手术机器人定位标志点自动识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于医疗X线透视图像的手术机器人定位标志点自动识别方法，是在获取X线透视图像中的标志点后提取两两标志点的距离在第一阈值允许的范围内的标志点；再计算标志点的夹角，检测出构成两个向量的预设夹角的三个标志点；根据检测的所述三个标志点的位置采用预估算法得到第四个标志点的位置，然后对识别的各标志点进行排序和编号。该方法通过自动识别图像标志点索引进行手术导航定位，实现对X线透视图像中多个标志点准确、高效地自动识别，为提高手术路径的准确度、显著缩短手术时间以及提高手术效率提供了前提。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种基于医疗X线透视图像的，是在获取X线透视图像中的标志点后提取两两标志点的距离在第一阈值允许的范围内的标志点；再计算标志点的夹角，检测出构成两个向量的预设夹角的三个标志点；根据检测的所述三个标志点的位置采用预估算法得到第四个标志点的位置，然后对识别的各标志点进行排序和编号。该方法通过自动识别图像标志点索引进行手术导航定位，实现对X线透视图像中多个标志点准确、高效地自动识别，为提高手术路径的准确度、显著缩短手术时间以及提高手术效率提供了前提。【专利说明】
本专利技术涉及图像处理
，特别是一种对手术机器人拍摄的X线透视图像中 用来定位的标志点进行自动识别的方法。
技术介绍
标志点图像定位是数字图像处理中的一种关键处理技术。标志点作为重要的图像 特征，广泛应用于医疗图像定位、目标图像检索、相机标定、三维重建、深度图像匹配等二维 或三维应用的重要领域。例如，地图扫描图像处理涉及到的各种独立符号的定位问题；航空 数字影像处理涉及到的航片框标点、地面标志点精确定位问题；医疗X射线图像处理涉及 到的手术机器人定位标志点问题。其中，圆形标志点以其定位精度高、易于识别的优点得到 了广泛的应用。并且，标志点定位精度在很大程度上决定着应用系统的精度。标志点的定 位一般采用人工导引的方法，或利用已知的粗略位置数据，先在图像上确定其大致位置，再 利用算法进行精确定位。这里主要对精确定位的算法进行探讨，数字图像上标志点精确定 位的方法有很多种，如基于图像灰度值方差加权和最小算法、基于最小二乘匹配法、基于霍 夫（Hough)变换法等，结合Canny边缘检测、目标识别、亚像素边缘检测等技术。 其中，医疗X射线图像处理涉及到的手术机器人定位标志点问题是医疗图像处理 的核心技术之一。随着机器人技术与医学科学交叉应用的快速发展，各种医用机器人的研 究也成为热点，并在医学领域中得到越来越广泛的应用。目前手术机器人已在神经外科、人 工关节置换、泌尿科、胆囊摘除等方面取得了广泛的应用。在手术机器人的导航定位过程 中，一般利用C型臂透过设定有标志点的标定标尺来拍摄病人的X线透视图像，通过图像 处理手段进行标定标尺上的特定标志点的识别，然后根据标志点特征建立机器人坐标系与 手术空间坐标系之间的映射关系，在此基础上进行手术路径规划和定位。利用机器人进行 手术操作的定位更为准确、机械臂的抓取更为稳定且有力，可以避免外科医生长时间手术 而带来的疲劳，提高了手术的精度、稳定性以及安全性；但是，由于这种手术决定了很多工 作要暴露在X光下完成，在手术过程中辐射出的大量X射线容易对患者和手术医生的健康 造成严重的威胁甚至伤害，尤其是对于手术医生，长时间的X射线辐射会造成免疫力低下 等一系列健康问题，手术机器人技术和手术机器人定位图像标志点技术，可以大大缩短手 术时间，减少病人和医生在手术过程中受到的X射线损伤，保护病人和医生的身体健康，但 是在算法精度和处理时间等方面，仍然有很大的发展空间。现有的手术机器人无法完成单 纯的定位标志点的识别，而是采用标志点和标记线联合定位及其识别的方式完成，标志点+ 标记线识别算法的缺陷是：标记线容易受到骨边缘或其它类似影响影像的干扰出现识别错 误，造成标志点的顺序识别错误，这就使得手术路径存在偏差，降低了手术机器人的精度； 并且在缺少任意标志点时均无法进行正确的识别。目前世界上很多国家都致力于开发各种 新型的导航定位技术和定位图像标志点技术，以提高机器人手术的精度，并尽可能减少手 术医生和患者在手术中所受到的X射线辐射。