[发明专利]图像引导机器人微创外科手术的物理空间与图像空间配准方法

说明书

本发明涉及一种图像引导机器人微创外科手术的物理空间与图像空间配准方法，属于X射线成像技术领域。通过术中CBCT扫描标定模体，自动识别成像几何参数，建立模体坐标系下的三维重建算法模型，术中CBCT再扫描手术对象即可重建出模体坐标系中的三维CT图像，而标定模体通过基座与机器人固定连接，模体坐标系与机器人坐标系之间相对固定的转换关系标定一次即可。该方法利用标定模体将物理空间和图像空间统一，避免了常规方法中物理空间和图像空间配对标记点坐标获取和配准的复杂过程，大幅提升了物理空间和图像空间的配准精度、简化了配准流程、缩短了配准时间，对手术对象亦无损伤。

技术领域

本发明涉及X射线成像技术领域，具体地说，涉及一种图像引导机器人微创外科手术的物理空间与图像空间配准方法。

背景技术

物理空间与图像空间配准是图像引导机器人微创外科手术的关键环节，配准过程是将物理空间包含机器人和患者与图像空间包含CT图像两者相关联的过程。图像引导机器人微创外科手术，例如微创人工耳蜗植入手术，钻制的人工耳蜗通道与面神经、鼓索等重要解剖结构的距离约0.5mm，手术路径在物理空间中规划与实施，而解剖结构在图像空间中识别与获取，因此物理空间与图像空间的配准精度在很大程度上决定了机器人微创外科手术成功与否。

目前物理空间与图像空间配准通常采用点配准或面配准的方法实现。点配准方法中精度较高的是通过手术的方式在骨中植入基准标记点，现有文献（Gerber，N.，et al.(2013).“High-Accuracy Patient-to-Image Registration for the Facilitation ofImage-Guided Robotic Microsurgery on the Head”，IEEE Transactions onBiomedical Engineering，60(4):960-968.）公开了一种颞骨切口旋入十个锚点作为植入的基准标记点，目标配准误差（Target Registration Error），TRE=0.2mm，但是对患者有侵入性损伤；而贴皮基准标记点和解剖基准标记点，获得的配准精度较差。此外，上述基准标记点的物理空间坐标通过光学或磁性位置传感器获取，如高精度光学跟踪仪和专用六自由度力传感设备，但三维测量过程复杂、精度受限且成本较高。面配准方法采用激光表面扫描或跟踪指针检测表面点云坐标再通过迭代最近点算法进行配准，其配准精度比不上点配准，如现有文献（Fan，Y.，et al. (2020).“A robust automated surface-matchingregistration method for neuronavigation”，Medical Physics, 47(7):2755-2767.）公开的采用三维白光扫描仪获取头部表面点云，经过粗精两次配准后目标配准误差TRE=1.17mm。

综上所述，现有物理空间与图像空间配准方法存在精度偏低、过程复杂、成本较高、损伤机体等不足之处，严重限制了图像引导机器人微创外科手术在复杂精细手术方面的发展与应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像引导机器人微创外科手术的物理空间与图像空间配准方法，该方法有效避免了常规方法中物理空间和图像空间配对标记点坐标获取和配准的复杂过程。

为了实现上述目的，本发明提供的图像引导机器人微创外科手术的物理空间与图像空间配准方法，包括以下步骤：

1）将标定模体固连在机器人上，确定模体坐标系与机器人坐标系之间的转换关系；

2）术中CBCT扫描标定模体，获得不同角度的模体投影图；

3）针对步骤2）中获得的每张投影图，依据基于模体的CBCT成像几何参数标定算法，识别术中CBCT扫描过程中每个角度下的成像几何参数，并求得模体坐标系与探测器坐标系之间的转换关系；

4）根据步骤3）中获得的术中CBCT成像几何参数，修正CBCT三维重建算法，建立模体坐标系下的三维重建算法模型；