磁跟踪系统与成像装置的配准的制作方法

本发明涉及医疗装置以及相关联的软件的领域，并且具体地讲，涉及医学规程的背景内的坐标系的自动配准。

背景技术：

迭代最近点(icp)算法通常被用来将两个点集或点“云”彼此配准。使用icp，“源云”被转换成与“参考云”最佳匹配，使得两朵云之间的距离的量度最小化。在其最基本的具体实施中，icp算法迭代地执行以下一系列步骤直至针对收敛的某些条件得到满足：

1)针对源云内的每个点，发现参考云中对应的点(其可被称为“最近邻”)。

2)计算使两个点云之间的总距离最小化的转换，该总距离为源点与对应参考点之间的相应距离(例如，计算为平方欧氏距离)的总和。

3)使用所计算出的转换来转换源云。

以引用方式并入本文的rusu、radubogdan等人的“aligningpointcloudviewsusingpersistentfeaturehistograms”(2008ieee/rsj智能机器人与系统国际会议，ieee，2008)针对将点云数据视图对齐到一致的全球模型中的问题而调查永久点特征直方图的用途。给定噪点云的集合，所呈现的算法估计局部描述每个点的几何结构的一组稳固的16d特征。通过分析在不同标度下的特征的持久性，该算法提取最好地表征给定点云的最佳集合。所得的持续性特征被用于初始对齐算法来估计大约将输入数据集配准的刚性转换。该算法通过将数据集转换成其收敛槽来为迭代配准算法诸如icp(迭代最近点)提供好的起始点。

技术实现要素：

根据本发明的一些实施方案，提供了包括电接口和处理器的一种系统。当探头被放置在受检者的身体上的相应位置处时，该处理器被配置成经由该电接口接收来自该探头的多个信号。该处理器还被配置成由所述信号导出与所述相应位置对应的点集。该处理器还被配置成通过以下方式将点集与受检者的身体的三维图像配准：针对所述点中的每个点，识别所述图像的一个或多个体素，所述一个或多个体素的相应表面法线被取向在所述探头保持在所述点对应的所述位置处的取向的给定角度内；以及计算将所述点中的每个点与针对所述点识别的所述体素中选择的一个体素对齐的转换。随后，基于所述配准，该处理器还被配置成在用于获取所述图像的成像装置的坐标系中跟踪胞内抗体工具的位置。

在一些实施方案中，所述处理器被配置成初始以第一精度水平来将所述点集与所述图像对齐，并且所计算出的转换以大于所述第一精度水平的第二精度水平将所述点集与所述图像对齐。

在一些实施方案中，所述处理器被配置成通过迭代地执行所述识别和所述计算来将所述点集与所述图像配准。

在一些实施方案中，所述处理器被配置成通过使用迭代最近点(icp)算法来迭代地执行所述识别和所述计算。

在一些实施方案中，该给定角度小于50度。

在一些实施方案中，所述转换使所述点集与所述体素中相应的选择的体素之间的距离度量最小化。

在一些实施方案中，所述距离度量基于(i)所述体素中所述选择的体素的相应的表面法线与(ii)所述探头保持的相应的取向之间的相应角度。

在一些实施方案中，所述处理器还被配置成从所述信号导出所述探头保持在所述位置中的每个位置处的取向。

在一些实施方案中，所述处理器还被配置成在所述图像上在所述图像中的与所跟踪到的位置对应的位置处覆盖所述胞内抗体工具的视觉表示。

根据本发明的一些实施方案，还提供了一种方法，该方法包括将点集与受检者的身体的三维图像配准，所述点集与由跟踪系统跟踪的探头所放置的所述身体上的相应位置对应。然后通过以下方式执行该配准：针对所述点中的每个点，识别所述图像的一个或多个体素，所述一个或多个体素的相应表面法线被取向在所述探头保持在所述点对应的所述位置处的取向的给定角度内；以及计算将所述点中的每个点与针对所述点识别的所述体素中选择的一个体素对齐的转换。随后，该方法还包括使用所述跟踪系统并基于所述配准在用于获取所述图像的成像装置的坐标系中跟踪胞内抗体工具的位置。

