一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法与流程

本发明涉及计算机辅助医学软件领域，尤其涉及一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法。

背景技术：

骨盆测量技术是一种对人体骨盆尺寸和形态的定量测量方法。骨盆的定量参数对于妇女的生育难易测定、法医性别测定、骨盆形态变化及其与年龄和种族的相关性分析、各种盆腔手术难度评估等具有重要的临床意义。在开展盆腔手术如前列腺癌切除术和直肠癌切除术过程中，由于病灶部分的特殊性和复杂性，在手术开展前需要对手术方案进行合理的规划，并对手术风险进行有限的评估。而微创盆腔手术往往需要在狭窄的盆腔空间内进行，因此，对骨盆尺寸和形态等参数的定量测量，并结合大量的临床数据如出血量，手术时间，手术效果，死亡率等，进行统计和分析，可以在术前为手术难易进行一个预测评定，提前给患者和医生指导信息来做决策，可以大大降低手术的风险并提高手术的质量。因此，准确方便地实现骨盆各种参数的测量具有重要的临床意义。

目前，医院里面采用的骨盆测量方法，通常是利用专用的骨盆测量仪来进行手工的测量，分为骨盆外测量和内测量两个步骤完成，操作过程复杂，往往给被测对象带来一定的疼痛，而且测量的信息有限，只能测量一些长度和角度信息来描述整个骨盆的尺寸和形态信息。随着医学影像技术的发展，利用骨盆影像来进行骨盆参数测量也是一种常见的方法，并逐渐出现了利用超声图像、CT图像和MRI图像进行骨盆测量的方法。在这种方法中，放射医生需要对解剖点具有丰富的经验，通过在计算机辅助软件上对二维图像进行手动标定和测量，在测量过程中往往需要在不同切片中进行来回切换来找到准确的测量点；或通过三维骨盆重建，在骨盆三维模型上进行直接手工测量。这种方法相对于采用骨盆测量仪器方法，测量的参数可以更加丰富，测量的精度更高；同时，不会给病人带来测量时的痛苦，尤其是对女性的骨盆参数内测量。然而，这种方法也是需要依靠放射医生的经验进行手动的测量，当要对病人的骨盆参数和手术难易程度进行分析时，需要对大量样本的病人图像进行测量，耗时耗力，同时容易人工误差，而且测量参数有限，无法实现对骨盆横截面积的自动测量。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法，通过利用病人的CT图像，可以完成对病人的20个骨盆参数包括骨盆入口平面面积的自动测量。

