一种血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法技术

本发明专利技术公开了一种血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法，包括以下步骤：步骤1、预先分割出术前CT造影图像的血管部位并建模；步骤2、提取出血管中心线，建立拓扑树形结构，规划介入路径；步骤3、术中将前端绑有传感器的导丝放置在介入起始点处，由介入机器人装置推动导丝移动，并实时跟踪其位置；步骤4、使导丝移动一段距离，选取位置特征点，并将其与通过的血管中心位置点配准，得到配准矩阵；步骤5、导丝继续移动，更新配准矩阵；步骤6、重复步骤5，将每次得到的配准矩阵用于下一时刻导丝的位置引导，直到所述导丝到达介入目标点。该方法具有操作自动化、准确性高、实时性好、应用灵活、无需人工交互等优点。

An Automatic Unmarked Guiding Wire Method for Vessel Intervention Robot Surgery

The invention discloses an automatic unmarked guide wire method in the operation of vascular intervention robot, which includes the following steps: step 1, pre-segmentation of the blood vessel parts of preoperative CT angiographic images and modeling; step 2, extraction of the central line of the blood vessel, establishment of a topological tree structure, and planning of the intervention path; step 3, intraoperative front-end; The guide wire with sensor is placed at the starting point of the intervention, and the guide wire is moved by the intervention robot device, and its position is tracked in real time. Step 4: Move the guide wire for a certain distance, select the position feature points, and register them with the central position points of the blood vessel to get the registration matrix. Step 5: The guide wire continues to move and update. The registration matrix is used to guide the position of the guide wire at the next moment until the guide wire reaches the intervention target point in step 6 and step 5. This method has the advantages of automation, high accuracy, good real-time, flexible application and no need for human interaction.

