[發明專利]一種開放式熒光超聲融合造影導航系統

有效

• 申請號: 201810128526.6
• 申請日: 2018-02-08
• 公開（公告）號: CN108056821B
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 遲崇巍;王麗
• 申請（專利權）人: 北京數字精準醫療科技有限公司
• 主分類號: A61B34/20
• 分類號: A61B34/20;A61B90/00
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產權代理事務所(普通合伙) 11473
• 代理人: 閆冬;段守富

1.一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，其包括開放式探測器模塊、多光譜光源激發模塊、高頻超聲激發模塊和信息處理模塊，其中：

所述多光譜光源激發模塊用于發射近紅外激光和可見白色光，所述近紅外激光用于激發具有特異性組織熒光造影劑；

所述開放式探測器模塊包括分布式設置的光學成像探頭和超聲探頭，所述光學成像探頭用于照射開放生物體的組織，獲得特異性組織部位的熒光圖像，并將所述熒光圖像傳送至所述信息處理模塊；

所述信息處理模塊用于對所述熒光圖像進行處理獲得包含病變組織的位置和邊界的增強熒光圖像，并將所述增強熒光圖像發送至顯示器進行顯示；

根據所顯示的病變組織的位置和邊界，所述高頻超聲激發模塊用于激發多頻率超聲，所述超聲探頭用于對病變組織進行超聲探測，獲得病變組織連續的二維超聲圖像，并將連續的所述二維超聲圖像傳送給所述信息處理模塊；

所述信息處理模塊還用于對連續的所述二維超聲圖像進行3D配準融合，得到病變組織的3D超聲圖像；

所述信息處理模塊還用于將所述3D超聲圖像傳送至顯示器顯示，所述增強熒光圖像和所述3D超聲圖像為外科醫生提供實時的手術影像導航；

所述開放式探測器模塊還包括合并裝置，所述光學成像探頭和所述超聲探頭通過連接裝置連接到所述合并裝置，所述連接裝置在外力作用下能夠發生形變，撤銷外力后能夠保持形狀不變。

2.根據權利要求1所述的一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，所述開放式探測器模塊還包括光源照射器，所述光源照射器設置在所述光學成像探頭內，用于照射可見光和近紅外激光。

3.根據權利要求1所述的一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，所述光學成像探頭為可探測可見光和近紅外熒光的雙CCD相機。

4.根據權利要求1所述的一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，還包括傳輸線，所述傳輸線連接在所述信息處理模塊和所述光學成像探頭以及所述信息處理模塊和所述超聲探頭之間。

5.根據權利要求1所述的一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，還包括多自由度懸臂梁，所述多自由度懸臂梁用于實現多自由度調節開放式設備位姿。

6.根據權利要求1所述的一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，所述合并裝置用于將熒光圖像的傳輸線和二維超聲圖像的傳輸線包裹在一起。

7.根據權利要求1所述的一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，所述信息處理模塊用于對所述熒光圖像進行處理獲得包含病變組織的位置和邊界的增強熒光圖像包括：

熒光圖像預處理，對熒光圖像進行灰度化，灰度化的熒光圖像進行高斯模糊，實現對熒光圖像的降噪處理；

熒光圖像的增強處理，基于高斯函數變換的圖像增強算法，對預處理后的圖像進行圖像增強；

將增強后的熒光圖像映射為彩色熒光圖像。

8.根據權利要求1所述的一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，所述信息處理模塊還用于對連續的所述二維超聲圖像進行3D配準融合，得到病變組織的3D超聲圖像包括：

對每幅二維超聲圖像進行預處理，去除圖像中的隨機噪點，同時在二值化后進行面積去燥，同時將區域面積內的像素值小于設定值的像素點刪除；

采用高斯函數變換的圖像增強算法實現超聲圖像的增強，得到增強超聲圖像；

對每一幅增強超聲圖像的關鍵邊界特征進行提取，采用高斯邊緣提取算法準確提取增強超聲圖像的關鍵邊界特征；

通過基于特征的匹配算法，以檢測到的關鍵邊界特征構成的幾何形狀為匹配基元，對二維超聲圖像進行特征的三維配準融合，重構超聲圖像的3D信息，并增加輔助的立體示意曲線或曲面，為醫生提供直觀指引。

9.根據權利要求7或8所述的一種開放式熒光超聲融合造影導航系統，其特征在于，所述高斯函數變換的圖像增強算法包括：

A:假設高斯分布函數為：其中a,b,c是可調節參數，決定了高斯分布的形狀和位置，b決定高斯直方圖主峰的位置，c決定主峰“開口”的大小，a決定主峰的高度，主峰越高，a越大，a為1時，主峰被平滑消隱，x表示以灰度數值為區間的連續自變量，區間為0～255；

B、根據預處理后的圖像的直方圖分布，統計主峰位置m(k₀)和高度h[m(k₀)]，確定參數b，如公式(1)所示：

其中，k代表直方圖灰度等級，0～255范圍內取整數；

C、規定幅值下降為主峰峰值的處所對應的寬度為帶寬，根據h(m(k₀))在直方圖中搜索主峰的帶寬Δm，確定參數c，如公式(2)所示：

D、根據直方圖主峰的高度，確定參數a，當a＝0時，意味著直方圖分布較均勻，算法表示為直方圖均衡化，如公式(3)所示：

其中，N為灰度圖像現有灰度等級的數量，在直方圖統計的時候同時得到；

E、確定高斯函數G(x)后，利用公式(4)進行均衡化函數修正；其中H(k)和H_T(k)分別表示預處理后的圖像直方圖分布函數和修正后的圖像直方圖分布函數，k表示直方圖灰度等級，0～255范圍內取整數；

其中，T值根據組織和器官的成像效果差異，采用自定義閾值方法確定；

F、對修正后的圖像直方圖進行增強處理，結果函數為F_T(k)，如公式(5)所示：

其中，F_T(k)為增強后的圖像直方圖函數，j代表0～k范圍內的整數，M為最大灰度等級；

G、最后，采用高斯函數G(x)為增強后的圖像直方圖F_T(k)做平滑處理，如公式(6)所示：

F’_T(k)＝F_T(k)·G(x) (0≤k≤M) 公式(6)

其中F’_T(k)表示平滑處理后直方圖函數，式中x表示以灰度數值為區間的連續自變量，k為直方圖灰度等級，0～255范圍內取整數，實際計算時取x＝k。