出基准标志点在医学图像空间、以及在病人术中坐标空间下的三维位置，建立术前医学图像到术中病人的位置配准关系。采用这种配置系统，基准标志点定位误差减少、基准标志点数目增加，目标区域配准误差(TRE)会减少。但增加基准标志点数目，会增加术中采集的时间和麻烦；临床上用探针等定位这些标志点容易使标志点移位；如果在手术导航中采用和头骨铆定的基准标志点，虽配准精度可以达到最好，但是对病人是有伤害的。临床上GE公司InstaTrak手术导航系统还采用把标志点分布在头架上、再把头架固定在头部上的方法，但这种方法由于要在病人头部紧固好头架，并且一直保持到手术进行，这往往会给病人带来身体的不舒服，而且在图像导向治疗中一般都要避免使用固定架固紧在身体部位。在手术导航中，还采用基于特征表面的配准方法，这种方法用术前CT或MRI成像方法重建出手术部位三维表面信息，在术中再利用激光扫描等方法采集到术中病人的目标表面点集。但这种方法用CT成像重建人体三维表面特征点集的重建误差较大。利用MRI成像方法虽较清晰地重建出皮肤表面信息，但MRI成像方法不能对骨性组织进行成像。

经对现有技术的文献检索发现，中国专利公开号CN1445690A，公开日为2003.10.1，专利名称为：外科手术导航系统中标示点自动识别和定位方法，该专利自述为：“首先通过内切圆锥型标示点设计使定位指针与表示点的接触唯一；再采用三维自动分割算法，即高帽算法和形态领域恢复法的组合实现标示点的自动识别，依据即知条件的标示点过滤法得到准确的识别结果；最后三维自动定位算法，即采用基于灰度值加权的领域重心定位法，得到准确的定位。”其不足是：该方法基于有限基准标志点进行图像空间和手术空间的配准，其配准精度是受限制的；术中基准标志点位置采集是用探针指向的，容易导致基准标志点位置在手术空间下产生移位，而且术中用手术探针一一采集基准标志点也很费时麻烦；该方法也不能完成多模式术前医学图像和术中病人坐标空间的配准。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于基准面膜特征表面点集的手术导航配准方法，使其在手术导航等图像治疗中提高术前图像和术中图像配准精度，做到对病人的多模式医学成像信息进行便捷、高精度的配准。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

(1)首先制备多模式基准面膜，基准面膜在多模式医学成像中能以高亮度信号显示，为便于基准面膜表面在术中利用CCD(光学耦合器件)成像进行表面的三维重建，基准面膜表面涂覆了利于CCD成像进行精确三维模型重建的彩色图案条纹或光敏材料；

(2)再通过基准面膜的图像复原方法，即基于已知物体几何尺寸约束的反卷积图像复原方法，高精度重建多模式医学成像中的基准面膜表面位置信息。这里应用 $\hat{f}\left(x\right)=f\left(x\right)*p\left(x\right),$ 其中

表示医学扫描设备输出的基准面膜医学图像，由基准面膜本身f(x)和p(x)卷积计算后得到，p(x)为扫描设备点扩展函数，其中该函数形式可以设为三维高斯函数，已知基准面膜f(x)的厚度，从

可以高精度恢复基准面膜的表面轮廓位置。再对高精度重建的多模式基准面膜图像，进行基准面膜的边缘轮廓检测，基于以上提取的表面轮廓信息进行术前多模式图像配准；

(3)利用的术中基准面膜外表面采集方法，在手术现场通过CCD成像重建三维表面技术或利用LRS(激光测距扫描系统)生成距离图像的方法，采集基准面膜外表面点集在手术空间的位置信息；

(4)最后采用实时术前、术中基准面膜配准融合方法，首先基于特征点集的图像配准方法，即把术前提取的基准面膜外表面轮廓的特征点集作为参考表面三维点集R(x)，把术中采集的基准面膜外表面轮廓作为浮动表面三维点集F(x)，利用最小二乘法匹配F(x)和R(x)之间的距离，得到术前基准面膜和术中基准面膜外表面轮廓准确配准关系，并进而得到术前多模式医学图像空间和术中病人坐标空间的配准融合关系。