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中在算法精度和处理时间等方面存在的缺陷或不足，提供一 种，通过自动识别图像标志点索引进行手术导航定 位，实现对X线透视图像中多个标志点准确、高效地自动识别，为提高手术路径的准确度、 显著缩短手术时间以及提高手术效率提供了前提。 本专利技术的技术方案如下： -种，用于对手术机器人拍摄的X线透视图 像中用来定位的标志点的识别，其特征在于，所述方法是在获取X线透视图像中的标志点 后提取两两标志点的距离在第一阈值允许的范围内的标志点；再计算标志点的夹角，检测 出构成两个向量的预设夹角的三个标志点；根据检测的所述三个标志点的位置采用预估算 法得到第四个标志点的位置，然后对识别的各标志点进行排序和编号。 当X线透视图像中用来定位的标志点数多于四个时，根据检测的所述三个标志点 的位置采用预估算法得到其它标志点的位置，然后对识别的所有标志点统一进行排序和编 号。 所述预设夹角为90°且标志点数为九个时，所述标志点包括构成正方形的八个标 志点和作为辅助标记的一个辅助标志点，检测的所述三个标志点中的斜边的两个标志点分 别对应正方形边长的中点位置，根据预估算法得到作为正方形顶点的四个标志点和作为正 方形边长中点的四个标志点，根据所述八个标志点搜索辅助标志点，再根据辅助标志点与 作为正方形顶点的四个标志点的距离关系，对识别的构成正方形的八个标志点进行排序和 编号。 所述提取两两标志点的距离在第一阈值允许的范围内的标志点为标志点的初步 提取，还包括在初步提取的各标志点中再次计算两两标志点的距离，二次提取两两标志点 的距离在第二阈值允许的范围内的标志点。 所述方法先通过生成匹配模板并将其与X线透视图像匹配后，再通过自适应阈值 算法获取X线透视图像中的标志点。 所述通过生成匹配模板并将其与X线透视图像匹配具体为：采用归一化相关匹配 法比较并定位X线透视图像与匹配模板的图像匹配值最佳的位置区域，确定X线透视图像 与匹配模板的最佳匹配值大于第三阈值。 所述方法将匹配模板与X线透视图像匹配后还进行边缘提取，再通过自适应阈值 算法获取X线透视图像中的标志点，并采用椭圆拟合算法计算标志点的中心。 通过自适应阈值算法获取X线透视图像中的标志点具体为：通过计算边缘提取后 的图像中像素点周围区域进行加权平均，然后减去一个常数得到自适应阈值，根据所述自 适应阈值获取X线透视图像中的标志点。 所述标志点大小半径为6-10个像素；所述标志点灰度平均值大于周围灰度平均 值30个灰度。 本专利技术的技术效果如下： 本专利技术提供的一种，在获取X线透视图像中 的标志点后提取两两标志点的距离在第一阈值允许的范围内的标志点；再计算标志点的夹 角，检测出构成两个向量的预设夹角的三个标志点；根据检测的所述三个标志点的位置采 用预估算法得到第四个标志点的位置，然后对识别的各标志点进行排序和编号，进而实现 对X线透视图像中多个用来定位的标志点准确、高效地自动识别。该方法充分考虑了手术 场景下X线透视图像的成像特点，通过特定的算法和技术步骤，能够批量地读取图像数据 并自动识别定位图像中的标志点以及对其进行排序和编号；可以实现只针对于图像中研究 目标的真实成像范围内的部分；标志点的识别准确度高，不需要额外制定标记线，这就避免 了标记线由于受到骨边缘或其它类似影响干扰导致识别错误的问题，本专利技术通过对特定排 列位置的标志点的准确识别以及判别各标志点的位置关系，能够实现自动识别定位手术机 器人标志点并对其进行排序和编号的功能。 本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手术机器人定位标志点自动识别方法，用于对手术机器人拍摄的X线透视图像中用来定位的标志点的识别，其特征在于，所述方法是在获取X线透视图像中的标志点后提取两两标志点的距离在第一阈值允许的范围内的标志点；再计算标志点的夹角，检测出构成两个向量的预设夹角的三个标志点；根据检测的所述三个标志点的位置采用预估算法得到第四个标志点的位置，然后对识别的各标志点进行排序和编号。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张送根，王彬彬，张维军，李晓芸，鲁通，
申请(专利权)人：北京天智航医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11