[发明专利]一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法

权利要求书

1.一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)首先利用人体模型，设计出一个模拟现实的解剖学和频率相关的系统噪声(包括量子噪声)模型M；

2)在手术开始前，通过CT或MRI获取一系列三维图像，根据手术需求可在冠状位、矢状位或横断位的视角方向上，从0°开始每间隔预设度数根据CT或MRI提供的三维图像生成N张DRR图像，获取对应的位姿参数P：P＝(θx,θy,θz,X,Y,Z)，θx、θy、θz表示旋转方向，X、Y、Z表示坐标系下各个方向下的平移量；

3)在手术过程中，C型臂上的X射线机获取不同角度的X-Ray透视图像；

4)对DRR图像i应用模型M，添加解剖学噪声和频率相关噪声，透视图像上的每一个像素均做二维高斯加权归一化处理，每一个像素原始灰度值减去高斯加权均值，然后除以高斯加权均方差从而获取归一化后的像素灰度值；

添加噪声函数：DRRp+s＝DRRp+scatter；

5)采用线性直方图匹配算法，校正DRR图像i与X-Ray透射图像的灰度差异，选择灰度值大于投影图像灰度均值的区域进行直方图匹配，消除背景像素对直方图的影响；

6)对DRR图像i与X-Ray用OpenCV3.4.0中的canny算子进行边缘检测，再用findContours()分别进行轮廓提取，透射图像进行轮廓和直方图相似度比较，如果两组图像匹配，获取X-Ray透射图像位姿参数，并进入下一步；否则提取DRR图像i+1信息，并返回步骤4)；

7)输出精确配准后的图像，完成术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准；

所述步骤2)中，从0°开始每间隔预设度数1°或2°根据CT/MRI提供的三维图像生成N个DRR图像；

所述步骤3)中，C型臂上的X射线机获取X-Ray透视图像至少获取两张。

2.根据权利要求1所述的一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其特征在于：必须有一种模拟生成真实X-Ray图片信噪比的计算方法或者模型。

3.根据权利要求1所述的一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其特征在于：所述步骤1)和步骤6)中，轮廓匹配相关作为相似度测量的配准算法，轮廓匹配相似度评价方法如下：

1)形状描述子：对于一段给定的轮廓段S，对其进行像素点采样，如图3所示，首先采样得到采样点P_i＝(x_i,y_i)，(i＝1,2,…,N)，N是轮廓段采样点的个数，首先计算该段轮廓的质心点G，然后对每个采样点找到其最远距离点f_Pi，通过计算采样点P_i到其它所有采样点的距离，最远距离点f_Pi；

函数D_S(P_i)计算每个采样点的形状描述子为：

式中：d_i是采样点P_i质心点G的归一化距离，由P_i和f_Pi之间的距离来归一化；α_i是表示由和所形成的角度值，由π归一化；cR_i表示弦长chordLen_i与弧长radLen_i的比值，函数D_S(P_i)3个分量都在区间[0,1]内尺度不变；得到每个采样点的形状描述子后，每条轮廓段S的形状描述子SD(S)可以由式(1)组合表示为：

式中，SD(S)是3×N维矩阵；

其中，每列代表该轮廓段上第i个采样点的形状描述子D_S(P_i)；

每行代表轮廓段的距离信息，角度信息和弧度信息；

得到完整轮廓段的形状描述子之后可以进行模板匹配；

通过形状描述子间的相似度来表示两条轮廓段的匹配关系；

形状描述子以矩阵表示，二者的矩阵相关系数可以反映其关系得密切程度，就能代表不同轮廓段的匹配程度，不同形状描述子之间的相关系数被称为轮廓的匹配系数；

2)评价标准：轮廓匹配过程中，首先要提取DRR图像和X-Ray图像的感兴趣区域轮廓，然后根据50％-IoU和20％-IoU标准得出匹配结果。

4.根据权利要求1所述的一种术前三维影像与术中透视图像的无标定物配准方法，其特征在于：必须在DRR图像和X-Ray图像中取一个健康的骨骼边缘轮廓。