以下对本发明方法作进一步的描述，具体内容如下：

1、制备多模式基准面膜

为了能在多模式医学成像中，都能高亮度显示基准面膜，并进而通过高精度图像重建复原技术，重建出基准面膜表面轮廓信息作为术前图像的配准参考点集。基准面膜的材料选择应该融合了能在多模式医学成像，如CT、MRI中高亮度显示的显影物质。同时为保证基准面膜稳固贴附于病灶四周病人皮肤表面，同时进一步保证能从图像中正确重建出基准面膜信息，基准面膜厚度的选择也应该有一定限制。具体实现如下：

a)基准面膜材料由在MRI成像或(和)CT成像中高亮度可见的显影物质组成，如在MRI成像中可见的碘酸盐或钆基物质，在CT中成像可见的铝-铬酸盐掺杂物质等。

b)根据多模式医学成像分辨率指标，设定基准面膜的厚度为图像断层像素分辨率水平的2倍左右，设定这个厚度，通过成像信号能较准确地复原出原始成像物体，进而在医学图像空间坐标系下可以准确定位出基准面膜外层表面的位置信息。基准面膜的厚度也不能过厚，否则基准面膜和皮肤的大面积贴附接触就不会稳固。

c)根据选择的不同材料类型和面膜厚度作为输入信息，用金属基混合材料薄膜制造工艺制备多模式基准面膜，为了能准确迅速地利用CCD采集术中基准面膜的三维信息，该基准面膜表面涂覆了利于CCD成像进行精确三维模型重建的彩色图案条纹或光敏材料。

d)把基准面膜贴附于目标病灶周围的病人皮肤表面，根据影响目标区域配准误差的具体关系式 $\&lang;{\mathrm{TRE}}^2\left(r\right)\&rang;=\&lang;{\mathrm{FLE}}^2\&rang;(\frac{1}{N}+\frac{1}{3}\underset{k=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{d_k^2}{f_k^2}).$ 这里<FLE²>为系统基准标志点的定位误差，k代表空间三维主轴方向，f_k为基准标志点集相对于基准标志点集三维主轴的均方根距离值；r为相对于基准标志点集原点位置的目标区域矢量；d_k为目标区域相对于各基准标志点主轴的距离；N为基准标志点数目，基准面膜贴附的操作遵循以下原则：1)尽可能增加基准面膜的贴附面积，这样可以有效增加基准标志点数目；2)基准面膜标志点集的布局避免近乎共线的配置；3)保证基准面膜标志点集的定位质心尽可能地靠近目标病灶区域。

2、基准面膜的图像复原方法

所述的基准面膜的图像复原方法，是基于物体厚度尺寸为已知条件约束下的高分辨率图像复原算法，采用图像复原中的已知物体尺寸约束下的图像反卷积技术，即依据成像物厚度尺寸已知和成像设备点扩展函数形式已知等条件，全局优化复原出多模式医学图像中的基准面膜表面轮廓位置信息，并采用二阶微分滤波器检测过零点的方法提取基准面膜表面边缘，重建出多模式术前医学图像基准面膜的表面轮廓。

3、基于特征点集的术前多模式图像配准方法

采用一种成像模式中基准面膜内层和外层轮廓点集作为参考表面点集，另一种成像模式中基准面膜内层和外层轮廓点集作为配准的浮动表面点集，利用最小二乘算法搜索匹配两组点集之间对应距离为最小时的几何变换关系，作为术前多模式医学图像配准变换。

4、术中基准面膜外表面采集方法

基于计算机立体视觉重建三维物体表面的原理，利用LRS(激光测距扫描系统)生成距离图像或CCD三维照相测量技术(利用CCD成像技术对表面涂覆了彩色图案条纹或光敏材料的基准面膜进行三维表面的精确重建)，在手术空间坐标系下，精确重建出基准面膜外层表面点集的位置信息。

5、实时术前、术中基准面膜配准融合方法

该算法分为两个步骤：术前图像和术中空间配准和多模式术前图像和术中病人坐标空间融合步骤；术前图像和术中空间配准步骤把从术前图像空间提取的基准面膜外表面点集作为参考表面，把从基准面膜外表面术中采集模块提取的基准面膜外层表面点集作为配准的浮动表面，具体基于ICP搜索算法(迭代最近点法)，把两个表面进行配准，得到单模式图像空间和病人手术空间的配准转换关系，多模式术前图像和术中病人坐标空间融合结合术前多模式医学图像的配准转换关系，把多模式医学图像信息都融合在和术中病人坐标空间统一的坐标系下。