【技术实现步骤摘要】
一种血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法
本专利技术涉及手术导航
，尤其涉及一种血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法。
技术介绍
近些年来，心脑血管疾病的发病率越来越高，目前应用较多的治疗方式是介入手术。然而介入手术也存在着不足，比如，医生和病人易受辐射影响、介入手术的精度和成功率依赖于医生经验。因此，更精确的机器人手术开始得到国内外学者的广泛关注。其中比较重要的一个问题就是将术前病人的影像空间与术中病人的实际空间关联起来。经过对现有技术的检索发现，目前常用的方法是基于体表标记点的注册，如陈艳梅在《机器人辅助手术导航系统的注册技术》的研究。此外，也有基于两个空间的自动匹配研究，比如司璇的《光学手术导航系统中实时自动注册技术的研究》。在基于体表标记点的注册上，术前医生需要给病人体表贴上6～8个特殊材质的标记点成像，术中再从病人的影像中识别出标记点的位置，进行空间注册。整个过程中标记点的位置不能移动，影像空间上的标记点需要精确选中。为了获得良好的精度，医生需要反反复复，不断交互，所需时间长。而体表标志点只是位于皮肤表面，不能完全反应出体内血管的空间关系。而基于光学手术导航系统中的实时自动注册，往往需要术前进行人工采样，采样过程容易受到主观因素的影响。此外，采样过程会增加手术时长，而使用的光学手术导航仪器价格昂贵，体积庞大，还使得手术空间更为拥挤，不适合用在介入手术。因此，本领域的技术人员致力于开发一种血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法，从导丝移动路径与血管拓扑中心结构相似的角度出发，实现一种无需人工交互，方便准确的导丝引导算法。
技术实现思路
有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是如何针对机器人辅助的介入手术，克服现有技术方案的缺点，实现一种自动无标记的导丝引导方法。为实现上述目的，本专利技术提供了一种血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法，包括以下步骤：步骤1、预先分割出术前CT造影图像的血管部位，使用行进立方体法进行几何建模；步骤2、提取出血管中心线，建立离散点的血管拓扑树形结构，规划出介入路径；步骤3、术中将前端绑有传感器的导丝放置在介入起始点处，由介入机器人装置推动所述导丝移动，并实时追踪所述导丝的前端位置；步骤4、使所述导丝移动一段距离，选取所述导丝的位置特征点，并将其与通过的血管中心位置点粗配准，得到配准矩阵；步骤5、导丝继续移动，应用所述配准矩阵变换所有导丝的位置点，并与通过血管中心位置点以拓扑相似最大精配准，更新配准矩阵；步骤6、重复所述步骤5，将每次得到的配准矩阵用于下一时刻导丝的位置引导，直到所述导丝到达介入目标点。进一步地，所述步骤3的具体操作过程为，首先在一根细钢丝的顶部绑定一个传感器，将所述绑定有传感器的细钢丝用作导丝，然后使用所述介入机器人将所述导丝推至介入的起始点处；在介入过程中，使用导航设备来实时获取所述传感器的位置。进一步地，所述传感器为电磁定位式传感器，所述导航设备为电磁导航设备。进一步地，所述步骤4包括以下步骤：步骤41、所述介入机器人推动所述导丝从所述起始点处平稳向前移动d1cm，所述导丝移动的路径点与经过的中心线位置点的对应坐标方向由两点坐标的分量差所决定，以设置所述导丝的运动方向；步骤42、对所述导丝移动的路径点与经过的中心线位置点做初始距离值归一化处理，然后从所述导丝移动的路径点中寻找相距中心线位置点欧几里得距离最近的点，设置为所述导丝的特征点；步骤43、求解R*与C*坐标空间下的旋转矩阵r与平移矩阵t，使得R*与C*的特征点间距离最小，误差的平方和最小化公式如下：其中，Tcoarse代表所述步骤4中将所述导丝的位置特征点与通过的血管中心位置点粗配准后得到的所述配准矩阵。进一步地，所述步骤41中设置所述导丝运动方向的具体方法为，将所述分量差最接近d1值的轴设置为所述导丝的运动方向，记作α。进一步地，所述步骤42中设置所述导丝的特征点时所用到的所述特征点寻找公式为：其中，C*代表经过中心线的位置点，m代表C*的个数，S*代表导丝移动过的路径点，||.||代表欧几里得范数，R*代表得到的所述导丝的特征点。进一步地，所述步骤5包括以下步骤：步骤51、所述介入机器人继续推动所述导丝平稳向前移动d2cm，经过N次到达目标点；在移动过程中，所有导丝的移动位置点经过上一次的配准矩阵转换后的点构成点集经过的血管中心线点构成点集步骤52、为了保证所述点集和所述点集的拓扑结构相似，应用相干点漂移方法，最大似然估计所述点集和所述点集的相互对应关系，求解得到第n次更新后的所述配准矩阵。进一步地，所述步骤51中构造所述点集和所述点集所采用的公式如下：其中，和分别代表着第n次精配准下的导丝的第k个点和经过的血管中心线的第g个点，α为所述步骤41中得到的导丝运动方向。进一步地，所述步骤52中应用相干点漂移方法，最大似然估计所述点集和所述点集的相互对应关系的具体方法为：将作为高斯混合模型的内核，作为高斯混合模型的数据，采用如下高斯混合模型概率公式进行计算：其中代表中的第i个点，用来作为概率密度函数的参数，I代表的数量，ω为抑制噪声和异常值的权重，prob(g)和分别为高斯混合模型中的第g个的先验概率和概率密度函数。进一步地，所述步骤6的具体过程为：在所述导丝到达介入目标点的过程中，重复所述步骤5，不断更新并校正所述配准矩阵，使得所述导丝的位置以最大概率的形式自动匹配到通过的血管中心线，并将得到的所述配准矩阵用于下一时刻导丝的位置引导。与现有技术方案相比，本专利技术的有益技术效果在于，考虑了介入距离的约束，以及导丝移动路径与血管拓扑中心结构的相似性，实现了自动无标记的引导导丝方法，具有操作自动化、准确性高、实时性好、应用灵活、无需人工交互等优点。以下将结合附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本专利技术的目的、特征和效果。附图说明图1是本专利技术的一个较佳实施例的流程图。具体实施方式以下参考说明书附图介绍本专利技术的多个优选实施例，使其
技术实现思路
更加清楚和便于理解。本专利技术可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本专利技术的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。本实施例在一台64位的windows系统，8GB的RAM，Intel(R)Core(TM)i7-6700HQCPU的电脑上实现，整个引导导丝算法采用Python编程语言实现，采用了VTK开源算法库可视化。本实施例的实施流程如图1所示，具体包括以下步骤：步骤1、预先分割出术前CT造影图像的血管部位，使用行进立方体法进行几何建模；步骤2、提取出血管中心线，建立离散点的血管拓扑树形结构，规划出介入路径；步骤3、术中将前端绑有传感器的导丝放置在介入起始点处，由介入机器人装置推动所述导丝移动，并实时追踪所述导丝的前端位置；步骤4、使所述导丝移动一段距离，选取所述导丝的位置特征点，并将其与通过的血管中心位置点粗配准，得到配准矩阵；步骤5、导丝继续移动，应用所述配准矩阵变换所有导丝的位置点，并与通过血管中心位置点以拓扑相似最大精配准，更新配准矩阵；步骤6、重复所述步骤5，将每次得到的配准矩阵用于下一时刻导丝的位置引导，直到所述导丝到达介入目标点。进一步地，所述步骤3的具体操作过程为，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、预先分割出术前CT造影图像的血管部位，使用行进立方体法进行几何建模；步骤2、提取出血管中心线，建立离散点的血管拓扑树形结构，规划出介入路径；步骤3、术中将前端绑有传感器的导丝放置在介入起始点处，由介入机器人装置推动所述导丝移动，并实时追踪所述导丝的前端位置；步骤4、使所述导丝移动一段距离，选取所述导丝的位置特征点，并将其与通过的血管中心位置点粗配准，得到配准矩阵；步骤5、导丝继续移动，应用所述配准矩阵变换所有导丝的位置点，并与通过血管中心位置点以拓扑相似最大精配准，更新配准矩阵；步骤6、重复所述步骤5，将每次得到的配准矩阵用于下一时刻导丝的位置引导，直到所述导丝到达介入目标点。