在一些实施方案中，所述点与所述受检者的面部上的相应位置对应。

在一些实施方案中，跟踪系统包括磁跟踪系统。

结合附图，从本发明实施方案的以下详细描述，将更全面地理解本发明，其中：

附图说明

图1为根据本发明的一些实施方案的磁跟踪系统的示意图；

图2为根据本发明的一些实施方案的由处理器执行的配准技术的流程图；并且

图3为根据本发明的一些实施方案的识别候选对应体素的示意图。

具体实施方式

概述

本发明的实施方案提供了用于在医学规程之前将受检者的三维图像(或“容积”)与用于在该规程期间跟踪操作工具的跟踪系统配准的改进的方法和系统。这允许操作医师在该规程期间探知该操作工具相对于受检者的解剖结构的位置。例如，基于该配准，该工具的表示可覆盖在该规程期间实时获取的图像上，于该图像中与该工具的当前位置对应的位置处。

在一些实施方案中，例如，在对受试者执行鼻窦手术之前，使用计算机断层扫描(ct)获取受试者头部的容积。然后将所获取的ct容积与磁跟踪系统配准，该磁跟踪系统用于跟踪将被插入受检者的鼻窦中的操作工具。为了执行该配准，由磁跟踪系统跟踪的探头在获取ct容积之前或之后穿过受检者的面部。在面部上的各个位置处，记录在跟踪系统的坐标系中被表示为点的探头的位置。然后通过将从探头获得的点集与ct容积配准来将磁跟踪系统与ct容积配准。

为了执行这种配准，可使用icp算法。例如，探头坐标集可被指定为源云，使得icp算法迭代地(i)将每个探头坐标与对应的最近邻ct容积体素配对，并且然后(ii)将使对应点对之间的总距离最小化的转换应用到探头坐标。经过多次迭代计算的转换的合成限定两个坐标系之间的配准。

使用icp算法的挑战是有时该算法由于算法的一个或多个迭代处较差的最近邻选择而缓慢收敛。

本发明的实施方案通过使用从探头获得的表面几何信息来更好地执行最近邻选择而解决了这个问题。具体地讲，随着探头坐标的获取，探头被保持成使得探头被配准在法向量对面部的合适角度阈值内。(换句话说，该探头被保持为大约垂直于面部。)因此，通过记录探头在探头坐标中的每一个探头坐标处的取向，可获得法向量在探头坐标处的大约相应取向。然后，在迭代中的每一次迭代处，探头坐标中的任一个探头坐标的候选最近邻可限于法向量在探头取向的给定角度内的那些体素。因此，可过滤掉不适当的最近邻候选，从而加速算法的收敛。

例如，在不使用本文所述的技术的情况下，由于ct容量体素的接近度，紧邻受检者的鼻部右侧的探头坐标可与位于受检者的鼻部右侧的底部处的该体素配对。然而，使用本文所述的技术，该ct容量体素将从作为候选最近邻的考虑中去除，由于该ct容量体素处的法线大约垂直于探头坐标处的法线。

虽然本公开主要讨论了上述具体应用，即，在其中磁跟踪系统与ct容量配准的鼻窦手术，需要注意的是，本文所述的技术可被应用于在任何种类的手术的背景下加速配准，而不管使用的特定成像模式或跟踪系统。一般来讲，从探头获取的点可对应于受检者的面部上的相应位置，和/或受检者的身体的任何其他部分上的相应位置。此外，本文所述的技术可应用于加速任何种类的点集配准算法，其中上述点对应挑战呈现其自己，包括例如鲁棒点匹配和核相关。

系统说明

首先参见图1，该图为根据本发明一些实施方案的磁跟踪系统20的示意图。如以下进一步描述的，系统20可用于促进鼻窦手术的执行，其中胞内抗体操作工具被插入受检者28的鼻窦中。

