TWI654963B - 椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法 - Google Patents
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Abstract
本發明係揭露一種用於脊椎椎弓根螺釘打釘路徑規劃的方法與流程。需進行椎弓根螺釘植入手術的病患，取得其電腦斷層影像資料後，透過本發明的方法與流程，可於術前進行椎弓根螺釘打釘路徑的自動規劃，規劃完成的路徑資訊，可作為椎弓根螺釘導板的重要資訊，有了準確的螺釘路徑術前規劃，3D列印出的椎弓根螺釘導板，可協助醫師準確、快速的植入椎弓根螺釘，降低病患手術風險與併發症的發生。
Description
本發明係關於一種用於脊椎椎弓根螺釘打釘路徑規劃方法與系統，特別是針對椎弓根螺釘植入手術的病患，透過取得病患電腦斷層資料，進行植入螺釘的術前打釘路徑規劃流程。
長時間不良的脊椎姿勢所導致的疾病中，最常見的是永久性脊柱側彎、駝背和坐骨神經痛等疾病。隨著數位醫學興起，X光(X-rays)、電腦斷層掃描(Computed Tomography，CT)、核磁共振造影術(Magnetic Resonance Imaging，MRI)等數位醫學影像問世，醫師可以在數位影像中，得知病人身體內部的骨組織和器官，藉此判斷患部，而當醫師完整的了解病患狀況後，便可著手改善病患的症狀。若病患的症狀較輕，則可以通過運動治療或者穿著背架矯正脊柱姿勢，但若症狀較為嚴重時，脊柱融合手術是目前醫學中針對脊柱問題的常見治療方法。
傳統脊椎手術中配合X光透射影像，確認螺釘打釘位置與角度，雖可改善前述的風險，但醫師與病患在手術中可能接受過多的輻射劑量，增加了輻射的風險。反覆調整入釘位置，可能破壞脊椎結構，以及影響螺釘最終固定效果。因此，需要一種椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法以解決上述習知問題。
有鑑於上述習知之問題，本發明係提供一術前規劃流程，可用於椎弓根螺釘打釘位置與角度的自動演算流程，可增加椎弓根螺釘植入的準確性，避免誤傷神經、手術併發症的發生，提高手術的成功率與安全性，大大縮短手術所需的時程，並且提供醫師更準確的植釘依據，提升病患接受手術治療的意願與信心。
基於上述目的，本發明係提供一種椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，其包含下列步驟：接收脊椎之電腦斷層三維影像。
以區域成長法依據電腦斷層三維影像中各複數個像素之灰度值對電腦斷層三維影像進行影像分割並運算產生複數個脊椎影像區塊。
計算各脊椎影像區塊之中心點之高度值。
依據各脊椎影像區塊之高度值將各脊椎影像區塊排序。
將排序後之各脊椎影像區塊與脊椎參考資料中之脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值互相比對，辨識各脊椎影像區塊中之複數個椎節。
以k-平均演算法依據各複數個椎節之第一橫突、第二橫突、棘突及椎體計算各該複數個椎節之一方向性。
標記第一橫突及第二橫突上之椎管。
計算椎管至第一橫突及第二橫突之邊緣之最短距離，並依據最短距離判斷椎弓根之位置。
運算產生椎弓根之中心線。
運算產生中心線於第一橫突及第二橫突中之深度值。
依據中心線及深度值運算產生椎弓根螺釘路徑。
較佳地，脊椎參考資料可包含四階平均模型，四階平均模型可包含脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值。
較佳地，本發明之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法可更包含將複數個參考脊椎影像經由二值化處理轉換為複數個椎節黑白影像，再依據主成分分析演算法運算各複數個椎節黑白影像之脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值，並依據複數個脊椎參考特徵向量值運算產生各複數個椎節黑白影像中之椎節之對稱軸，再依據對稱軸將各椎節黑白影像疊合，產生四階平均模型。
較佳地，電腦斷層三維影像之灰度值係介於0至4096。
較佳地，區域成長法可依據灰度值之高閥值及低閥值電腦斷層三
維影像進行影像分割，且高閥值係1800，低閥值係1300。
較佳地，區域成長法可為像素聚積成長法。
較佳地，電腦斷層三維影像可經由遮罩處理濾除電腦斷層三維影像中之雜訊。
較佳地，遮罩處理可以任一像素之上方、下方、前方、後方、左方及右方相鄰之複數個像素作為遮罩。
較佳地，本發明之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法可更包含以迭代最近點演算法將複數個脊椎影像區塊與脊椎參考資料中之脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值比對，以辨識各脊椎影像區塊中之複數個椎節。
