手术计划的确定方法、装置及存储介质与流程

本申请涉及一种手术计划的确定方法、装置及存储介质，属于计算机技术领域。

背景技术：

脑深部电刺激用于临床上神经精神障碍性疾病的治疗。立体定向手术前，精确定位靶点和手术路径将决定该疾病的治疗疗效。

现有的立体定向手术计划软件中，通常采用核磁共振t1序列显示脑神经核团图像，但该脑神经核团图像并不能清晰地显示白质纤维束的图像，白质纤维束的定位通常是基于手术经验确定。

然而，人工定位白质纤维束走向的定位结果可能不够准确，从而导致手术计划的确定不准确的问题。

技术实现要素：

本申请提供了一种手术计划的确定方法、装置及存储介质，可以解决现有的手术计划的植入路径确定结果不够准确的问题。本申请提供如下技术方案：

根据本发明的一种方案，提供了一种手术计划的确定方法，所述方法包括：

获取目标对象的对象组织图像；

获取所述目标对象的白质纤维束图像；

将所述对象组织图像和所述白质纤维束图像进行图像融合，得到融合后的对象图像；

显示所述融合后的对象图像，所述融合后的对象图像包括对象组织图像内容和白质纤维束图像内容，以结合所述对象组织图像内容和所述白质纤维束图像内容规划手术路径。

可选地，所述显示所述融合后的对象图像之后，还包括：

获取模拟手术器材，所述模拟手术器材用于模拟对所述目标对象手术中使用的实际手术器材；

在所述融合后的对象图像中显示所述模拟手术器材的模拟植入路径。

可选地，所述显示所述融合后的对象图像，包括：

在二维/三维坐标系中显示所述融合后的对象图像。

可选地，所述显示所述融合后的对象图像之后，还包括：

对所述融合后的对象图像的显示角度、显示尺寸和/或显示位置进行调整。

可选地，所述将所述对象组织图像和所述白质纤维束图像进行图像融合，得到融合后的对象图像的步骤，还包括：

以所述对象组织图像与所述白质纤维束图像上相同位置的组织结构作为基准，使用图像融合算法将所述述对象组织图像和所述白质纤维束图像进行配准融合，得到所述融合后的对象图像。

可选地，所述对象组织图像为基于mri技术得到t1或t2图像；

所述白质纤维束图像为基于dti技术得到的图像。

可选地，所述显示所述融合后的对象图像之后，还包括：

获取手术路径信息；

将手术路径信息发送至其它设备。

根据本发明的另一种方案，提供了一种手术计划的确定装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取目标对象的对象组织图像；

第二获取模块，用于获取所述目标对象的白质纤维束图像；

图像融合模块，用于将所述脑组织图像和所述白质纤维束图像进行图像融合，得到融合后的对象图像；

路径规划模块，用于显示所述融合后的对象图像，所述融合后的对象图像包括脑组织图像内容和白质纤维束图像内容，以结合所述脑组织图像内容和所述白质纤维束图像内容规划手术路径。

根据本发明的又一方案，提供一种手术计划的确定装置，所述装置包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现前述方案所述的手术计划的确定方法。

根据本发明的又一方案，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现前述方案所述的手术计划的确定方法。

本申请的有益效果在于：通过获取目标对象的对象组织图像；获取目标对象的白质纤维束图像；将对象组织图像和白质纤维束图像进行图像融合，得到融合后的对象图像；显示融合后的对象图像，该融合后的对象图像包括对象组织图像内容和白质纤维束图像内容，以结合对象组织图像内容和白质纤维束图像内容规划手术路径；可以解决现有的手术计划的植入路径确定结果不够准确的问题；由于可以通过对象组织图像与白质纤维束图像进行图像融合，分别确定出对象组织的位置、白质纤维束的位置以及二者之间的位置关系，可以更精确地确定手术路径。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

