基于分段多元线性回归的肺漂移精准校正方法与流程

本发明涉及手术导航技术中的肺漂移校正方法，尤其涉及基于分段多元线性回归的肺漂移精准校正方法。

背景技术：

近年来，随着空气质量的下降，以及人们饮食习惯等因素导致癌症发病率和死亡率处于持续上升阶段，而肺癌正是癌症死因的头号杀手，因此对肺癌的早期诊断十分重要。临床实践中，CT引导下肺穿刺活检术成为定性诊断肺区病灶的重要检查方法，它具有创伤小，操作过程简单，活体细胞检查真实可靠等优点。然而在穿刺活检手术中，病人呼吸会引起肺部解剖结构大幅度漂移，从而导致手术穿刺针无法准确定位病灶位置，进而影响癌症早期的准确诊断。因此，对肺漂移的精准校准是十分必要的。

现有技术中，为减小病人术中肺区漂移的方法是要求病人在扫描CT和穿刺插针时屏气，可理论上认为引导的CT图像和穿刺时的肺部形态保持一致，但是10％-15％的病人无法保持相同的屏气状态，从而引起错误的偏移。在不屏气状态下需要实时计算肺部呼吸和体态移动引起的漂移，基于图像配准的方法需要大量的计算时间，无法达到实时性要求。因此常见的方法是建立肺呼吸形变模型来快速计算病灶位置，基于PCA统计模型的方法需要大量不同呼吸时序的CT图像作为训练样本，辐射量高。而现有的两个时序的线性呼吸模型不能完整的表达肺的呼吸状态，特别是在肺部底端偏移量巨大，具有较大的计算误差。肺部漂移量在不同部位具有很大差异，因此需要进行分段分析，而目前还没有研究将肺漂移进行分段建模处理。

技术实现要素：

发明目的：本发明的目的是提供一种稳定可靠、成本低和临床适用性强的基于分段多元线性回归的肺漂移精准校正方法，以得到精准的校正结果。

技术方案：本发明包括以下步骤：

(1)拍摄两幅用于肺形变建模的、不同呼吸时序的CT图像，；

(2)从CT图像中分割出肺区并沿垂直于横断面方向将其划分为上、中、下三个部分；

(3)利用梯度下降法半自动获取两幅不同呼吸时序CT图像中的肺部特征点；

(4)将带有电磁定位传感器的参考针穿刺到肿瘤附近区域；

(5)注册物理空间并拍摄含参考针的CT图像；

(6)利用电磁跟踪系统实时获取参考针针尖位置；

(7)利用参考针针尖的实时位置和肺部区域特征点，采取分段多元线性回归的方法，建立肺部组织的实时形变模型，以对肺内组织漂移进行精准校正。

步骤(1)中，两幅CT图像只需涵盖包括肿瘤在内的一部分肺。

步骤(3)中，包括获取一副CT图像的肺部特征点和利用软件半自动获取另一幅CT图像中的对应特征点。

步骤(4)中，包括预先在参考针针尖位置埋入传感器和利用电磁跟踪系统对参考针进行标定操作。

步骤(7)中，采用分段多元线性回归的方法时，由于肺位移的非线性性，为增加算法精度，沿垂直于横断面方向将整个肺划分为上、中、下三个部分对其分别作多元线性回归。

步骤(7)中的实时形变模型，包括空间形变模型和时间形变模型。

建立空间形变模型的具体步骤如下：

(71)利用多元线性回归的连续方程描述肺部各个特征点的运动信息：

其中Ds表示两个时序之间的位移，为包含坐标特征的信息，如ln(x)，xi是中第i个元素，bi∈R是通过多元线性回归得到的参数；

(72)利用多元线性回归方程计算得到参数bi∈R，各个方向下的位移将独立进行计算；运动后病灶坐标可用如下公式表示：

其中表示病灶的初始位置坐标，表示病灶模拟得到的实时坐标。

建立时间形变模型的具体步骤如下：

(81)设定在空间形变中模拟位移为0的点在所有的时间中位移均为0，利用多元线性回归方程计算出肺部空间形变位移为0的n个点坐标；

(82)重新定义从初始时序kini到终止时序kf的肺部漂移：

(83)利用n个位移为0的点和参考针针尖坐标计算b'i：

其中是坐标特征矢量，从到为n个位移为0的点的矢量坐标。

(84)联合(3)(4)最后得到的简化形变公式如下：：

有益效果：与现有技术相比，本发明结合磁导航系统实时定位参考针位置，对肺漂移的进行精准校正，提高了手术精度和效率，同时具有稳定可靠、实现方便、成本低、临床适用性强等优点。