本发明采用的技术方案是：

一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法，其包括以下步骤：

A、模板骨盆的特征点标定：

A1、选取平均形变误差最小的骨盆CT图像作为模板骨盆CT图像；

A2、基于模板骨盆CT图像生成骨盆组织的三维模型；

A3、标定N个标记点用于计算骨盆尺寸和形状参数；

A4、提取骨盆入口的轮廓用于计算骨盆入口平面面积；

B、目标骨盆CT图像与模板骨盆CT图像的配准，获取目标骨盆CT图像与模板骨盆CT图像之间的映射关系：

B1、以需测量骨盆参数的CT图像作为目标骨盆CT图像；

B2、将目标骨盆CT图像通过线性仿射变换映射到与模板骨盆CT图像相同的坐标空间；

B3、利用训练好的统计变形模型，引导模板骨盆CT图像与该目标骨盆CT图像之间的单层级非线性变换，获取最佳的初始化形变矩阵；

B4、将该初始化形变矩阵作为输入，开展三层级的基于自由形变模型的非线性配准，得到准确的目标骨盆CT图像到模板骨盆CT图像之间的非线性映射关系；

C、目标骨盆CT图像骨盆参数的自动计算：

C1、利用目标骨盆CT图像到模板骨盆CT图像之间的非线性映射关系，将标定好模板骨盆CT图像的N个标记点和骨盆入口轮廓点映射到目标骨盆CT图像空间；

C2、获取目标骨盆CT图像近似的N个标记点和骨盆入口轮廓点；

C3、根据目标骨盆CT图像近似的N个标记点和骨盆入口轮廓点的几何关系和骨盆参数的定义计算骨盆参数。

进一步地，所述步骤A2中采用自适应阈值法对骨盆进行分割和三维重建得到骨盆组织的三维模型。

进一步地，所述步骤A3中N的取值为15，由专业医师手工在模板骨盆CT图像上标定15个标记点作为计算骨盆参数的特征点。

进一步地，所述步骤A4中提取模板骨盆入口的轮廓的具体步骤：

A4-1、在模板骨盆CT图像上截取生成骨盆入口的横截面图；

A4-2、对该横截面对应的CT断层图片进行骨盆入口分割；

A4-3、利用MARCHING SQUARE 算法提取骨盆入口的轮廓。

进一步地，所述步骤B3中统计变形模型为基于B-样条的自由形变模型，且自由形变模型的B样条控制点的优化被限制到自由形变模型空间中。

进一步地，所述骨盆参数包括骨盆入口前后直径、骨盆入口横径、骨盆入口斜径、骨盆出口横径、骨盆出口前后直径、骶耻内径、中骨盆棘突间直径、耻骨联合高度、骶骨岬到尾骨的距离、骨盆深度、骶骨岬到S3/S4 椎间盘的距离、S3/S4 椎间盘到尾骨尖的距离、耻骨弓角度、骨盆入口平面法线和骨盆深度线夹角、骨盆入射角、骨盆入口平面与骶骨岬和尾骨连线的夹角、骨盆出口平面与骶骨岬和尾骨连线的夹角、骶骨岬到S3椎间盘连线与尾骨到S3椎间盘连线的夹角、骨盆入口前后直径与骨盆深度的比例、骨盆入口平面面积。

进一步地，所述骨盆入口平面面积的具体计算步骤为：

C3-1、采用主成分分析法实现目标骨盆CT图像的骨盆入口轮廓点的二维投影，构建其在同一平面的骨盆入口的近似轮廓点；

C3-2、基于投影的近似轮廓点采用圆的面积三角形近似求法得到目标骨盆CT图像的骨盆入口的平面面积。

本发明采用以上技术方案，通过对模板骨盆的模板骨盆CT图像进行自动三维重建，并由专业的医师在骨盆三维模型上准确地标定出15个具有明显解剖学特征的标记点和骨盆入口平面轮廓，通过这些骨盆标记点和入口平面轮廓，可以计算出20个骨盆参数信息。标定完后，将上述的模板骨盆CT图像和其对应的标记点和骨盆入口平面轮廓作为模板图集。当一幅新的病人CT图像要进行骨盆参数测量时，我们先通过将该病人的CT图像作为目标骨盆CT图像与模板骨盆CT图像进行线性和非线性的多层级图像配准，通过使用模板骨盆CT图像训练好的统计变形模型，来提高病人的目标骨盆CT图像与模板骨盆CT图像的配准效果。然后，利用配准得到的变换矩阵，将模板骨盆CT图像的15个标记点和入口平面轮廓点映射到目标骨盆CT图像中去，可以得到目标病人目标骨盆CT图像中的近似标记点和近似入口平面轮廓，然后再通过使用主成分分析的方法对近似入口平面轮廓点进行去燥，使得映射得到的近似入口平面轮廓点都处在一个平面上，这样可以通过圆形的近似面积求法得到骨盆入口平面面积；同时，根据几何学关系，也可以自动、快速地算出骨盆的其它参数，实现对新的病人骨盆参数的自动测量。

本发明通过利用CT图像并结合模板骨盆CT图像和目标图像的精准配准技术，可以实现快速、准确地骨盆参数测量，无需人工干预；同时，本方法允许批量化的骨盆参数自动测量，为大量样本定量分析提供了一套更加智能、便利的骨盆参数测量方法。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；

图1为本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的流程示意图；

图2为本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的模板骨盆CT图像骨盆的标记点示意图之一；

图3本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的模板骨盆CT图像的标记点示意图之二；

图4本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的模板骨盆CT图像的骨盆的入口平面示意图之一；

图5本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的模板骨盆CT图像的骨盆的入口平面示意图之二；

图6本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的模板骨盆CT图像的骨盆入口横截面的抽取示意图；

图7本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的模板骨盆CT图像与目标骨盆CT图像的非线性配准结果；

图8本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的目标骨盆CT图像的骨盆入口轮廓点示意图；

图9本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的目标骨盆CT图像的骨盆入口轮廓点的二维投影的效果示意图；

图10本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的各个骨盆参数的几何关系示意图之一；

图11本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的各个骨盆参数的几何关系示意图之二；

图12本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的各个骨盆参数的几何关系示意图之三；

图13本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的各个骨盆参数的几何关系示意图之四；

图14本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的各个骨盆参数的几何关系示意图之五；

图15本发明一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法的各个骨盆参数的几何关系示意图之六。

具体实施方式

如图1-4之一所示，本发明公开一种三维可视化的人体骨盆参数自动测量方法，其包括以下步骤：

A、模板骨盆的特征点标定：

A1、选取平均形变误差最小的骨盆CT图像作为模板骨盆CT图像；

A2、基于模板骨盆CT图像生成骨盆组织的三维模型；

A3、标定N个标记点用于计算骨盆尺寸和形状参数；各个标记点在的三维模型的位置如图2-5之一所示；

A4、如图6所示，提取骨盆入口的轮廓用于计算骨盆入口平面面积；

B、目标骨盆CT图像与模板骨盆CT图像的配准，获取目标骨盆CT图像与模板骨盆CT图像之间的映射关系：

B1、以需测量骨盆参数的CT图像作为目标骨盆CT图像；

B2、将目标骨盆CT图像通过线性仿射变换映射到与模板骨盆CT图像相同的坐标空间；

B3、利用训练好的统计变形模型，引导模板骨盆CT图像与该目标骨盆CT图像之间的单层级非线性变换，获取最佳的初始化形变矩阵；

B4、将该初始化形变矩阵作为输入，开展三层级的基于自由形变模型的非线性配准，得到准确的目标骨盆CT图像到模板骨盆CT图像之间的非线性映射关系，非线性配准的结果如图7所示；