較佳地，迭代最近點演算法可依據各脊椎影像區塊之高度值及脊椎參考座標值以辨識各脊椎影像區塊中之複數個椎節。
100‧‧‧電腦斷層三維影像
101‧‧‧像素
102‧‧‧脊椎影像區塊
200‧‧‧椎節
201‧‧‧第一橫突
2012‧‧‧椎弓根
2013‧‧‧椎弓根螺釘路徑
202‧‧‧第二橫突
203‧‧‧棘突
204‧‧‧椎體
211‧‧‧第一標示位置
221‧‧‧第二標示位置
231‧‧‧第三標示位置
241‧‧‧中心線
301‧‧‧一階平均模型
302‧‧‧二階平均模型
303‧‧‧三階平均模型
304‧‧‧四階平均模型
S101~S111‧‧‧步驟
第1圖係根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之第一流程圖。
第2圖係根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之第二流程圖。
第3圖係根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之區域成長示意圖。
第4圖係根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之遮罩處理示意圖。
第5圖係根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之四階平均模型示意圖。
第6圖係根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之運算示意圖。
第7圖係根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之椎節示意圖。
第8圖係根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之路徑規劃示意圖。
為利貴審查員瞭解本發明之技術特徵、內容與優點及其所能達成之功效，茲將本發明配合附圖，並以實施例之表達形式詳細說明如下，而其中所使用之圖式，其主旨僅為示意及輔助說明之用，未必為本發明實施後之真實比例與精準配置，故不應就所附之圖式的比例與配置關係解讀、侷限本發明於實際實施上的權利範圍，合先敘明。
以下將參照相關圖式，說明依本發明之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之實施例，為使便於理解，下述實施例中之相同元件係以相同之符號標示來說明。
現請先行參閱第1圖及第2圖，其分別係為根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之第一流程圖及第二流程圖。本發明之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，可包含下列步驟：
S101：接收脊椎之電腦斷層三維影像100。
S102：以區域成長法(Region Growing method)依據電腦斷層三維影像100中各複數個像素101之灰度值對電腦斷層三維影像100進行影像分割並運算產生複數個脊椎影像區塊102。
S103：計算各脊椎影像區塊102之中心點之高度值。
S104：依據各脊椎影像區塊102之高度值將各脊椎影像區塊排序。
S105：將排序後之各脊椎影像區塊102與脊椎參考資料中之脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值互相比對，辨識各脊椎影像區塊102中之複數個椎節200。
S106：以k-平均演算法(K-means演算法)依據各複數個椎節200之第一橫突201、第二橫突202、棘突203及椎體204計算各複數個椎節200之方向性。
S107：標記第一橫突201及第二橫突202上之椎管。
S108：計算椎管至第一橫突201及第二橫突202之邊緣之最短距離，並依據最短距離判斷椎弓根2012之位置。
S109：運算產生椎弓根2012之中心線241。
S110：運算產生中心線241於第一橫突201及第二橫突202中之深度值。
S111：依據中心線241及深度值運算產生椎弓根螺釘路徑2013。
現請參閱第3圖至第8圖並一併參閱第1圖及第2圖，第3圖至第8圖分別係為根據本發明之實施例之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法之區域成長示意圖、遮罩處理示意圖、四階平均模型示意圖、比對示意圖、椎節示意圖以及路徑規劃示意圖。
進一步說明，在一實施例中，於步驟S102中之區域成長法可為像素聚積成長法(Seeded Region Growing method，SRG method)，因此本發明可於電腦斷層三維影像100中選定種子點(Seed)，例如預設之種子點像素101，把與種子點有相同性質的鄰近像素分割為同一區域，例如依據灰度值將各椎節200分割為同一區域。
