基于CT配準結果的光學導航定位系統及其導航方法技術方案

一種信息處理技術領域的基于CT配準結果的光學導航定位系統及其導航方法，該系統包括：術前CT圖像導入模塊、圖像分割模塊、體表初始配準模塊、術前CT圖像與術中二維超聲圖像模塊和術中導航模塊；本發明專利技術采用虛擬現實和術中超聲相結合的方式，補償由于呼吸等因素造成的術中定位誤差，從而實現對冠脈搭橋術的目標點的精確定位導航。通過對術前心臟CT圖像數據中的心臟和冠脈血管樹進行手動分割重建，然后在光學導航儀和基于CT與超聲的術中配準誤差校正的幫助下搭建一個將內窺鏡和虛擬內窺鏡相融合的增強虛擬現實環境，從而可實現對冠脈搭橋術的目標點的精確定位導航。

【技術實現步驟摘要】
基于CT配準結果的光學導航定位導航方法
本專利技術涉及的是一種信息處理
的系統及方法，具體是一種用于輔助冠狀動脈搭橋手術的基于術中超聲與術前CT配準結果的導航定位系統及其導航方法。
技術介紹
近年來我國心血管病的發病率逐年上升，其中冠心病是最常見的心血管疾病。針對冠心病的治療方法中，冠狀動脈搭橋術是目前除了藥物治療和介入治療之外的最主要、成熟治療方式。然而傳統冠狀動脈搭橋手術需要胸骨正中切口，必要時還需要借助體外循環等操作才能完成手術。其包括切口大、恢復慢、并發癥多等缺點。作為新型治療方式的導航輔助微創冠脈搭橋手術，僅需要通過在胸壁上開幾個手指粗細的切口、利用特殊的手術器械即可完成手術，達到了切口美觀、創傷小、恢復快、并發癥少等要求。進行導航輔助微創冠脈搭橋的主要手術難點之一是如何快速而精確定位目標點，不當或者錯誤的定位可直接影響到手術的成敗和遠期療效。目前，微創冠脈搭橋手術的定位主要依賴術前影像，未能利用反映手術區域真實情況的實時信息，無法解決術中由于呼吸、體表標記點位移和體位變化等因素導致的誤差問題，從而使得定位效果不理想。經過對現有技術的檢索發現，“3D-imageguidanceforminimallyinvasiveroboticcoronaryarterybypass，HeartSurgForum2000-9732(3)”（三維圖像指導機器人輔助微創冠狀動脈搭橋術，心臟外科論壇，2000年）中TM.Peter最先嘗試應用三維影像圖像進行心臟外科手術術前規劃的研究，他通過對患者術前采集的CT圖像進行分割，得到心臟和骨架的表面模型，初步建立了一個微創搭橋手術的手術導航系統。該系統同時提供了一個虛擬內窺鏡，利用術前手術配準的技術，使得真實內窺鏡與模型試驗中模型的相對位置關系和虛擬內窺鏡與系統中建模出的心臟骨架模型的相對位置關系一致。但該系統只是一個原型系統，存在許多不足，如真實內窺鏡2D圖像沒有與虛擬的3D場景有效融合等問題。“Flexiblecalibrationofactuatedstereoscopicendoscopeforoverlayinrobotassistedsurgery，MICCAI2002（1）：LNCS2488，T.DohiandR.Kikinis(eds)，25-34.”（機器人輔助手術中立體內窺鏡的靈活標定，2002年醫學影像計算與計算機輔助介入大會）中Mourguess和Coste-Maniere嘗試著將一個動物的心臟在內窺鏡下的影像與該心臟的冠脈樹三維模型的虛擬內窺鏡各自以一定透明度重疊進行融合，對手術中定位目標點起到了一定的效果。但是術中冠脈樹的模型是靜止的，而且冠脈樹的三維模型與內窺鏡影像的融合是依靠識別內窺鏡中觀察到的標示點來使二者較為準確的融合，這種方法的魯棒性以及準確性并不十分令人滿意。