,......1}为点集小块，Y= {y,j= 1，2,......N}为点云的点集， c]k是定义两个点集之间对应概率的相关性矩阵，λ为权重因子；用薄板样条（Thin-plate Spline)非刚性配准算法计算变形皮层（Y)与未变形皮层（pk)之间映射函数f，从而获得 点集小块表面位移Disppk;
[0028] (3)集合每个点集小块的位移Disppk，获得所有需要跟踪的软组织表面网格节点 的位移Dispx。
[0029] 本发明的软组织表面变形追踪方法与现有技术相比，具有以下优点：
[0030] (1)可以处理大数据点集，即不仅能跟踪局部软组织表面变形，也能够跟踪整个软 组织表面变形；
[0031] (2)鲁棒性好，不要求软组织表面变形前后的曲面形状一致；
[0032] (3)对软组织表面边缘处的跟踪效果更好。
[0033] 本发明方法能准确获取软组织表面变形，可作为边界条件用于驱动软组织生物力 学模型，矫正术中软组织变形，提高导航精度。
【附图说明】
[0034] 图1是基于240X240X197MRI脑组织数据场的三维分割算法结果，其中三幅图分 别从左到右为横断面，矢状面和冠状面的分割结果。
[0035] 图2是针对240X240X197MRI脑组织数据场网格化的结果，其中，共划分162650 个四面体单元，30150个节点。
[0036] 图3显示了刚体配准算法的结果，其中点云为变形后软组织，网格为变形前软组 织，其中，1为脑组织的结果，通过空间坐标变化得到，2为前列腺组织的结果，通过ICP算法 得到。
[0037] 图4是子块式表面跟踪算法的结果，其中，1为脑组织开颅部位的表面跟踪结果，2 为前列腺组织整个表面跟踪的结果。
【具体实施方式】
[0038] 实施例1试用于手术中软组织表面的变形追踪
[0039] 针对240X240X197的三维MRI脑组织数据场采用自动分割和手动分割相结合的 算法提取出脑组织，分数灰度阈值设定为0. 5 ;
[0040] 采用四面体网格将提取出的脑组织离散为162650个网格单元，节点数为30150， 四面体最大为5X5X5mm3,提取网格表面节点；
[0041] 在三维激光扫描仪上安装跟踪工具，通过标定，获取三维激光扫描仪空间到跟踪 工具空间坐标变换关系，将参考架固定在患者头部，参考架可以被跟踪设备跟踪到，将三维 激光扫描仪安装在一个具备标准自由度的三脚架上，调整三脚架使其采集镜头位于开颅皮 层表面法线方向30到60cm处，扫描获取开颅区域变形后软组织表面点云；扫描同时，借助 光学跟踪设备获得跟踪工具空间到跟踪设备空间坐标变换关系以及跟踪设备空间到参考 架空间的坐标变换关系，通过对术前图像和患者空间的标记点刚性配准得到参考架空间到 图像空间坐标变换关系；
[0042] 获得以上四个空间的坐标关系后，将变形后软组织表面和初始软组织表面配准到 统一空间坐标系下，完成初配准；
[0043] 通过人工勾画，得到开颅区域部位的网格表面节点（变形前软组织表面）和变 形后脑组织皮层点云（变形后软组织表面），其中网格表面节点包含134节点，点云包含 18127节点；
[0044] 将网格表面节点划分为17个小块，前16小块，每个小块包含8个节点，最后一个 小块包含6个节点；
[0045] 为每个点集小块？1<构建能量最小方程获得点其表面位移；
[0047] 其中Pk= {p，〇 = 1，2,……1}为点集小块，其中前16个小块，1 = 8,最后一个小 块，1 =6，Y= {y，j= 1，2,……N}，为点云的点集，其中N= 18127,cjk是定义两个点集之 间对应概率的相关性矩阵，λ为权重因子，用薄板样条（Thin-plateSpline)非刚性配准 算法计算变形皮层（Y)与未变形皮层（pk)之间映射函数f，获得点集小块表面位移Disppk;
[0048] 集合每个点集小块的位移Disppk，获得所有需要跟踪的软组织表面网格节点的位 移Dispx。
【主权项】