而在另一實施例中，區域成長法可依據灰度值之高閥值及低閥值電腦斷層三維影像100進行影像分割。而一般之電腦斷層影像(CT)係具有12個灰度，亦即，本發明之電腦斷層三維影像100之灰度值之數值範圍可為0至4096，而骨骼的數值經過實際的統計，其範圍係為1300至1900，因此，本發明係將高閥值設為1800，低閥值設為1300。本發明係以高閥值對脊椎骨進行分割，而低閥值作為中止條件，進而決定脊椎外型。
進一步說明，在一實施例中，為了使得以區域成長法分割並運算產生之複數個脊椎影像區塊102更為可靠，因此本發明之電腦斷層三維影像100可經由遮罩處理濾除電腦斷層三維影像100中之雜訊，使得電腦斷層三維影像100之影像更為平滑，以利後續之區域成長。
而在一實施例中，遮罩處理可以任一像素101之上方、下方、前方、後方、左方及右方相鄰之複數個像素101作為遮罩(Mask)，亦即本發明係於電腦斷層三維影像100的三維空間中，如第4圖所示使用六近鄰遮罩，係以選擇任一像素101相鄰的四個像101素，以及上下兩個像素101，共六個相鄰像素101作為基底的遮罩，可利用相鄰影像101的關係，增強區域成長的可靠性。
因此，本發明可利用遮罩處理及區域成長法，使得第3圖中運算產生之複數個脊椎影像區塊102可保有各椎節200的形狀，且可對相鄰的椎節200具有分割的能力。
進一步說明，於步驟S105中，脊椎參考資料可包含四階平均模型304，四階平均模型304可包含脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值，因此本發明可由經由脊椎影像資料庫訓練得到的四階平均模型304，以進行椎節200的辨識，以利進行螺釘路徑規劃。
而在一實施例中，本發明可更包含先將複數個參考脊椎影像經由一二值化處理轉換為複數個椎節200黑白影像，再依據主成分分析演算法(Principal Component Analysis Method,PCA Method)運算各複數個椎節200之黑白影像之脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值，並依據複數個脊椎參考特徵向量值運算產生各複數個椎節200黑白影像中之椎節200之對稱軸，再依據對稱軸將各椎節200黑白影像疊合，而如第5圖所示產生四個階段之四階平均模型304。
進一步說明，在步驟S105中，本發明可更包含以迭代最近點演算法(Iterative Closest Point algorism,ICP algorism)將複數個脊椎影像區塊102與脊椎參考資料中之脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值比對，以辨識各脊
椎影像區塊中之複數個椎節200。在一實施例中，迭代最近點演算法可依據各脊椎影像區塊102之高度值及脊椎參考座標值以辨識各脊椎影像區塊中之複數個椎節200。
更詳而言之，本發明於步驟S103至S105，可對區域成長後的各區塊，進行區域整合。首先。可將區域成長的所有區塊，計算其中心點的高度，以高度進行編號及排序的依據，接著以脊椎影像區塊102的高度為搜索範圍，將搜索範圍內的區塊組合起來，並與四階平均模型304以迭代最近點演算法進行運算匹配，將可以得到一張如第6圖之曲線圖。第6圖中，縱軸為迭代最近點演算法偵測到的位置，橫軸為搜索範圍的高度，而當椎節200出現在搜索範圍，並且係與四階平均模型304為同一個椎節200時，迭代最近點演算法所偵測到的高度將會是極為相似，因此，曲線中平穩的地方表示偵測到一個椎節200。當每次偵測到下個椎節200時，將會更新四階平均模型304，因此可針對整個脊柱進行運算，而確立各椎節200之位置。
進一步說明，於步驟S106至S111中，當找到椎節200初步位置的同時，可以四階平均模型304來對三維區域成長進行細部的篩選。而一階平均模型301於單一椎節200內出現機率最高，因此將與一階平均模型301相關聯的脊椎影像區塊102無條件保留。而二階平均模型302、三階平均模型303及四階平均模型304其出現機率逐漸降低，因此對脊椎影像區塊102與平均模型的相疊合的面積，附加上各自的條件，以本發明使用資料庫為例，所設下的參數為，與二階平均模型302疊合的面積佔區塊的60%，與三階平均模型303疊合的面積佔區塊的80%，與四階平均模型304疊合的面積佔區塊的100%。除了上述條件外，還需要與一階平均模型301判斷到的脊椎影像區塊102相連。
而後，對於建立好的椎節200之模型，需要找出椎節200的方向性，在一實施例中，本發明可使用K-means演算法，將模型上的點分類為四個部分，分別為第一橫突201、第二橫突202、棘突203及體積較大的椎體204，因此可馬上得知椎節200的四個方向，並可同時可在後續的處理上，可針對第一橫突201及第二橫突202設計特徵點。
另一方面，為了辨識椎弓根，可將每個橫突部分對映成XY平面，在XY平面可得知椎弓根係於椎管旁。因此，利用此特徵，可標記椎管、第一橫突201及第二橫突202的一部分，如第8圖中第一橫突201之第一標示位置211及第二標示位置221。而後可計算從第一標示位置211至第二標示位置221的最短距離，並以K-means演算法依據距離找到最短的路徑群組，可運算產生椎弓根2012位置，並得到螺釘通過椎弓根2012的最小區域之第三標示位置231。
