[发明专利]一种面向脊柱微创手术导航的深度学习点云腰椎配准方法

说明书

本发明公开了一种面向脊柱微创手术导航的深度学习点云腰椎配准方法，包括：采集术前和术中的脊柱CT图像；将脊柱CT图像输入训练好的三维V型深度分割网络模型进行分割，获取术前和术中的腰椎CT图像；通过形态学方法消除腰椎CT图像中的孤立点；通过点云转换方法将消除孤立点后的术前和术中的腰椎CT图像转换为相应的腰椎三维点云集合；对术前和术中的腰椎三维点云集合进行最近邻点迭代，完成术前与术中的脊柱CT图像中的腰椎配准；本发明能够减少图像拍摄次数同时实现腰椎图像的快速配准。

技术领域

本发明涉及一种面向脊柱微创手术导航的深度学习点云腰椎配准装置，属于医学图像处理技术领域。

背景技术

图像引导手术(Image-Guided Surgery,IGS)图像引导手术系统结合了医学图像处理、空间定位和计算机视觉等技术，通过对手术区域解剖结构的三维重建、目标识别和图像配准获取手术器械与患者手术区域解剖结构的相对位置和姿态关系，同时利用增强现实显示技术将导航结果实时显示用于引导微创脊柱手术的实施。图像引导手术系统能够解决微创脊柱手术尤其是经皮穿刺实施过程中不可视问题，对手术器械植入、椎骨退行性病变等临床手术操作具有重要的现实意义。Hwang等人利用术中获取的多幅二维图像重建三维模型，实现与术前三维图像的配准。但是，术中多幅X线图像的拍摄过程增加了医生和患者的辐射暴露，特别是长期实施手术的外科医生，X线辐射的积累会导致潜在的致病危险。Moura等人提出一种双平面重建技术，其采用可变形铰链模型作为统计学先验知识，通过提取腰椎中线并利用正位和侧位两幅X线图像重建出腰椎的三维模型，实现了2D-3D腰椎图像的配准，但是不同维度的配准算法较为复杂。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种面向脊柱微创手术导航的深度学习点云腰椎配准方法，能够减少图像拍摄次数同时实现腰椎图像的快速配准。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种面向脊柱微创手术导航的深度学习点云腰椎配准方法，包括：

采集术前和术中的脊柱CT图像；

将脊柱CT图像输入训练好的三维V型深度分割网络模型进行分割，获取术前和术中的腰椎CT图像；

通过形态学方法消除腰椎CT图像中的孤立点；

通过点云转换方法将消除孤立点后的术前和术中的腰椎CT图像转换为相应的腰椎三维点云集合；

对术前和术中的腰椎三维点云集合进行最近邻点迭代获取最优旋转矩阵和平移向量；

通过最优旋转矩阵和平移向量对三维点云集合进行变换处理，完成术前与术中的脊柱CT图像中的腰椎配准。

可选的，所述三维V型深度分割网络模型的训练包括：

获取脊柱CT图像并添加腰椎轮廓标注生成样本图像，并根据样本图像构建训练集；

基于训练集利用Adam算法训练三维V型深度分割网络模型，调整模型参数直至损失函数最小。

可选的，所述添加腰椎轮廓标注包括将脊柱CT图像中属于腰椎的体素标注为1，不属于腰椎的体素标注为0；

所述损失函数L_dice为：

式中，G_i为脊柱CT图像中体素i的标注信息，P_i为脊柱CT图像中体素i标注为1的概率；N为脊柱CT图像中体素数量。

可选的，所述三维V型深度分割网络模型包括对称的编码器和解码器；