图1是本申请一个实施例提供的手术计划的确定方法的流程图；

图2是本申请一个实施例提供的对象组织图像的示意图；

图3是本申请一个实施例提供的融合后的对象图像的示意图；

图4是本申请一个实施例提供的对象组织图像的示意图；

图5是本申请另一个实施例提供的手术计划的确定方法的流程图；

图6是本申请另一个实施例提供的手术计划的确定方法的流程图；

图7是本申请一个实施例提供的手术计划的确定装置的框图；

图8是本申请一个实施例提供的手术计划的确定装置的框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。

首先，对本申请涉及的若干名词进行介绍。

磁共振成像(magneticresonanceimaging，mri)：是断层成像的一种，它利用磁共振现象从活体中获得电磁信号，并重建出活体信息。

mri中通过t1和t2描述组织内原子核中核自旋(例如氢原子中质子)与当时周围环境(晶格)间能量传递的时间过程(t1值)和核自旋间相互作用的时间过程(t2值)，t1和t2值反应组织的生理变化状态。t1和t2对mri信号强度的影响在mri图像中表现为组织间亮度差异。使用t1计算得到的图像又称为t1序列；使用t2计算得到的图像又称为t2序列。

mri包括一种特殊形式扩散张量成像(diffusiontensorimaging，dti)。dti是弥散加权成像(diffusionweightedimaging，dwi)的发展和深化，是一种能有效观察和追踪脑白质纤维束的非侵入性检查方法。

图像融合(imagefusion)：是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像的过程。图像融合可以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。

可选地，本申请以各个实施例的执行主体为电子设备为例进行说明，该电子设备可以为计算机、平板电脑、笔记本电脑等具有图像处理能力的设备，本实施例不对电子设备的类型作限定。本实施例中，电子设备中运行有手术计划程序，手术计划程序是用于在手术之前制定手术方案的程序，可选地，本申请中通过手术计划程序执行各个步骤。

可选地，电子设备与核磁共振设备通信相连，以获取该核磁共振设备采集到的图像。

图1是本申请一个实施例提供的手术计划的确定方法的流程图。该方法至少包括以下几个步骤：

步骤101，获取目标对象的对象组织图像。

本申请中，目标对象包括但不限于人类、动物等活体生物，本实施例不对目标对象的类型作限定。

对象组织图像为基于mri技术得到的图像。对象组织图像包括但不限于：脑组织图像、脊髓组织图像等，本实施例不对该对象组织图像中的对象组织类型作限定。另外，对象组织图像包括目标对象的正常组织和/或异常组织。

需要补充说明的是，对象组织图像无法清晰地显示目标对象的白质纤维束。

可选地，对象组织图像可以是二维图像或者是三维图像，本实施例不对对象组织图像的采集形式作限定。

在一个示例中，对象组织图像为基于mri技术得到t1或t2图像。当然，在其它示例中，对象组织图像也可以是基于mri技术得到的其它图像，本实施例不对对象组织图像的类型作限定。

可选地，电子设备与核磁共振设备通信相连，核磁共振设备对目标对象进行扫描，并将扫描得到的对象组织图像发送至电子设备。电子设备获取核磁共振设备对目标对象的扫描完成后得到的对象组织图像。或者，电子设备获取其它设备发送的对象组织图像；或者，电子设备获取本地存储的对象组织图像。

参考图2所示的目标对象的对象组织图像，图2中以对象组织图像为脑部组织图像，且该脑部组织图像包括椭圆形虚线21勾勒的内囊前肢为例进行说明。

步骤102，获取目标对象的白质纤维束图像。

白质纤维束图像为基于dti技术得到的图像。

白质纤维束图像中的白质纤维内容与对象组织图像中的对象组织内容属于目标对象的同一区域。比如：都属于脑部区域。

可选地，电子设备与核磁共振设备通信相连，核磁共振设备对该目标对象的进行扫描，并将扫描得到的白质纤维束图像发送至电子设备。电子设备获取核磁共振设备对目标对象扫描完成后得到的白质纤维束图像。或者，电子设备获取其它设备发送的白质纤维束图像；或者，电子设备获取本地存储的白质纤维束图像。

需要补充说明的是，步骤102可以在步骤101之后执行；或者，在步骤101之前执行；或者，与步骤101同时执行，本实施例不对步骤101与102之间的执行顺序作限定。

步骤103，将对象组织图像和白质纤维束图像进行图像融合，得到融合后的对象图像。

融合后的对象图像包括对象组织图像内容和白质纤维束图像内容。融合后的对象图像可视化呈现对象组织和白质纤维束之间的走行关系，可以辅助规划手术路径。

本实施例中，将对象组织图像和白质纤维束图像进行图像融合，得到融合后的对象图像，由于融合后的对象图像不仅可以对象组织，还可以显示白质纤维束，因此，可以基于对象组织和白质纤维束之间的位置关系，联合实现对手术路径的精确定位。