系统20包括一个或多个磁场发生器32。在手术期间，发生器32产生相应的磁场，其在联接到操作工具的一个或多个磁传感器中诱导相应电压。系统20还包括处理器34，其被配置成控制磁场发生器32、基于磁传感器中诱导的电压探知工具的位置和取向，以及将跟踪系统的坐标系与其他坐标系配准，如下文更详细所述。

在鼻窦手术之前，受检者28通常躺在手术台30上，例如以仰卧位，使得受检者的头部靠近磁场发生器。随后，在磁场发生器产生相应磁场时，医师26用其远侧端部包括一个或多个(例如，三个)磁传感器24的探头22的远侧尖端37来接触受检者的面部的多个位置。在探头22和受检者皮肤之间的每个接触点处，远侧尖端37的位置和探头的取向由处理器34基于传感器中诱导的电压来探知。(换句话说，磁跟踪系统用于探知探头所保持在的位置和取向。)因此医师获取在跟踪系统的三维坐标系(其还可被称为探头的三维坐标系)中与受检者的面部上探头所放置的相应位置对应的点集44。通常，如上所述，医师使探头保持大约垂直于受检者的面部，同时获取点集44。

如图1所示，可以围绕受检者的头部的马蹄构型将发生器32布置在手术台30的表面上。另选地，发生器可位于手术台旁边或下方，和/或可被布置成任何其他合适的构型。

如图1所示，系统20通常包括具有一个或多个电接口38的控制台36。探头22和发生器32经由电接口38连接至处理器34。因此，随着探头被放置在受检者的面部上的相应位置处，经由电接口38，处理器可控制磁场发生器，以及从探头接收指示探头位置和取向的信号(例如，诱导的电压)。然后，处理器可从该信号导出点集44，以及相关联的探头取向。(为简单起见，可以这样说，处理器从探头接收点集44以及相关联的探头取向。)

在获取到点集之后，处理器34将该点集与受检者的头部的三维图像40配准，该图像例如可通过ct成像装置获取。通常，处理器首先以第一粗精度水平将点集与图像配准。例如，可通过将与明确位置例如受检者的鼻部的尖端对应的若干点与图像中的对应体素配准来执行初始配准。通常，医师手动地识别这些点和体素，之后处理器计算将所识别的点映射到所识别的体素的转换，并将该转换应用到点集。

接下来，处理器通过计算如下转换来精修配准，该转换以大于第一精度水平的第二精度水平将点集与容量配准。通常，处理器执行迭代求精，从而在每个迭代期间，处理器计算相继更精确的转换。例如，处理器可使用如上所述执行迭代配准的icp算法。在一些实施方案中，处理器34在配准程序期间在显示器42上显示图像40和点44。

一般来讲，处理器34可体现为单个处理器或协作式联网或集群的处理器集。处理器34通常是编程化数字计算装置，该装置包括中央处理单元(cpu)、随机存取存储器(ram)、非易失辅助存储器诸如硬盘驱动器或光盘驱动器、网络接口和/或外围装置。如本领域所公知的，将包括了软件程序的程序代码和/或数据加载到ram中用于由cpu执行和处理，并且生成结果用于显示、输出、传输或存储。程序代码和/或数据可以电子形式例如经网络下载到计算机，或者，另选地或除此之外，程序代码和/或数据可提供和/或存储在诸如磁性存储器、光学存储器或电子存储器的非临时性有形介质上。此类程序代码和/或数据在提供给处理器之后，产生被配置成执行本文所述任务的机器或专用计算机。

另外现在参见图2，该图是根据本发明的一些实施方案的由处理器34执行的配准技术的流程图。

如上所述，处理器34首先在初始配准步骤46处执行点集与图像的初始配准。换句话讲，如上所述，处理器计算将点与图像中适当的对应体素粗略配准的转换，并将所计算出的转换应用到点。