本发明的方法通过设计制备能在多模式医学成像中高亮度显示的多模式基准面膜，精确重建和定位在术前多模式医学图像空间和术中病人坐标空间下的基准面膜外表面点集，实现多模式术前医学图像空间和病人术中坐标空间的精确配准关系。总体上来说该方法实现了术前多模式医学图像空间和病人术中坐标空间的便捷、精确的配准，保证了医生基于术前多模式医学图像信息进行手术导航的精确度，确保图像导向手术能准确、微创化摘除病灶，不损伤周围正常组织，从而降低了手术风险和手术并发症的发生，进而能减少病人术后康复医疗成本的50％-60％左右，提高了病人的治疗效果和生活质量。

附图说明

图1是本发明方法的流程图。

具体实施方式

结合发明内容提供以下实例：

如图1所示，以头部手术导航术前图像和术中配准为例，对本发明方法的具体步骤说明如下：

1.首先制备在CT、MRI医学成像中高亮度显示的基准面膜，并把面膜贴附于病灶四周病人皮肤表面。面膜材料为CT和MRI成像中均可见钆基和铝混合材料。根据CT、MRI成像分辨率，选择面膜厚度在0.9mm左右。制备好基准面膜贴附于病灶四周头部皮肤表面，保证基准面膜标志点集的定位质心尽可能地靠近目标病灶区域，这样可以保证基准面膜包绕下、居中的目标病灶区域的目标配准误差尽可能地小，贴敷好面膜对病人进行多模式CT和MRI医学成像扫描。成像数据量都为512×512×120；

2.采用基于面膜厚度尺寸为已知，CT、MRI成像设备点扩展函数形式为高斯函数条件下的图像反卷积、去模糊操作，增强基准面膜的图像重建分辨率。从进行了高精度图像复原处理的图像中，采用二阶微分滤波器检测过零点的方法提取基准面膜表面的边缘轮廓，重建出多模式术前医学图像基准面膜的表面轮廓；

3.对术前CT、MRI图像进行基于基准面膜表面轮廓的图像配准处理，即采用CT成像模式中基准面膜内层和外层轮廓点集作为参考表面点集，MRI成像模式中基准面膜内层和外层轮廓点集作为配准的浮动表面点集，利用最小二乘算法搜索匹配两组点集之间对应距离为最小时的几何变换关系，获取到术前多模式医学图像的刚性配准变换参数；

4.利用多架CCD，基于计算机立体视觉三维重建原理的三维照相测量技术，采集到术中病人坐标空间下的基准面膜外表面轮廓信息；

5.将获取到的术中基准面膜外表面点集作为浮动表面点集，将重建的术前医学图像中基准外表面轮廓点集作为参考表面点集，利用迭代最近点算法(ICP)进行基准面膜外表面的术前特征点集和术中特征点集的配准，建立以上两组点集的几何变换关系，结合已得到的术前多模式医学图像的配准转换关系，把多模式医学图像信息都融合在和术中病人坐标空间统一的坐标空间下。

实施效果：该例设计的基准面膜可以保证基准面膜点集在术前多模式医学图像中，以高亮度显示，配合基于面膜厚度为已知条件约束下的图像复原技术，基准标志点集在术前图像空间的定位精度将有大的提高，结合基准面膜表面点集在病人术中坐标系下定位精度的提高，相对于基于有限基准标志点的图像配准方法，本发明从实现方法根源上，通过增加影响目标配准误差 $<{\mathrm{TRE}}^2\left(r\right)>=<{\mathrm{FLE}}^2>(\frac{1}{N}+\frac{1}{3}\underset{k=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{d_k^2}{f_k^2})$ 的基准点数目N，减少基准标志点定位误差FLE的途径，从根本上保证了目标配准误差的减少。而且本方法可以做到实时采集术前、术中基准面膜表面点集，不通过探针接触采集基准标志点，一方面可以减少采集基准点的时间，同样可以减少由于基准标志点定位移动引发的定位误差，因此本发明从基本原理和方法论上，保证了手术导航中术前多模式医学图像和病人术中坐标空间配准的精度和速度有大幅度的提高。

Claims (7)

1.一种手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)首先制备多模式基准面膜，基准面膜在多模式医学成像中能以高亮度信号显示，为便于基准面膜表面在术中利用CCD成像进行表面的三维重建，基准面膜表面涂覆了利于CCD成像进行精确三维模型重建的彩色图案条纹或光敏材料；