在进行图像融合时，以对象组织图像与白质纤维束图像上相同位置的组织结构作为基准，使用图像融合算法将该对象组织图像和白质纤维束图像进行配准并融合，得到融合后的对象图像。

其中，相同位置的组织结构可以是对象组织图像中显示的指定位置的组织结构；或者，是白质纤维束图像显示的指定位置的组织结构，本实施例不对图像配准融合时选定的参考位置作限定。

图像融合算法包括但不限于：harris角点检测算法、sift角点检测算法、surf算法等，本实施例不对图像融合算法的类型作限定。

另外，进行图像融合时，可以将三维的对象组织图像与三维的白质纤维束图像进行配准融合，得到三维的融合后的对象图像。

步骤104，显示融合后的对象图像，融合后的对象图像包括对象组织图像内容和白质纤维束图像内容，以结合对象组织图像内容和白质纤维束图像内容规划手术路径。

其中，手术路径包括手术器材的手术角度、手术方向、运行轨迹和/或手术终点位置。

可选地，电子设备在三维坐标系中显示融合后的对象图像；和/或，在二维坐标系中显示融合后的对象图像。

在显示融合后的对象图像之后，电子设备对融合后的对象图像的显示角度、显示尺寸和/或显示位置进行调整。在一个示例中，电子设备接收对融合后的对象图像的调整操作；按照调整操作指示的调整方式调整融合后的对象图像的显示角度、显示尺寸和/或显示位置。这样，用户可以根据需求调整观察角度、放大需要观察的区域，从而更精确地规划手术路径。

以对目标对象的脑部区域规划手术路径为例。此时，对象组织图像为脑组织图像，白质纤维束图像为脑白质纤维束图像。其中，脑组织图像包括脑神经核团中的伏隔核、丘脑底核、或苍白球等；白质纤维束图像包括内囊前肢或扣带回等。本示例中，以脑组织图像包括伏隔核、白质纤维束图像包括内囊前肢为例进行说明，融合后的对象图像参考图3。根据图3可知，融合后的对象图像不仅包括伏隔核31，还包括内囊前肢32。从图3中，可以清晰地显示内侧前脑束、丘脑前辐射在内囊前肢中的走行。

需要补充说明的是，图3中以伏隔核31和内囊前肢32均为黑白显示为例进行说明，在实际实现时，伏隔核31与内囊前肢32的显示颜色可以不同，内囊前肢32中不同类型的白质纤维束的显示颜色可以不同，从而提高白质纤维束的显示效果。

综上所述，本实施例提供的手术计划的确定方法，通过获取目标对象的对象组织图像；获取目标对象的白质纤维束图像；将对象组织图像和白质纤维束图像进行图像融合，得到融合后的对象图像；显示融合后的对象图像，该融合后的对象图像包括对象组织图像内容和白质纤维束图像内容，以结合对象组织图像内容和白质纤维束图像内容规划手术路径；可以解决现有的手术靶点定位结果和手术路径确定结果不够准确的问题；由于可以通过对象组织图像与白质纤维束图像进行图像融合，分别确定出对象组织的位置、白质纤维束的位置以及二者之间的位置关系，可以更精确地确定手术路径。

在一种现有的方法中，通过在目标对象的脑部植入电极进行神经精神障碍性疾病的治疗。在一种手术场景中，医生需要明确电极与内囊前肢中内侧前脑束的关系，此时利用术前dti与术后mri、电子计算机断层扫描(computedtomography，ct)图像进行融合。但是，电极已经植入到了患者体内，即便电极在目标纤维束中的位置不准确，想要修正的话只能再次手术，但也不能确保位置调整的更好。比如：参考图4所示的现有的确定电极与内囊前肢中内侧前脑束之间的位置关系的示意图。其中，图4中的a表示术前mrit1图像；b表示术后ct图像与术前mrit1图像融合，以显示植入电极在内囊前肢中的位置，0、1、2、3表示刺激电极触点；c表示术后mri显示植入电极在内囊前肢中的位置，0、1、2、3表示刺激电极触点；d表示术后mrit1图像与术前mridti融合，显示植入电极与走行于内囊前肢中的内侧前脑束的位置关系。