接下来，在识别步骤48处，针对点集中的每个点，处理器识别一个或多个候选对应体素51，候选对应体素中的每一个体素将可能被选择为该点的对应体素，即最近邻体素。通常，处理器仅识别作为候选体素的位于点的给定距离内(在其当前转换位置处)并且其相应表面法线被取向在所述探头保持在所述点对应的所述位置处的取向的给定角度内的那些体素。(施加到点集的任何转换也施加到探头的取向向量，使得取向向量与表面法线之间的角度可被正确地计算。)如下文参考图3进一步描述，通过基于这些体素处的表面法线取向选择点的候选体素，处理器可避免选择不适当的对应体素。(为了探知表面法线，处理器可使用任何合适的算法，诸如在函数“surfnorm.”中所施用的算法)

随后，在转换计算步骤50处，处理器计算将每个点与该点的候选对应体素中的选择的一个体素配准的转换。在计算该转换时，处理器通常使点集与所选择的对应体素之间的距离度量最小化。例如，在icp算法的一个具体实施中，假设有n个点，最小化的距离d为||tp-q||²，其中(i)p为在每列中包含点中的相应一个点的齐次坐标的4xn矩阵，(ii)q为在每列中包含对应体素的坐标的3xn矩阵，并且(iii)t为施加到p的3x4转换矩阵。换句话讲，处理器找到t和q，其中q中的每个体素均选自相关的坐标集，其使距离d最小化。(需要注意的是，任何其他合适的距离度量诸如“l1”或“l∞”距离可被最小化，另选地最小化至上面提到的“l2”距离。)

随后，在转换步骤52处，处理器将所计算出的转换施加到所述点。例如，在第i次迭代期间，假设发现转换矩阵ti使点集与对应体素之间的距离最小化，则处理器可计算pi+1＝tipi。然后，在检查步骤54处，处理器检查收敛是否已经达到。例如，处理器可检查距离d是否低于阈值；另选地，处理器可检查所计算出的转换是否已经将点移动了小于阈值距离。如果算法尚未收敛，则处理器执行识别步骤48、计算步骤50和转换步骤52的另一迭代。否则，点集与图像的配准结束。随后，如果在先前的步骤中尚未执行，则处理器计算将磁跟踪系统的坐标系与成像装置的坐标系配准的复合转换。例如，假设针对初始配准使用的初始转换t0以及在配准算法的k次迭代期间计算的转换t1…tk，则复合转换tc将为t0×t1×…tk。

随后，在受检者手术期间，处理器从联接到胞内抗体工具的磁传感器接收诱导的电压。根据这些诱导的电压，处理器导出工具在磁跟踪系统的坐标系中的坐标。然后，处理器将复合转换施加到这些坐标，以便将这些坐标映射到用于获取图像的成像装置的坐标系。因此，处理器跟踪胞内抗体工具在成像装置的坐标系中的位置。换句话说，使用跟踪系统并基于该配准，在成像装置的坐标系中跟踪胞内抗体工具的位置；跟踪系统跟踪该工具在该跟踪系统的坐标系中的位置，并然后在配准期间计算的转换将该位置映射到成像装置的坐标系中。

通常，在手术期间，处理器进一步在由成像装置获取的图像上在所述图像中的与胞内抗体工具的所跟踪到的位置对应的位置处覆盖该工具的视觉表示。胞内抗体工具的表示可覆盖在图像40上或由成像装置获取的另一个图像上，诸如在手术期间实时获取的图像上。

现在参见图3，其为根据本发明的一些实施方案的识别候选对应体素的示意图。

在左侧，图3示出了受检者的面部的一部分。探头22接触紧邻受检者的鼻部的受检者的面部。由沿探头的中心纵向轴线延伸的取向向量58来指示探头的取向。通常，如上面所指出的，医师握住探头使得探头大约垂直于受检者的面部；因此，取向向量58大约与受检者的面部的探头接触该面部的位置60处的法向量配准。

在右侧，图3示出了受检者的面部的相同部分的三维图像40，该图像40包括多个体素62。如上所述，在识别步骤48中，处理器识别从探头获取的点中的每个点的候选对应体素。图3示出了在探头的坐标系中与位置60对应的特定点44的该过程。(假设一个或多个转换已被执行到点44，使得该点在该图像中处于粗略正确的位置。)

