[发明专利]基于病床运动信息的扫描运动监测方法、系统及存储介质有效
申请号: | 202110188324.2 | 申请日: | 2021-02-19 |
公开(公告)号: | CN112545543B | 公开(公告)日: | 2021-05-11 |
发明(设计)人: | 曾凯;冯亚崇 | 申请(专利权)人: | 南京安科医疗科技有限公司 |
主分类号: | A61B6/03 | 分类号: | A61B6/03 |
代理公司: | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人: | 刘菊兰 |
地址: | 211113 江苏省南京市江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 病床 运动 信息 扫描 监测 方法 系统 存储 介质 | ||
1.一种基于病床运动信息的扫描运动监测方法,其特征在于,包括步骤:
步骤一、相机校准:在CT扫描机架的预设位置上设置用于采集扫描孔径内的病人待检测部位的图像的摄像机,对摄像机进行几何校准,确定摄像机的内部参数和外部参数,内部参数为摄像机的内部几何和光学特征,外部参数为摄像机坐标系三维位置和方向,建立成像模型,确定摄像机坐标系统与世界坐标系的变换矩阵;
步骤二、图像监测:扫描过程中,通过摄像机对扫描孔径内的待检测部位进行连续监测和图像采集,得到彩色图像和深度图像;
步骤三、图像配准及特征点匹配:选择相邻帧获取的彩色图像和深度图像,首先对每帧数据的彩色图像和深度图像配准对齐,然后对配准后的图像进行特征点匹配;
步骤四、计算第一运动向量:计算特征点在世界坐标系中的位置和运动向量,记为第一运动向量;
步骤五、根据运动方向和运动速度来估计是否存在运动:计算扫描孔径内的待检测部位随CT病床运动的运动向量,记为第二运动向量,第一运动向量和第二运动向量之差作为待检测部位的绝对运动向量,将绝对运动向量与预设的阈值相比较,判断待检测部位是否存在运动;若存在运动则终止扫描或对扫描数据进行校正重建,若不存在运动则继续扫描或对扫描数据进行常规重建。
2.根据权利要求1所述的基于病床运动信息的扫描运动监测方法,其特征在于:所述步骤一中采用的校准方法为棋盘格方法,首先输入棋盘格标定图,然后找到棋盘格中角点,再计算摄像机内部参数、外部参数和畸变参数,根据成像模型和变换矩阵,对摄像机采集到的图像进行校准,最后再对图像进行畸变校正;经过畸变校正后图像坐标到世界坐标的转换公式如下:
其中M为摄像机的内参数矩阵,R为旋转矩阵,为平移矩阵,s为深度信息;X,Y和Z为世界坐标系下空间点的欧式坐标,u和v为图像坐标系下的点的齐次坐标。
3.根据权利要求2所述的基于病床运动信息的扫描运动监测方法,其特征在于:所述步骤四中,描述特征点在世界坐标系中的位置和运动的第一运动向量的计算公式为:
其中,为第帧图像、特征点在世界坐标系统中的位置,为该特征点在时刻的运动向量;
步骤五中,描述扫描孔径内的待检测部位随CT病床运动的第二运动向量为:
其中,为CT病床速度,由扫描协议决定;
为相邻两帧采集图像之间的时间间隔,则绝对运动向量为:
任意维度的绝对向量大于预设的阈值表示该方向存在运动。
4.根据权利要求1所述的基于病床运动信息的扫描运动监测方法,其特征在于:所述步骤一中采用的校准方法为直线线性变换DLT方法、RAC方法或平面标定方法中的任一种。
5.根据权利要求1所述的基于病床运动信息的扫描运动监测方法,其特征在于:所述步骤三中采用SURF方法完成定位局部特征点和特征点匹配。
6.根据权利要求4所述的基于病床运动信息的扫描运动监测方法,其特征在于:理想情况下,预设的阈值为0;若存在噪声和测量误差,预设的阈值根据实际环境实验测定。
7.一种CT扫描系统,其特征在于,包括:
CT投影数据获取模块,用于获取病床上病人待检测部位的投影数据;
相机图像获取模块,用于CT检测过程中,连续获取病床上待检测部位的彩色图像和深度图像;
计算模块,用于对彩色图像和深度图像进行图像配准和特征点匹配,并计算出用于描述特征点在世界坐标系中位置和运动变化的第一运动向量;且根据病床速度信息,计算用于描述待检测部位随病床运动变化的第二运动向量;然后计算出第一运动向量和第二运动向量的差值,作为绝对运动向量,并比较绝对运动向量与阈值的差异;
控制模块,发出对应的控制指令给其它功能模块;
运动检测模块,用于根据绝对运动向量与阈值的差异判断被检测对象是否运动;并根据判断结果向控制模块发出是否进行中止扫描或继续扫描的信息。
8.一种存储介质,其特征在于:所述存储介质存储有至少一个可被处理器执行的指令,其中至少一个指令被处理器执行时,用于执行如权利要求1至6中任一所述基于病床运动信息的扫描运动监测方法。
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