然而，上述方法不能在术前或者手术过程中呈现将要植入的电极的位置。

基于上述技术问题，结合上述实施例，参考图5，在步骤104之后，本申请提供的手术计划的确定方法，还包括以下几个步骤：

步骤501，获取模拟手术器材，模拟手术器材用于模拟对目标对象手术中使用的实际手术器材。

模拟手术器材可以是用户通过手术计划程序创建的线条；或者，也可以是手术计划程序中存储的器材图像。模拟手术器材可以模拟手术过程中使用的电极、和/或刺针等，本实施例不对模拟手术器材所模拟的实际手术器材的类型作限定。

步骤502，在融合后的对象图像中显示模拟手术器材的模拟植入路径。

植入路径的选择，除了考量靶点之间的位置关系之外，特定疾病还需要考量白质纤维束在对象组织中的分布与走向。可选地，模拟植入路径是用户通过在融合后的对象图像上拖曳模拟手术器材的位置确定的。

通过在融合后的对象图像中显示模拟手术器材的模拟植入路径，可以在电子设备上清晰地显示模拟手术器材的手术路径，从而实现更精确地确定手术路径。

综上所述，本实施例提供的手术计划的确定方法，通过在融合后的对象图像中显示模拟手术器材的模拟植入路径；可以解决不能在术前呈现模拟手术器材的模拟植入路径，导致该模拟手术器材的植入位置可能不准确的问题；可以在术前确定出模拟手术器材的植入路径，从而提高在手术时植入模拟手术器材的准确性。

可选地，结合上述实施例，参考图6，在步骤104之后，本申请提供的手术计划的确定方法，还包括以下几个步骤：

步骤601，获取手术路径信息。

手术路径信息包括但不限于：手术角度信息、手术方向信息、运行轨迹信息和/或手术终点位置信息。

手术路径信息可以是用户输入的；或者是在融合后的对象图像中显示模拟手术器材的模拟植入路径之后(即步骤502之后)，基于模拟植入路径在融合后的对象图像上的位置确定的。

步骤602，将手术路径信息发送至其它设备。

可选地，其它设备包括但不限于：手术操作设备，该手术操作设备用于根据手术路径信息对目标对象进行手术；或者电子设备，该电子设备用于供用户查看手术路径信息。

综上所述，本实施例提供的手术计划的确定方法，通过获取手术路径信息，并将手术路径信息发送至其它设备，可以供其它设备显示或执行手术，实现手术路径信息的共享。

图7是本申请一个实施例提供的手术计划的确定装置的框图。该装置至少包括以下几个模块：第一获取模块710、第二获取模块720、图像融合模块730和路径规划模块740。

第一获取模块710，用于获取目标对象的对象组织图像；

第二获取模块720，用于获取所述目标对象的白质纤维束图像；

图像融合模块730，用于将所述脑组织图像和所述白质纤维束图像进行图像融合，得到融合后的对象图像；

路径规划模块740，用于显示所述融合后的对象图像，所述融合后的对象图像包括脑组织图像内容和白质纤维束图像内容，以结合所述脑组织图像内容和所述白质纤维束图像内容规划手术路径。

相关细节参考上述方法实施例。

需要说明的是：上述实施例中提供的手术计划的确定装置在进行手术计划的确定时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将手术计划的确定装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的手术计划的确定装置与手术计划的确定方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图8是本申请一个实施例提供的手术计划的确定装置的框图。该装置至少包括处理器801和存储器802。

处理器801可以包括一个或多个处理核心，比如：4核心处理器、8核心处理器等。处理器801可以采用dsp(digitalsignalprocessing，数字信号处理)、fpga(field－programmablegatearray，现场可编程门阵列)、pla

(programmablelogicarray，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器801也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(centralprocessingunit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器801可以在集成有gpu(graphicsprocessingunit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器801还可以包括ai(artificialintelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器802可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器802还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器802中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器801所执行以实现本申请中方法实施例提供的手术计划的确定方法。

在一些实施例中，手术计划的确定装置还可选包括有：外围设备接口和至少一个外围设备。处理器801、存储器802和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。示意性地，外围设备包括但不限于：射频电路、显示屏、音频电路、和电源等。

当然，手术计划的确定装置还可以包括更少或更多的组件，本实施例对此不作限定。

可选地，本申请还提供有一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的手术计划的确定方法。

可选地，本申请还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的手术计划的确定方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。