中國專利文獻號CN1650813，記載了“外科手術導航系統基于光學定位的機器人手術定位方法”，該方法首先在機器人基座上設計三個標志位，通過光學跟蹤儀定位指針來選取這三個標志，讓機器人探針和光學跟蹤儀定位指針對接時同時采集空間同一坐標系，最后通過光學跟蹤儀與機器人系統的坐標互換。該技術主要使用與腦外科手術中，由于腦外科手術解剖學形變小，精確度問題上更容易把握；但該技術無法應用于解剖學形變較大的心血管系統領域。中國專利文獻號CN101703409A，記載了“一種超聲引導機器人輔助治療的系統和方法”，該系統包括手術機器人、二維超聲儀、磁定位儀和工作站，通過將他們相結合，實現了對病患區域的有效檢測及自動化治療，從而降低醫生的勞動強度，并提高手術實施的精確度。但是此方法中使用的是磁定位儀，磁定位儀在使用時受到場地、器械、其他儀器等各種干擾，容易產生誤差。同時三維重建的超聲信息會產生圖像變形問題，用其圖像信息指導手術可能會造成偏差，而且產生信息量有限，無法用于一些較為精細復雜的手術，如心臟手術的精確操作。可見，雖然機器人輔助治療系統已經開始應用于臨床治療中，但是其在手術目標定位上的發展尚不完善，很多臨床難題仍有待解決。
技術實現思路
本專利技術針對現有技術存在的上述不足，提出了一種基于CT配準結果的光學導航定位系統及其導航方法，采用虛擬現實和術中超聲相結合的方式，補償由于呼吸等因素造成的術中定位誤差，從而實現對冠脈搭橋術的目標點的精確定位導航。通過對術前CT圖像數據中的心臟和冠脈血管樹進行手動分割重建，然后在光學導航儀和基于術前CT圖像與二維超聲圖像的術中配準誤差校正的幫助下搭建一個將內窺鏡和虛擬內窺鏡相融合的增強虛擬現實環境，從而可實現對冠脈搭橋術的目標點的精確定位導航。本專利技術是通過以下技術方案實現的：本專利技術涉及一種基于CT配準結果的光學導航定位系統，包括：術前CT圖像導入模塊、圖像分割模塊、體表初始配準模塊、術前CT圖像與術中二維超聲圖像配準模塊和術中導航模塊，其中：術前CT圖像導入模塊接收術前影像學檢查獲得的DICOM格式圖像文件，生成術前影像包并分別輸出至圖像分割模塊和體表初始配準模塊，術前CT圖像與術中二維超聲圖像配準模塊分別與圖像分割模塊和體表初始配準模塊相連并接收帶有手術目標點的三維動態冠脈樹以及體表初始配準結果，術前CT圖像與術中二維超聲圖像配準模塊輸出術前CT轉換矩陣至術中導航模塊，通過術中導航模塊輸出精確手術導航信息。所述的術前影像包包括：目標區域內一個或若干個心動周期的若干幅DIOM格式的術前CT圖像以及根據DICOM數據重建得到的三維立體影像，其中：一個心動周期術前CT圖像數據由若干個相位的術前圖像組成。所述的帶有手術目標點的三維動態冠脈樹包括：由圖像分割模塊生成的動態心臟模型和血管樹模型。所述的術前影像導入模塊包括：DICOM圖像讀入單元和術前影像三維繪制單元，其中：DICOM圖像讀入單元將術前影像學檢查獲得的心臟一個心動周期的一系列DICOM格式圖像文件導入解析出DICOM數據并傳輸至術前影像三維繪制單元，術前影像三維繪制單元根據DICOM數據重建成三維立體影像并合并為術前影像包并分別輸出至圖像分割模塊和體表初始配準模塊。所述的圖像分割模塊包括：心臟分割單元和血管樹分割單元，其中：心臟分割單元對術前影像包中一個心動周期內的心臟CT圖像基于臨床經驗逐幀手動勾勒出心臟輪廓，并根據獲得的心臟CT圖像分割結果重建得到動態心臟模型；血管樹分割單元對術前影像包中一個心動周期內的血管樹CT圖像基于臨床經驗逐幀手動勾勒出血管樹輪廓并根據臨床需求手動標出手術目標點，從而根據獲得的血管樹CT圖像分割結果重建獲得血管樹模型并與動態心臟模型一并作為帶有手術目標點的三維動態冠脈樹輸出至術前CT圖像與術中二維超聲圖像配準模塊。