發現椎弓根2012之後，可再以主成分分析演算法計算出通過在XY平面上的椎弓根的中心線241，再將第一橫突201及第二橫突202投射到YZ平面，計算出中心線241的z值，並計算通過此椎弓根2012區域的中心線241深度值，最後可得到通過椎弓根的三維中心線241。因此以第8圖為例，中心線241將會貫穿了第一橫突201部分的兩個位置，此即為椎弓根螺釘的入釘位置與鑽釘之椎弓根螺釘路徑2013。因此這些位置與路徑資料，可提供椎弓根2012螺釘導板設計的重要資訊，並可根據每個病患不同的骨骼結構、病徵，設計出客製化螺釘導板，提供精確、安全的醫療品質。
並且，隨著3D列印技術的成熟，以及其精準、複雜成型、客製化等特點，使其在醫學上的應用，提供很大的助益。3D列印的椎弓根2012螺釘
導板，可協助醫師在進行脊椎手術時，能快速、準確地植入螺釘，將可避免的手術風險與併發症。
以上所述僅為舉例性，而非為限制性者。任何未脫離本發明之精神與範疇，而對其進行之等效修改或變更，均應包含於後附之申請專利範圍中。
Claims (10)
- 一種椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，其包含：接收一脊椎之一電腦斷層三維影像；以一區域成長法依據該電腦斷層三維影像中各複數個像素之一灰度值對該電腦斷層三維影像進行影像分割並運算產生複數個脊椎影像區塊；計算各該脊椎影像區塊之一中心點之一高度值；依據各該脊椎影像區塊之該高度值將各該脊椎影像區塊排序；將排序後之各該脊椎影像區塊與一脊椎參考資料中之一脊椎參考座標值及複數個脊椎參考特徵向量值互相比對，辨識各該脊椎影像區塊中之複數個椎節；以一k-平均演算法依據各該複數個椎節之一第一橫突、一第二橫突、一棘突及一椎體計算各該複數個椎節之一方向性；標記該第一橫突及該第二橫突上之一椎管；計算該椎管至該第一橫突及該第二橫突之一邊緣之一最短距離，並依據該最短距離判斷一椎弓根之位置；運算產生該椎弓根之一中心線；運算產生該中心線於該第一橫突及該第二橫突中之一深度值；依據該中心線及該深度值運算產生一椎弓根螺釘路徑。
- 如申請專利範圍第1項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法， 其中該脊椎參考資料係包含一四階平均模型，該四階平均模型係包含該脊椎參考座標值及該複數個脊椎參考特徵向量值。
- 如申請專利範圍第2項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，更包含將複數個參考脊椎影像經由一二值化處理轉換為複數個椎節黑白影像，再依據一主成分分析演算法運算各該複數個椎節黑白影像之該脊椎參考座標值及該複數個脊椎參考特徵向量值，並依據該複數個脊椎參考特徵向量值運算產生各該複數個椎節黑白影像中之椎節之一對稱軸，再依據該對稱軸將各該椎節黑白影像疊合，產生該四階平均模型。
- 如申請專利範圍第1項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，其中該電腦斷層三維影像之該灰度值係介於0至4096。
- 如申請專利範圍第4項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，其中該區域成長法係依據該灰度值之一高閥值及一低閥值電腦斷層三維影像進行影像分割，且該高閥值係1800，該低閥值係1300。
- 如申請專利範圍第1項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，其中該區域成長法係一像素聚積成長法。
- 如申請專利範圍第1項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，其中該電腦斷層三維影像係經由一遮罩處理濾除該電腦斷層三維影像中之一雜訊。
- 如申請專利範圍第7項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，其中該遮罩處理係以任一該像素之上方、下方、前方、後方、左方及右方相鄰之該複數個像素作為遮罩。
- 如申請專利範圍第1項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，更包含以一迭代最近點演算法將該複數個脊椎影像區塊與該脊椎參考資料中之該脊椎參考座標值及該複數個脊椎參考特徵向量值比對，以辨識各該脊椎影像區塊中之該複數個椎節。
- 如申請專利範圍第9項所述之椎弓根螺釘之自動路徑規劃方法，其中該迭代最近點演算法係依據各該脊椎影像區塊之該高度值及該脊椎參考座標值以辨識各該脊椎影像區塊中之該複數個椎節。
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