专利汇可以提供神经外科导航中低成本无标记配准系统及配准方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种神经外科导航中低成本无标记配准系统及配准方法,包括术前影像分割模 块 、术中表面重建模块、以及术前表面和术中表面配准模块;所述的术前影像分割模块接收术前影像学检查获得的完整头部DICOM格式图像,分割出病人面部表面,并且将分割结果传至术前表面和术中表面配准模块;所述的术中表面重建模块,通过结构光投影技术,重建术中病人面部表面,然后将重建结果传至术前表面和术中表面配准模块;所述的术前表面和术中表面配准模块接收术前影像分割模块和术中表面重建模块传来的术前面部和术中面部数据,完成配准操作,从而实现神经外科导航中配准。与 现有技术 相比,本发明具有实现成本低、配准 精度 高等优点。,下面是神经外科导航中低成本无标记配准系统及配准方法专利的具体信息内容。
1.一种神经外科导航中低成本无标记配准系统,其特征在于,包括术前影像分割模块、术中表面重建模块、以及术前表面和术中表面配准模块,所述的术前影像分割模块、术中表面重建模块分别与术前表面和术中表面配准模块连接;
所述的术前影像分割模块接收术前影像学检查获得的完整头部DICOM格式图像,分割出病人面部表面,并且将分割结果传至术前表面和术中表面配准模块;
所述的术中表面重建模块,通过结构光投影技术,重建术中病人面部表面,然后将重建结果传至术前表面和术中表面配准模块;
所述的术前表面和术中表面配准模块接收术前影像分割模块和术中表面重建模块传来的术前面部和术中面部数据,完成配准操作,从而实现神经外科导航中配准。
2.根据权利要求1所述的配准系统,其特征在于,所述的术前影像分割模块包括依次连接的DICOM图像读入单元和术前面部表面分割单元,所述的DICOM图像读入单元将术前影像学检查获得的完整头部DICOM格式图像文件导入解析出DICOM数据并传输至术前面部表面分割单元;所述的术前面部表面分割单元对术前头部影像的每一帧,利用高斯阈值方法完成术前面部表面的分割。
3.根据权利要求1所述的配准系统,其特征在于,所述的术中表面重建模块包括依次连接的系统校准单元和三维表面重建单元,所述的系统校准单元对重建系统的相机和投影仪进行校准,并将校准后的参数传至三维表面重建单元,所述的三维表面重建单元接受系统校准单元获得的投影仪和相机参数,通过结构光重建技术,完成三维点云的计算,从而得到术中的三维表面。
4.根据权利要求1所述的配准系统,其特征在于,所述的术前表面和术中表面配准模块包括迭代最近点ICP配准单元、相干点漂移CPD单元和基于尺度不变特征变换SIFT配准单元,所述的ICP配准单元和CPD配准单元是通过相应的ICP和CPD刚体配准算法,计算出术前面部和术中面部的转换矩阵,实现图像空间与手术对象空间的配准;基于SIFT配准单元,通过将三维面部转换成二维深度图,通过SFIT方法提取对应点,再利用普朗克分析,配准对应点,实现配准操作。
5.根据上述任一权利要求所述系统的配准方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步、术前影像分割模块中的术前面部表面分割单元通过术前影像导入单元获得头部区域的DICOM格式的断层图像数据后,对该图像数据每一帧基于高斯的阈值方法计算阈值,获得分割结果,并根据分割结果获得术前面部数据;
第二步、术中表面重建模块中的系统校准单元包含相机校准和投影仪校准,其中,相机校准基于张正友摄像机标定算法,利用MATLAB相机标定工具箱,获得相机内参数和外参数,完成相机标定;投影仪标定使用结构光技术获得投影仪的投影中心;
第三步、术中表面重建模块中的三维表面重建单元,接收相机的内外参数和投影仪的投影中心数据,利用相位高度转换算法计算三维点的坐标,完成三维面部表面的重建; 第四步、术前表面和术中表面配准模块中的ICP配准单元将获得的重建面部上的
点配准到术前分割出来的面部上,同时为了加速,将重建面部的点分为10组;(P1,P11,P21...;...;P10,P20,P30...;),最终得到重建面部点集与分割面部点集之间的转换矩阵T; 第五步、术前表面和术中表面配准模块中的CPD配准单元是利用CPD算法将上面获得的重建面部上的点配准到术前分割出来的面部上,同时为了加速,将重建表面的点分为10组:(P1,P11,P21...;...;P10,P20,P30...;),最终得到重建面部点集与分割面部点集之间的转换矩阵T;
第六步、术前表面和术中表面配准模块中的基于SIFT配准单元,计算得到重建面部点集与分割面部点集之间的转换矩阵T。
6.根据权利要求5所述的配准方法,其特征在于,所述的第二步具体如下:
201)通过投影仪向与相机距离为S的平板投影三幅水平方向的条纹图、三幅垂直方向的条纹图以及一幅角点图,相机捕捉投影的图像,再利用三步相移算法和基于质量图的相位展开算法计算其水平绝对相位图和垂直绝对相位图;