【技术特征摘要】
1.一种血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、预先分割出术前CT造影图像的血管部位，使用行进立方体法进行几何建模；步骤2、提取出血管中心线，建立离散点的血管拓扑树形结构，规划出介入路径；步骤3、术中将前端绑有传感器的导丝放置在介入起始点处，由介入机器人装置推动所述导丝移动，并实时追踪所述导丝的前端位置；步骤4、使所述导丝移动一段距离，选取所述导丝的位置特征点，并将其与通过的血管中心位置点粗配准，得到配准矩阵；步骤5、导丝继续移动，应用所述配准矩阵变换所有导丝的位置点，并与通过血管中心位置点以拓扑相似最大精配准，更新配准矩阵；步骤6、重复所述步骤5，将每次得到的配准矩阵用于下一时刻导丝的位置引导，直到所述导丝到达介入目标点。2.如权利要求1所述的血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法，其特征在于，所述步骤3的具体操作过程为，首先在一根细钢丝的顶部绑定一个传感器，将所述绑定有传感器的细钢丝用作导丝，然后使用所述介入机器人将所述导丝推至介入的起始点处；在介入过程中，使用导航设备来实时获取所述传感器的位置。3.如权利要求2所述的血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法，其特征在于，所述传感器为电磁定位式传感器，所述导航设备为电磁导航设备。4.如权利要求1所述的血管介入机器人手术中的自动无标记的引导导丝方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：步骤41、所述介入机器人推动所述导丝从所述起始点处平稳向前移动d1cm，所述导丝移动的路径点与经过的中心线位置点的对应坐标方向由两点坐标的分量差所决定，以设置所述导丝的运动方向；步骤42、对所述导丝移动的路径点与经过的中心线位置点做初始距离值归一化处理，然后从所述导丝移动的路径点中寻找相距中心线位置点欧几里得距离最近的点，设置为所述导丝的特征点；步骤43、求解R*与C*坐标空间下的旋转矩阵r与平移矩阵t，使得R*与C*的特征点间距离最小，误差的平方和最小化公式如下：其中，Tcoarse代表所述步骤4中将所述导丝的位置特征点与通过的血管中心位置点粗配准后得到的所述配准矩阵。5.如权利要求4所述的血管介入机器人手术中的自动无标...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾力栩，马愈祥，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31