1. 一种基于子块的软组织表面变形追踪方法，其特征在于，其包括步骤： (1) 采用自动分割算法从术前图像中提取目标软组织； (2) 对分割图像进行网格化处理，并提取表面网格节点作为软组织初始表面； (3) 通过Ξ维激光扫描仪或者术中Ξ维成像设备获取变形后软组织表面点集，作为变 形后的软组织表面； (4) 使用刚性配准方法将对变形后软组织表面和初始软组织表面进行初配准； (5) 基于子块式能量函数最小非刚性配准算法来获得两个点集中点与点之间的映射关 系。2. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述软组织为脑组织或者前列腺组织。3. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤（1)中，所述自动分割算法包括步 骤： (1) 通过灰度直方图获取图像的上、下限灰度值W及组织与背景的粗略口限值t。； (2) 利用口限值t估计图像中组织重屯、的大体位置，并估计组织的大致尺寸，W球体表 示； (3) 将组织表面建模成离散Ξ角网格曲面，初始模型为离散Ξ角网格球面，球屯、位于组 织重屯、，半径为估计组织半径的1/2; (4) 将初始球面离散Ξ角网格缓慢变形，每次变形一个顶点，当顶点变形至脑组织边界 时，遵循变形力W保证组织表面光滑。4. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤（2)中的Ξ维网格是四面体网格， 或是六面体网格。5. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤（3)中的术中软组织表面点集通过 Ξ维激光扫描仪获取，或通过术中Ξ维成像设备获取。6. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤（4)中的刚性配准方法通过不同空 间的坐标系转换，或通过迭代最近点算法（ICPJterativeClosestPoint)。7. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤巧）中，其子块式表面跟踪算法包 含步骤： (1) 将需要跟踪的软组织初始表面网格节点X={X，i= 1，2,……M}划分成若干小 块：P= {p,k= 1，2,......L}，除了小块化W外，每个小块p泡含1个节点，小块p泡含 M-化-1)*1个节点； (2) 为每个点集小块Pk构建能量最小方程获得点其表面位移；其中Pk= {p，0 = 1，2,......1}为点集小块，Υ= (y,j= 1，2,......N}为点云的点集， Cjk是定义两个点集之间对应概率的相关性矩阵，人为权重因子，用薄板样条CThin-plate Spline)非刚性配准算法计算变形皮层灯）与未变形皮层（Pk)之间映射函数f，获得点集 小块表面位移Disppk; (3) 集合每个点集小块的位移Disppk，获得所有需要跟踪的软组织表面网格节点的位 移DisPx。8. 根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述Ξ维成设备是术中Ξ维B超，或是术中 磁共振或术中Ξ维计算机断层扫描设备。9. 根据权利要求6所述方法，其特征在于，使用不同空间的坐标系转换实现初始软组 织表面和变形后软组织表面的初配准包括如下步骤： (1) 将Ξ维激光扫描仪空间变换到跟踪工具空间； (2) 将跟踪工具空间变换到跟踪设备空间； (3) 将跟踪设备空间变换到参考架空间； (4) 将参考架空间变换到图像空间，图像空间为变形前软组织所在空间。10. 根据权利要求10所述方法，其特征在于，所述的跟踪工具固定在Ξ维激光扫描仪 上，跟踪工具被跟踪设备跟踪；参考架固定在患者身体上，参考架被跟踪设备跟踪。
【专利摘要】本发明属医学图像处理及应用领域，涉及一种软组织表面变形追踪算法。本发明方法包括软组织分割算法；对提取的目标组织进行网格化处理，获得初始软组织表面点集；通过三维激光扫描仪或者术中三维成像设备获取变形后软组织表面点集；使用刚性配准方法将对变形后软组织表面和初始软组织表面进行初配准；最后基于子块式能量函数最小非刚性配准算法来获得两个点集中点与点之间的映射关系。本发明的方法实施简单，精度可靠，可集成在现有导航系统中，实现术中软组织变形矫正，从而大幅度提高导航系统精度，有助于临床应用。
【IPC分类】G06T17/00, G06T7/00
【公开号】CN105310776
【申请号】CN201410723354
【发明人】章琛曦, 宋志坚, 王子龙, 姚德民, 王满宁
【申请人】复旦大学
【公开日】2016年2月10日
【申请日】2014年12月2日