所述的體表初始配準模塊包括：配準標記點選擇單元和轉換矩陣計算單元，其中：配準標記點選擇單元選擇設置于手術對象體表上的配準標記點，并獲得其術前CT圖像數據在圖像坐標系坐標以及真實手術對象的空間坐標，轉換矩陣計算單元根據圖像坐標系坐標以及空間坐標，利用剛體配準算法實現這兩個坐標之間的配準，即實現圖像空間與手術對象空間的配準，并利用這兩組坐標計算出初始轉換矩陣作為體表初始配準結果，輸出至術前CT圖像與術中二維超聲配準模塊。所述的術前CT圖像與術中二維超聲圖像配本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于CT配準結果的光學導航定位系統，其特征在于，包括：術前CT圖像導入模塊、圖像分割模塊、體表初始配準模塊、術前CT圖像與術中二維超聲圖像配準模塊和術中導航模塊，其中：術前CT圖像導入模塊接收術前影像學檢查獲得的DICOM格式圖像文件，生成術前影像包并分別輸出至圖像分割模塊和體表初始配準模塊，術前CT圖像與術中二維超聲圖像配準模塊分別與圖像分割模塊和體表初始配準模塊相連并接收帶有手術目標點的三維動態冠脈樹以及體表初始配準結果，術前CT圖像與術中二維超聲配準模塊輸出術前CT轉換矩陣至術中導航模塊，通過術中導航模塊輸出精確手術導航信息；所述的術前影像包包括：目標區域內一個或若干個心動周期的若干幅DIOM格式的術前CT圖像以及根據DICOM數據重建得到的三維立體影像，其中：一個心動周期的術前CT圖像數據由若干個相位的術前圖像組成；所述的帶有手術目標點的三維動態冠脈樹包括：由圖像分割模塊生成的動態心臟模型和血管樹模型。

【技術特征摘要】
1.一種基于CT配準結果的光學導航定位導航方法，其特征在于，包括以下步驟：第一步、圖像分割模塊中的心臟分割單元通過術前CT圖像導入模塊獲得目標區域一個心動周期的一系列DICOM格式的術前CT圖像數據后，對該心動周期內的心臟術前CT圖像基于臨床經驗逐幀手動勾勒出心臟輪廓，獲得分割結果，并根據分割結果重建得到動態心臟模型；第二步、圖像分割模塊中的血管樹分割單元對術前影像包中一個心動周期內的血管樹術前CT圖像基于臨床經驗逐幀手動勾勒出血管樹輪廓并根據臨床需求手動標出手術目標點，獲得分割結果，并根據分割結果重建獲得血管樹模型，構建出一個包含動態血管樹模型的三維虛擬場景，該三維虛擬場景構成了一個虛擬內窺鏡圖像；第三步、體表初始配準模塊利用體表配準來獲得術前CT圖像數據在圖像坐標系坐標與真實手術對象的空間坐標的轉換矩陣，即兩個不同空間坐標系下的坐標點，通過特征互相映射并實現一一對應關系，達到最終術前CT圖像與手術對象實時二維超聲圖像的對應，即具體通過在術前CT圖像中選取若干個配準標記點，在真實的空間找到與圖像中配準標記點對應的點并利用光學導航儀得到這些點在真實空間的坐標，利用這兩組不同坐標系，但是一一對應的點集的位置坐標，求得兩個空間之間的轉換矩陣；第四步、通過輸入心電圖信號將帶有手術目標點的三維動態冠脈樹中對應的若干個相位與當前心臟跳動相位相匹配，即以轉換矩陣T作為初始轉化矩陣，設Ti為在轉換矩陣T的基礎上針對每一個相位的術前CT圖像進行校正后得到的轉換矩陣，即針對一個相位的術前CT圖像i，Ti×T能進一步的校正該相位CT圖像與手術對象實時二維超聲圖像之間的配準誤