C、目标骨盆CT图像骨盆参数的自动计算：

C1、利用目标骨盆CT图像到模板骨盆CT图像之间的非线性映射关系，将标定好模板骨盆CT图像的N个标记点和骨盆入口轮廓点映射到目标骨盆CT图像空间，

C2、获取目标骨盆CT图像近似的N个标记点和骨盆入口轮廓点；

C3、根据目标骨盆CT图像近似的N个标记点和骨盆入口轮廓点的几何关系和骨盆参数的定义计算骨盆参数。

进一步地，所述步骤A2中采用自适应阈值法对骨盆进行分割和三维重建得到骨盆组织的三维模型。

进一步地，所述步骤A3中N的取值为15，由专业医师手工在模板骨盆CT图像上标定15个标记点作为计算骨盆参数的特征点。

进一步地，所述步骤A4中提取模板骨盆入口的轮廓的具体步骤：

A4-1、在模板骨盆CT图像上截取生成骨盆入口的横截面图，如图6所示；

A4-2、对该横截面对应的CT断层图片进行骨盆入口分割；

A4-3、利用MARCHING SQUARE 算法提取骨盆入口的轮廓。

进一步地，所述步骤B3中统计变形模型为基于B-样条的自由形变模型，且自由形变模型的B样条控制点的优化被限制到自由形变模型空间中。

进一步地，如图10-15之一所示，所述骨盆参数在三维模型中的几何关系，其包括骨盆入口前后直径(a)、骨盆入口横径(b)、骨盆入口斜径(c)、骨盆出口横径(d)、骨盆出口前后直径(e)、骶耻内径(f)、中骨盆棘突间直径(g)、耻骨联合高度(h)、骶骨岬到尾骨的距离(i)、骨盆深度(j)、骶骨岬到S3/S4 椎间盘的距离(k)、S3/S4 椎间盘到尾骨尖的距离(l)、耻骨弓角度(α)、骨盆入口平面法线和骨盆深度线夹角(β)、骨盆入射角(γ)、骨盆入口平面与骶骨岬和尾骨连线的夹角(δ)、骨盆出口平面与骶骨岬和尾骨连线的夹角(θ)、骶骨岬到S3椎间盘连线与尾骨到S3椎间盘连线的夹角(ν)、骨盆入口前后直径与骨盆深度的比例(λ)、骨盆入口平面面积(Ψ)。

然而，由于利用非线性变换，映射后的骨盆入口轮廓点不在同一个平面上，无法直接进行面积的自动计算。因此，针对所述骨盆入口平面面积的具体计算步骤为：

C3-1、如图8或图9所示，采用主成分分析法实现目标骨盆CT图像的骨盆入口轮廓点的二维投影，构建其在同一平面的骨盆入口的近似轮廓点；

C3-2、基于投影的近似轮廓点采用圆的面积三角形近似求法得到目标骨盆CT图像的骨盆入口的平面面积。

本发明采用以上技术方案，通过对模板骨盆的模板骨盆CT图像进行自动三维重建，并由专业的医师在骨盆三维模型上准确地标定出15个具有明显解剖学特征的标记点和骨盆入口平面轮廓，通过这些骨盆标记点和入口平面轮廓，可以计算出20个骨盆参数信息。标定完后，将上述的模板骨盆CT图像和其对应的标记点和骨盆入口平面轮廓作为模板图集。当一幅新的病人CT图像要进行骨盆参数测量时，我们先通过将该病人的CT图像作为目标骨盆CT图像与模板骨盆CT图像进行线性和非线性的多层级图像配准，通过使用模板骨盆CT图像训练好的统计变形模型，来提高病人的目标骨盆CT图像与模板骨盆CT图像的配准效果。然后，利用配准得到的变换矩阵，将模板骨盆CT图像的15个标记点和入口平面轮廓点映射到目标骨盆CT图像中去，可以得到目标病人目标骨盆CT图像中的近似标记点和近似入口平面轮廓，然后再通过使用主成分分析的方法对近似入口平面轮廓点进行去燥，使得映射得到的近似入口平面轮廓点都处在一个平面上，这样可以通过圆形的近似面积求法得到骨盆入口平面面积(Ψ)；同时，根据几何学关系，也可以自动、快速地算出骨盆的其它参数，实现对新的病人骨盆参数的自动测量。

本发明通过利用CT图像并结合模板骨盆CT图像和目标图像的精准配准技术，可以实现快速、准确地骨盆参数测量，无需人工干预；同时，本方法允许批量化的骨盆参数自动测量，为大量样本定量分析提供了一套更加智能、便利的骨盆参数测量方法。