[發明專利]一種基于多模影像融合的骨科手術導航系統

有效

• 申請號: 201911336544.4
• 申請日: 2019-12-23
• 公開（公告）號: CN110946654B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 李海;王騰飛;王宏志;江海河
• 申請（專利權）人: 中國科學院合肥物質科學研究院
• 主分類號: A61B34/20
• 分類號: A61B34/20
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 鄧治平

1.一種基于多模影像融合的骨科手術導航系統，其特征在于，包括：

雙目視覺定位相機，用于實時獲取放置在手術器械以及受試者皮膚表面的被動紅外反射標記球的空間坐標；所述手術器械及受試者身上分別設置多個被動紅外反射標記球；雙目視覺定位相機基于雙目視覺原理通過發出紅外線，接受被動紅外反射標記球反射回來的紅外距離信息，計算被動紅外反射標記球的三維空間坐標；根據得到所述被動紅外反射標記球的三維空間坐標，從而得到所述手術器械和受試者的空間位置，分別送至空間坐標配準模塊和手術器械標定模塊；

圖像分割模塊，用于將初始圖像中的脊椎部分精確的分割出來；根據人體脊柱的先驗信息，利用基于多尺度局部區域性水平集的分割算法將三維重建的脊椎骨進行精確分割和標注，從而快速獲取受試者手術部位的三維結構信息，將術前術中的分割圖像送至多模圖像配準模塊；

空間坐標配準模塊，用于將受試者皮膚表面的多個被動紅外反射標記球的三維空間坐標與受試者的CT圖像坐標進行配準；獲取到CT掃描的受試者圖像，通過將多個被動紅外反射標記球固定在受試者的皮膚表面，根據固定在受試者皮膚表面上的被動紅外反射標記球，基于雙目視覺定位相機，得到被動紅外反射標記球在CT上的三維圖像坐標，建立受試者CT圖像坐標系與空間坐標系之間的關系；根據所述空間坐標系與受試者CT圖像坐標系之間的關系，得到受試者皮膚表面被動紅外反射標記球的三維空間坐標與受試者CT圖像坐標對應的轉換關系，建立空間到圖像的轉換矩陣，送至可視化界面模塊；

手術器械標定模塊，采用空間變換不變性和球面約束的手術器械尖端標定方法，基于雙目視覺定位相機，得到放置在手術器械末端的多個被動紅外反射標記球三維空間坐標；通過三維空間坐標之間的旋轉平移變換關系，確定所述手術器械尖端在手術器械坐標系中的三維空間坐標；根據手術器械尖端在手術器械坐標系中的三維空間坐標以及放置在手術器械末端的多個被動紅外反射標記球三維空間坐標，從而建立所述手術器械坐標系與受試者CT圖像坐標系之間的空間關系，送至可視化界面模塊；

多模圖像配準模塊，基于圖像分割模塊得到的術中錐形束CT和術前CT的脊椎分割圖像，以獲取術中受試者手術部位的三維結構信息，并將術中受試者手術部位的三維結構信息與含有受試者詳細解剖結構信息的術前三維CT分割影像進行配準，以融合術前與術中受試者影像；采用基于ICP(Iterative Closest Point)和B樣條混合的配準算法，通過全局的點配準ICP算法得出粗略的配準圖像；將粗略的配準圖像作為輸入圖像，進行B樣條混合配準，得到精細的局部配準圖像，即術中錐形束CT和術前CT之間的配準圖像，送至可視化界面模塊；

可視化界面模塊，基于手術器械末端的多個被動紅外反射標記球的三維空間坐標以及手術器械坐標系與受試者CT圖像坐標系之間的空間關系，得到手術器械尖端的實時三維空間坐標；基于空間坐標配準模塊，將手術器械尖端的實時三維空間坐標轉換為三維圖像坐標，從而將手術尖端的三維圖像坐標融合到配準圖像中，實時顯示手術器械在受試者圖像中的位置及運動軌跡，并從多個角度輸出；