差，具體步驟包括：4.1)通過超聲探頭對心臟采集一系列手術對象的手術對象實時圖像，其中每一幅采集到的手術對象實時圖像都對應某一個相應的術前CT圖像、每一個相位的術前CT圖像都對應了一系列的二維超聲圖像，對于相位i的術前CT圖像數據來說，提取出心臟內壁的表面輪廓，即通過一個標定好的超聲探頭來獲取術中的二維超聲圖像，通過T將二維超聲圖像坐標系轉換到術前CT圖像數據坐標系，從而與術前CT圖像進行融合；設Ti，i＝1，2，…N，其中N為一個心動周期的術前CT圖像數據中術前圖像的相位個數，為在轉換矩陣T的基礎上針對術前影像包中的每一個相位的術前CT圖像進行校正后的轉換矩陣，即針對一個相位的、與一組轉換矩陣中的Ti相對應的術前CT圖像i，Ti×T能夠進一步的校正該相位CT圖像與手術對象實時二維超聲圖像之間的配準誤差；所述的標定好的超聲探頭是指：為了能將實時的二維超聲圖像融合進導航系統，需要求得從二維超聲圖像坐標系到導航儀坐標系的轉換矩陣；設TMtd←ui是從二維超聲圖像坐標系到固定在超聲探頭上的追蹤設備的坐標系的轉換矩陣，TMui←td是從超聲探頭上的追蹤設備坐標系到世界坐標系的轉換矩陣，二維超聲圖像中的一個點的坐標可以通過下面的公式轉換到世界坐標系下的坐標；其中，(uk,uv)是這個點在二維超聲圖像坐標系中的坐標，(sx,sy)是x軸和y軸的比例系數，(xw,yw,zw)是其在世界坐標系中的坐標；超聲探頭標定就是要求得從二維超聲圖像坐標系到固定在超聲探頭上的追蹤設備的坐標系的轉換矩陣TMtd←ui；4.2)對相位i所對應的每一幅二維超聲圖像提取出心臟內壁的輪廓，從這一系列的二維超聲圖像中提取的內壁組成了一組點集，從該點集中提取出特征點點集，從術前CT圖像中提取的心臟內壁表面輪廓是另一組點集；4.3)通過迭代最近點算法將二維超聲圖像上的點集配準到術前CT圖像上的點集，得到這兩個點集之間的轉換矩陣Ti，用于后續的精配準處理的起始矩陣，該迭代最近點算法將二維超聲圖像上的點集配準到術前CT圖像上的點集，得到這兩個點集之間的轉換矩陣Ti，用于后續的精配準處理的起始矩陣，具體步驟包括：假設兩個待配準的點集P和Q，pi和qi分別是兩個點集中的點，i＝1…n，配準問題的關鍵就是求解最優解使得最小時的R和T；在完成了ICP初配準后，每一個相位的術前CT圖像i都各自得到了一個轉換矩陣Ti×T；之后在導航階段，將會實時的連續進行精配準，每一次精配準的初始轉換矩陣就是Ti×T；對于某一個相位的術前CT圖像，目標在于尋找一個使相似性測度最大的最優的轉換矩陣，記為T′i，使其能最終滿足對由于呼吸等因素造成的誤差，從而滿足對目標血管的定位要求，在此過程中采用的相似性測度為歸一化的互信息；歸一化互信息為：其中：M為二維超聲圖像所在區域在術前CT上采樣所得的圖像灰度點集，R為實時的二維超聲圖像灰度點集，H(M)為M的香農熵，iM代表M圖像像素點的灰度值，代表M圖像中像素點灰度值為iM的概率；H(R)為R的香農熵，iR代表R圖像像素點的灰度值，代表R圖像中像素點灰度值為iR的概率；H(M,R)為M和R的聯合熵，代表M圖像中像素點灰度值為iM、R圖像中像素點灰度值為iR的概率；對于待配準的M圖像和R圖像，設IM(XM)、IR(XR)分別為M、R的灰度函數...

【專利技術屬性】
技術研發人員：蔡俊鋒，羅哲，王肅，趙強，顧立栩，
申請(專利權)人：上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院，
類型：發明
國別省市：