如上所述，在识别步骤48期间的挑战不是去识别作为候选对应体素的具有很小的可能性与点对应的那些体素。例如，图3指定靠近点44的两个特定体素：第一体素64和第二体素70。在第二体素70潜在地与点44适当匹配时，位于受检者的鼻部上的第一体素64明显为不适当匹配；因此，将第一体素64选择为点44的对应体素将有可能导致配准算法相对于选择第二体素70来说更加缓慢地收敛。

如上所述，处理器通过基于表面法线信息来执行候选对应体素的选择识别而解决了这一难题。例如，在识别点44的候选对应体素时，处理器可考虑第一体素64的法向量66和第二体素70的法向量68。具体地讲，处理器可以计算这些法向量与取向向量58之间的相应角度θ。在法向量68的情况下，该角度相对较小；另一方面，在法向量66的情况下，该角度相对较大。因此，处理器可将第二体素70而不是第一体素64识别为点44的候选对应体素。

假设医师握住探头使其大约垂直于受检者的面部，针对适当的候选对应体素，θ可能接近零。然而，处理器可为θ设定为探头的取向留有一定余地的阈值。例如，所述阈值可具有小于50度的任何合适的值，诸如45度。此类阈值为探头的取向留有一定余地，同时仍过滤掉不适当的候选体素。

上述实施方案将表面法线信息用作过滤器，以选择性地识别候选对应体素。在识别这些候选之后，例如基于通常距离最小化的目标来执行针对每个点的相应对应体素(即，最近邻)的选择，而不进一步考虑该表面法线信息。换句话说，上述实施方案使用识别步骤48而不是计算步骤50中的表面法线信息。

在其他实施方案中，表面法线信息另选地或除此之外在计算步骤50中使用，用于对应体素的选择和转换的计算。例如，在计算步骤50中最小化的距离可基于所选择的对应体素的相应表面法线与探头所保持的相应取向之间的相应角度。例如，距离度量可采取||tpi-q||²+αq(θ1，θ2，...θn)的形式，其中α为适当的加权系数，并且q为将角度θ映射到标量值的“罚”函数，从而对于较高的θ值，标量值增大。(每个角度θk为探头针对第k个点的取向向量与第k个点的对应体素处的法向量之间的角度。)

示例伪码

在该示例性实施方案中，当以任何合适的编程语言实施时，以下伪码可用于在识别步骤48中识别针对点集中的点中的每一个的候选对应体素。以下实施例包括若干评论，每个都开始于双斜杠(“//”)，其解释了伪码的功能。

//初始化将保持所有候选的向量

向量<vec4>skinsurfaceneighbors；

//限定45度(45度为角度阈值)的余弦

实型常量cos45＝0.707f；

//在所有小区近邻(在特定距离内的相邻体素)上循环

针对(inti＝0；i<cellneigbors.size()；i++){

//得到体素

vec4pos＝m_dasset->getvolumecoords(cellneigbors[i])；

//得到体素的法向量

vec4n＝m_dasset->getnormal(pos)；

n.normalize()；

//得到探头的取向向量

vec4normpointdir＝cathpointingdir.normalize()；

//计算法向量与取向向量之间的角度的余弦

实型cosa＝normpointdir.dot(n).getelement<0>()；

//如果该体素位于皮肤表面上并且角度小于45度，则将该体素列为候选

如果(isskinsurfacecell(cellneigbors[i])&&(cosa>＝cos45))

skinsurfaceneighbors.push_back(pos)；

}

本领域技术人员应当理解，本发明不限于上文具体示出和描述的内容。相反，本发明实施方案的范围包括上文所述各种特征的组合与子组合两者，以及本领域的技术人员在阅读上述说明书时可能想到的未在现有技术范围内的变型和修改。以引用方式并入本专利申请的文献被视为本专利申请的整体部分，不同的是如果这些并入的文献中定义的任何术语与本说明书中明确或隐含地给出的定义相冲突，则应只考虑本说明书中的定义。