202)平行移动平板到距离相机位置为T,再投影上面相同的图像到该平板,相机捕捉投影的图像,再利用三步相移算法和基于质量图的相位展开算法计算该位置的水平绝对相位图和垂直绝对相位图;
203)对位置S,提取采样点SMN,其中M和N分别为其图像横纵坐标,在水平绝对相位图上获得该点对应的水平绝对相位值 在垂直绝对相位图上获得该点对应的垂直绝对相位值
204)对位置T,在其水平绝对相位图和垂直绝对相位图中查找点Smn,其中m和n分别为其图像横纵坐标,使得其对应的水平绝对相位值等于 垂直绝对相位值等于
205)找到多组满足上述条件的点对,连接这些点对构成多条直线;通过最小二乘法计算这些直线的交点来获得投影中心。
7.根据权利要求5所述的配准方法,其特征在于,所述的第三步具体如下:
301)利用投影仪向背景板投影3幅水平方向的条纹图和一幅角点图,相机捕捉投影的图像,再利用三步相移算法和基于质量图的相位展开算法计算水平绝对相位图
302)利用投影仪向人面部投影3幅水平方向的条纹图和一幅角点图,相机捕捉投影的图像,再利用三步相移算法和基于质量图的相位展开算法计算水平绝对相位图
303)对 中的一点MI(u,v),其中u和v分别为图像的横纵坐标,其绝对相位值为
304)将投影中心P的世界坐标转换到相机的图像坐标,获得点PI;
305)在绝对相位图 上,沿着直线PI-MI,找到一点NI,使得其绝对相位值等于
306)将MI和NI从图像坐标转换到世界坐标,同时分别连接相机中心C与MI以及相机中心C与NI;计算直线C-MI和C-NI与背景板平面的交点:MR和NR;
307)计算异面直线P-NR和C-MR的中垂线的中点M;该点坐标即为点MI(u,v)在世界空间中的坐标。
8.根据权利要求5所述的配准方法,其特征在于,所述的第六步具体如下:
601)对分割的面部表面计算其深度图S,对重建的面部表面计算其深度图C,并对深度图S和C进行高斯平滑预处理;
602)从深度图S和C中,计算出它们的高斯曲率图GS和GC;然后利用SIFT方法提取
关键点,S1=(x1,...,xM)和S2=(y1,...,yN);对S1中的任一点,找到它在S2的最近邻点,从而建立对应关系;
603)在先验知识的约束下,滤除不符合条件的对应点;
604)通过普朗克分析,建立两组对应点的变换关系;从而获得重建面部和分割面部的配准。
9.根据权利要求6所述的配准方法,其特征在于,所述的水平方向的条纹图和垂直方向的条纹图是指:
灰度范围为100-200之间的,沿着水平方向或垂直方向的灰度值按
的图像,其中I(x,y)是灰度值,ρ是条纹像素周期,δ是
相移值,分别为-2π/3,0,and2π/3;
所述的角点图是指:中间为一个棋盘格点的均匀图像。
10.根据权利要求6或7所述的配准方法,其特征在于,所述的三步相移算法具体为: 相机捕捉的三幅图像的灰度值为: 其中
A(x,y)是平均灰度,B(x,y)是灰度调制,δi(i=1,2,3)是相移, 是需要被计算的相位,然后通过 计算出经过高度调制的相位。
11.根据权利要求10所述的配准方法,其特征在于,所述的基于质量图的相位展开算法为把计算的相对相位图转换成绝对相位图,具体步骤如下:
1)从捕捉到的角点图像中,查找内角点,作为展开的起始点;
2)按照 其中I1,I2,I3分别为捕捉到的三幅条纹图,计
算得到质量图一;
3)按照
其中 是计算的
相位值,W是用来估计相对相位值之间真实梯度的算子,计算而得到质量图二;
4)根据γ(x,y)>0.25,找到需要重建的目标区域,根据 获
得质量图二的均值,根据 获得质量图二的方差,设置阈值T,其中
点{(i,j)|Q(i,j)<T0}作为第一层;第n层,可以写成 将点分
为三层,其中80%的点都是位于第一层;
5)点分层之后,从起始点出发,从水平方向和垂直方向,从第一层的点开始按照线扫描算法进行相位展开,如果第一层的点未展开,那么该点放入第二层;当第一层点都展开完成之后,从第二层点开始展开;直至所有层的点都被展开,如果 有一些点直到最后仍然未展开,那么就将被丢弃;
6)相位展开之后既可以获得绝对相位图。
12.根据权利要求11所述的配准方法,其特征在于,所述的相对相位图是指:相机捕捉到三幅水平条纹图或者垂直条纹图之后,按照三步相移算法,计算获得相位值截断的相位图;
所述的绝对相位图是指:对相对相位图,按照相位展开算法,获得相位值呈线性变换的相位图。
13.根据权利要求11所述的配准方法,其特征在于,所述的线扫描算法进行相位展开是指:
假设某一点N的相对相位值为QN,其绝对相位值为AQN;其邻近点的相对相位值为QN+1;
那么计算其绝对相位值公式为:
temp=QN+1-QN
AQN+1=AQN+temp-2*PI,if(temp>PI)
AQN+1=AQN+temp+2*PI,if(temp<-PI) 。
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