[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

本發明公開了一種基于改進PCA算法和DCP網絡的手術導航空間配準方法，包括：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)對點云數據進行去噪和降采樣的預處理操作；3)對預處理后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；4)將全局配準后的點云作為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。本發明不僅解決了目前空間注冊相關算法存在配準精度不高、耗時時間長且需要額外粘貼外部標記球等不足，還突破了配準算法對點云初始位姿的限制，即本發明能滿足手術導航使用場景下的所有點云初始位姿，并比傳統空間注冊算法的精度更高、配準速度更快。

技術領域

本發明涉及光學手術導航的技術領域，尤其是指一種基于改進PCA算法和DCP網絡的手術導航空間配準方法。

背景技術

基于光學手術導航的空間配準不同于常見醫學圖像配準，其是對兩個空間點云的整體或局部配準，屬于三維點云配準技術的應用之一。在由光學手術導航系統引導的神經外科手術中如穿刺和消融手術，因為腦顱骨限制了大腦的形變，因此可將病人頭部的空間配準看作是剛性變換，即頭部不存在形狀變換，只存在朝向即旋轉變換和位置即平移變換的改變。通過空間配準技術將病人空間和三維影像空間數據統一到同一坐標系下如以手術導航系統為基準建立的坐標系，只有在配準結果正確且高精度時才能保證手術器械能精準施加在患處，且配準的精度也將直接影響整個導航引導的外科手術的整體精度，因此對基于光學手術導航的空間點云配準技術的深入研究有著重要的意義和價值。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提出了一種基于改進PCA算法和DCP網絡的手術導航空間配準方法，不僅解決了目前空間注冊相關算法存在配準精度不高、耗時時間長且需要額外粘貼外部標記球等不足之處，還突破了配準算法對點云初始位姿的限制，即本發明能滿足手術導航使用場景下的所有點云初始位姿，且比傳統的空間注冊算法的精度更高、配準速度更快。

為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：基于改進PCA算法和DCP網絡的手術導航空間配準方法，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。

進一步，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。

進一步，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：