[發明專利]基于改進PCA算法和DCP網絡的手術導航空間配準方法

在審

• 申請號: 202210377841.9
• 申請日: 2022-04-12
• 公開（公告）號: CN114862924A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 楊榮騫;孔晶晶;戴振暉;彭科海
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06V10/77;G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 馮炳輝

1.基于改進PCA算法和DCP網絡的手術導航空間配準方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取待配準的原始點云數據，包括圖像空間點云數據和病人空間點云數據；

2)對步驟1)獲取到的點云數據進行去噪和降采樣的預處理操作，為后續點云配準做好數據準備；

3)對做完預處理的點云數據執行基于改進PCA算法的全局配準，以調整點云的初始位姿；其中，改進PCA算法是指在采集病人空間點云時在臉長方向和臉寬方向的最遠端方向各選兩點，之后再根據坐標軸垂直的限定對兩個主軸做垂直調整，從而避免人為采集的點云無法通過傳統PCA算法獲取正確主軸的情況，同時，還通過對主軸存在的多種反向可能進行快速臨近點搜索找出最優配準結果，以解決傳統PCA算法主軸反向問題；

4)將全局配準后的點云作為基于深度學習的DCP網絡的輸入，執行點云局部精配準，再將DCP網絡的輸出配準關系應用到兩個點云中從而實現對兩個空間的配準。

2.根據權利要求1所述的基于改進PCA算法和DCP網絡的手術導航空間配準方法，其特征在于：在步驟1)中，點云是以三維坐標點的形式保存，即XYZ坐標，獲取的數據情況具體如下：

空間注冊流程涉及到的圖像空間點云數據包括兩個點云數據：一個是基于CT數據和點云提取算法得到的頭模外表面的點云數據，該點云數據代表整個圖像空間；另一個是通過對圖像空間點云分割得到的臉部點云數據，該點云數據用于后續的點云配準環節；

病人空間點云數據的采集是使用光學定位儀和帶有反光標記球的探針工具獲取到的，采集時分為兩步進行：首先分別在臉長方向和臉寬方向的最遠端各選兩點，共四點為后續全局配準確認主軸方向做準備；其次進行全臉點云的采集，且采集應盡量還原有特征的五官。

3.根據權利要求1所述的基于改進PCA算法和DCP網絡的手術導航空間配準方法，其特征在于：在步驟2)中，對步驟1)的兩個點云數據進行去噪和降采樣的預處理操作，為后續點云配準做好數據準備，包含以下步驟：

探針法采集出的數據存在一些明顯的離群點且在空間中分布稀疏，采用統計濾波器去除明顯的離群點，該濾波器通過計算每個點到該點最近的若干個點的平均距離，將平均距離在標準范圍之外的點定義為離群點并從數據中去除；

使用探針法采集到的空間數據需盡量還原五官形狀的要求，且處于不同空間的兩個點云在特征相似度更大時能提高配準成功率和配準精度，在對有著大量點數的圖像空間點云數據進行下采樣時，使用能凸顯點云幾何特征的曲率下采樣算法。