附图说明

图1是本发明操作步骤示意图；

图2是本发明实施流程示意图。

具体实施方式

如图1、图2所示，肺漂移精准校正方法包括以下步骤：

(1)拍摄两幅用于后续的肺形变建模的、不同呼吸时序的CT图像；为了减少辐射剂量，两幅CT图只需涵盖包括肿瘤在内的一部分肺；

(2)从CT图像中分割出肺区并沿垂直横断面方向分为上、中、下三个部分；

(3)利用梯度下降法半自动的获取两幅不同呼吸时序CT图像中的肺部特征点；

(4)将带有电磁定位传感器的参考针插入病灶附近；

(5)注册物理空间并拍摄含参考针的CT图像；

(6)利用电磁跟踪系统实时获取参考针针尖位置；

(7)利用参考针针尖实时位置和肺部区域的特征点，采取分段多元线性回归的方法，分别建立肺部组织的空间形变模型和时间形变模型，以对肺内组织漂移进行精准校正，建立空间形变模型的具体步骤如下：

(71)利用多元线性回归的连续方程描述肺部各个特征点的运动信息：

其中Ds表示两个时序之间的位移，为包含坐标特征的信息，如ln(x)，xi是中第i个元素，bi∈R是通过多元线性回归得到的参数；

(72)利用多元线性回归方程计算得到参数bi∈R，各个方向下的位移将独立进行计算；运动后病灶坐标可用如下公式表示：

其中表示病灶的初始位置坐标，表示病灶模拟得到的实时坐标。

建立时间形变模型的具体步骤如下：

(81)假设在空间形变中模拟位移为0的点在所有的时间中位移均为0，利用多元线性回归方程计算出肺部空间形变位移为0的n个点坐标；

(82)重新定义从初始时序kini到终止时序kf的肺部漂移：

(83)利用n个位移为0的点和参考针针尖坐标计算b'i：

其中是坐标特征矢量，从到为n个位移为0的点的矢量坐标。

(84)联合(3)(4)最后得到的简化形变公式如下：

具体实验过程为：为对分段多元线性回归的肺漂移精准校正方法进行评价，6组包括10个呼吸时序的4DCT将被用于模型实验。此6个数据中，在呼气末和吸气末2个时序有100个对应特征点提供；其中3个数据，所有10个呼吸时序均有100个对应特征点提供。

具体数据见表1：

表1数据信息

对6组数据进行空间形变精度测试：

具体操作如下：将呼气末和吸气末两个时序中一个作为初始时序，另一个作为终止时序。将整个肺按垂直于横断面方向等分为上中下三个区域，取其中一个区域，对每个区域中含有的特征点进行多元线性回归获取公式(1)取区域中任意一点作为参考点，即参考针针尖。用该点从初始时序运动到终止时序的位移来修正公式(1)获得公式(3)利用公式3对除该点以外其他的点进行运动模拟。通过求模拟运动后坐标和真实运动坐标的误差来获得空间形变精度。

对6组数据进行时间形变精度测试：

单对呼气末和吸气末两个时序的形变精度并不能代表在这个整个呼吸周期中的精度。测试数据的十个呼吸时序是均匀地在一个呼吸周期中采集的，因此可以取其中一个呼吸时序作为初始时序，对其余9个呼吸时序数据全部利用公式(4)、(5)进行形变模拟，求得平均的形变精度代表整个呼吸时序的精度。

使用分段多元线性回归方法和刚体模型方法分别在左下肺、右上肺进行实验，实验对比结果见表2：

表2分段多元线性回归方法和刚体模型分别在左下、右上肺区的误差结果对比