[發(fā)明專利]ROI自動(dòng)定位方法、裝置、手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111391566.8
• 申請(qǐng)日: 2021-11-19
• 公開（公告）號(hào): CN114255329A
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白全海;劉鵬飛;劉赫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇州微創(chuàng)暢行機(jī)器人有限公司
• 主分類號(hào): G06T19/00
• 分類號(hào): G06T19/00;G06T19/20;G06T7/73;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/762;G06K9/62
• 代理公司: 華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 魏宇星

1.一種ROI(region of interest，感興趣區(qū)域)自動(dòng)定位方法，其特征在于，包括：

獲取原始圖像數(shù)據(jù)；

對(duì)所述原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到冠狀圖序列和矢狀圖序列；

對(duì)所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列的圖像中的ROI進(jìn)行定位；

整合所述冠狀圖序列中定位的ROI，得到冠狀面ROI整合區(qū)域，整合所述矢狀圖序列中定位的ROI，得到矢狀面ROI整合區(qū)域；

對(duì)所述冠狀面ROI整合區(qū)域以及所述矢狀面ROI整合區(qū)域進(jìn)行坐標(biāo)變換，得到所述原始圖像數(shù)據(jù)中目標(biāo)ROI的三維坐標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于，在所述對(duì)所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列的圖像中的ROI進(jìn)行定位之前，還包括：

通過對(duì)所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列中的圖像進(jìn)行分類，確定所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列中的各圖像是否包含ROI；

過濾所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列中不包含所述ROI的圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于，所述對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到冠狀圖序列和矢狀圖序列包括：

對(duì)所述原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的三維圖像數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)化的三維圖像數(shù)據(jù)，得到所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于，所述對(duì)所述原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的三維圖像數(shù)據(jù)，包括：

獲取所述原始圖像數(shù)據(jù)的參數(shù)；

獲取目標(biāo)圖像參數(shù)和圖像變換插值算法；

根據(jù)所述目標(biāo)圖像參數(shù)和所述圖像變換插值算法，對(duì)所述原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到所述標(biāo)準(zhǔn)化的三維圖像數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于：

所述原始圖像數(shù)據(jù)的參數(shù)至少包括所述原始圖像的拍攝方向角、分辨率、原點(diǎn)坐標(biāo)和三維尺寸中的一種；

所述目標(biāo)圖像參數(shù)至少包括目標(biāo)拍攝方向角、目標(biāo)分辨率、目標(biāo)原點(diǎn)坐標(biāo)和目標(biāo)三維尺寸中的一種。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于，在所述對(duì)所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列進(jìn)行分類之前，還包括：

對(duì)所述冠狀圖像序列和所述矢狀圖像序列中的圖像進(jìn)行窗寬窗位處理。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于，在所述通過對(duì)所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列中的圖像進(jìn)行分類，確定所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列中的各圖像是否包含ROI之前，進(jìn)一步包括：

對(duì)所述冠狀圖像序列和矢狀圖像序列中的圖像進(jìn)行歸一化處理。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于，所述對(duì)所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列的圖像中的ROI進(jìn)行定位，包括：

對(duì)所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列中的所述圖像進(jìn)行特征提取；

根據(jù)提取到的特征，預(yù)測(cè)所述冠狀圖序列和所述矢狀圖序列中所述圖像內(nèi)所包含的所述ROI的位置信息。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于，所述位置信息包括所述ROI的中心點(diǎn)坐標(biāo)和尺寸信息。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的ROI自動(dòng)定位方法，其特征在于，所述整合所述冠狀圖序列中定位的ROI，得到冠狀面ROI整合區(qū)域，整合所述矢狀圖序列中定位的ROI，得到矢狀面ROI整合區(qū)域，包括：

基于非極大值抑制算法，整合所述冠狀圖序列中定位的所述ROI的重疊部分，得到目標(biāo)冠狀面ROI；

基于非極大值抑制算法，整合所述矢狀圖序列中定位的所述ROI的重疊部分，得到目標(biāo)矢狀面ROI；

對(duì)所述目標(biāo)冠狀面ROI和所述目標(biāo)矢狀面ROI分別進(jìn)行聚類處理，得到所述冠狀面ROI整合區(qū)域和所述矢狀面ROI整合區(qū)域。