(2)再通过基准面膜的图像复原方法，高精度重建多模式医学成像中的基准面膜表面位置信息，再对高精度重建的多模式基准面膜图像，进行基准面膜的边缘轮廓检测，基于以上提取的表面轮廓信息进行术前多模式图像配准；

(3)利用的术中基准面膜外表面采集方法，在手术现场通过CCD成像重建三维表面技术或利用LRS生成距离图像的方法，采集基准面膜外表面点集在手术空间的位置信息；

(4)最后采用实时术前、术中基准面膜配准融合方法，把术前提取的基准面膜表面轮廓的特征点集作为参考表面信息，把术中采集的基准面膜外表面轮廓作为浮动表面特征信息，对图像空间和手术空间提取出的基准面膜外表面轮廓进行准确配准，并进而得到术前多模式医学图像空间和术中病人坐标空间的配准融合关系。

2.根据权利要求1所述的手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法，其特征是，所述的制备多模式基准面膜，具体实现如下：

a)基准面膜材料由在MRI成像或/和CT成像中高亮度显示的显影物质组成；

b)根据多模式医学成像分辨率指标，设定基准面膜的厚度为图像断层像素分辨率水平的2倍；

c)根据选择的材料类型和面膜厚度作为输入信息，用金属基混合材料薄膜制造工艺制备多模式基准面膜，该基准面膜表面集成了利于CCD成像进行精确三维模型重建的颜色、条纹信息；

d)把基准面膜贴附于目标病灶周围的病人皮肤表面，根据影响目标区域配准误差的具体关系式 $\&lang;{\mathrm{TRE}}^2\left(r\right)\&rang;=\&lang;{\mathrm{FLE}}^2\&rang;(\frac{1}{N}+\frac{1}{3}\underset{k=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{d_k^2}{f_k^2}),$ 这里<FLE²>为系统基准标志点的定位误差，k代表空间三维主轴方向，f_k为基准标志点集相对于基准标志点集三维主轴的均方根距离值；r为相对于基准标志点集原点位置的目标区域矢量；d_k为目标区域相对于各基准标志点主轴的距离；N为基准标志点数目。

3.根据权利要求2所述的手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法，其特征是，基准面膜贴附的操作遵循：1)尽可能增加基准面膜的贴附面积，这样能有效增加基准标志点数目；2)基准面膜标志点集的布局避免近乎共线的配置；3)保证基准面膜标志点集的定位质心尽可能地靠近目标病灶区域。

4.根据权利要求1所述的手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法，其特征是，所述的基准面膜的图像复原方法，是指：基于物体厚度尺寸为已知条件约束下的高分辨率图像复原算法，采用图像复原中的已知物体尺寸约束下的图像反卷积技术，即依据成像物厚度尺寸已知和成像设备点扩展函数形式已知等条件，全局优化复原出多模式医学图像中的基准面膜表面轮廓位置信息，并采用二阶微分滤波器检测过零点的方法提取基准面膜表面边缘，重建出多模式术前医学图像基准面膜的表面轮廓。

5.如权利要求1所述的手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法，其特征是，所述的基于特征点集的术前多模式图像配准方法，是指：采用一种成像模式中基准面膜内层和外层轮廓点集作为参考表面点集，另一种成像模式中基准面膜内层和外层轮廓点集作为配准的浮动表面点集，利用最小二乘算法搜索匹配两组点集之间对应距离为最小时的几何变换关系，作为术前多模式医学图像配准变换。

6.如权利要求1所述的手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法，其特征是，所述的术中基准面膜外表面采集方法，是指：基于计算机立体视觉重建三维物体表面的原理，利用LRS生成距离图像或CCD三维照相测量技术，在手术空间坐标系下，精确重建出基准面膜外层表面点集的位置信息。

7.如权利要求1所述的手术导航中基于基准面膜的多模式医学图像配准方法，其特征是，所述的实时术前、术中基准面膜配准融合方法，分为两个步骤：术前图像和术中空间配准步骤和多模式术前图像和术中病人坐标空间融合步骤，其中术前图像和术中空间配准步骤把从术前图像空间提取的基准面膜外表面点集作为参考表面，把从基准面膜外表面术中采集模块提取的基准面膜外层表面点集作为配准的浮动表面，具体基于ICP搜索算法，把两个表面进行配准，得到单模式图像空间和病人手术空间的配准转换关系；多模式术前图像和术中病人坐标空间融合步骤结合术前多模式医学图像的配准转换关系，把多模式医学图像信息都融合在和术中病人坐标空间统一的坐标系下。