所述手術器械標定模塊中的基于空間變換不變性和球面約束的手術器械尖端標定方法具體實現如下：

步驟S1.1：把四個已知三維空間坐標的紅外被動反射標記球固定在需要標定的手術器械上；

步驟S1.2：將手術器械尖端放置在標定靶的中心，基于雙目視覺定位相機獲取紅外被動反射標記球的運動軌跡的三維空間位置信息，雙目視覺定位相機將獲取的運動軌跡傳輸到計算機終端；

步驟S1.3：多次重復步驟S1.2，每次的運動軌跡都不一致，獲取三組紅外被動反射標記球的三維空間位置信息，計算多次運動軌跡之間手術器械的旋轉平移矩陣，以及每個旋轉平移矩陣對應的旋轉空間不變點的坐標向量，求取平均值；

步驟S1.4：將其中一組手術器械上所有的紅外被動反射標記球的三維坐標向量和手術尖端的三維坐標向量組成變換矩陣，描述手術器械尖端與紅外被動反射標記球的位置關系；

步驟S1.5：根據手術器械尖端與紅外被動反射標記球的位置關系的變換矩陣，變換到手術器械的三維空間坐標下，從而建立所述手術器械坐標系與受試者CT圖像坐標系之間的空間關系；

所述多模圖像配準模塊中的采用基于ICP(Iterative Closest Point)和B樣條混合的配準算法分為兩個部分，基于全局的點配準ICP算法，得到一個全局粗略的配準圖像；及將全局粗略的配準圖像和參考圖像作為輸入圖像，進行B樣條混合配準，得到精細的局部配準圖像，具體實現如下：

步驟S2.1：獲取待配準CT圖像作為待配準圖像，獲取參考錐形束CT圖像作為參考圖像；

步驟S2.2：對所述待配準圖像和參考圖像進行圖像分割，將所述待配準圖像和參考圖像中的目標物分割出來并提取坐標點，待配準圖像和參考圖像的坐標點個數相同；

步驟S2.3：基于全局的點配準ICP算法，對所述待配準圖像和參考圖像的點集數據進行基于點集的配準，得到一個全局粗略的配準圖像；

步驟S2.4：將全局粗略的配準圖像和參考圖像作為輸入圖像，進行B樣條混合配準，得到精細的局部配準圖像，即術中錐形束CT和術前CT之間的配準圖像；

所述步驟S2.3具體實現如下：

步驟S2.3.1：找出配準圖像點集在參考圖像點集中的最近點，利用最近點之間的關系求出旋轉平移矩陣，利用得到的旋轉平移矩陣對配準圖像進行變換，得到新的浮動點集；

步驟S2.3.2：基于步驟S2.3.1得到的新的浮動點集作為初始點集進行下一輪的計算，重復直到得到最優變換陣；

步驟S2.3.3：基于步驟S2.3.2得到的最優變換陣作用到參考圖像，進行圖像插值操作，搜索最近點得到錯誤點對，計算誤差；

步驟S2.3.4：重復步驟S2.3.1至S2.3.3，多次迭代直到誤差滿足要求為止；

所述步驟S2.4具體實現如下：

步驟S2.4.1：對全局粗略的配準圖像和參考圖像進行相似度測量，設置初始控制點；

步驟S2.4.2：基于步驟S2.4.1得到的相似度，如果沒達到收斂閾值，通過使用控制點計算變換場，使用變換場對配準圖像進行變換和插值，得到新的配準圖像；

步驟S2.4.3：重復步驟S2.4.1和步驟S2.4.2，得到相似度測量，直到達到最優解時或閾值時結束迭代。

2.根據權利要求1所述的基于多模影像融合的骨科手術導航系統，其特征在于：所述雙目視覺定位相機中，所述多個為四個，手術器械及受試者身上分別設置四個被動紅外反射標記球。