一种器官三维图像重建方法技术

本发明专利技术公开了一种器官三维图像重建方法，包括以下步骤：步骤1.超声图像和图像姿态信息获取及处理；步骤2.基于超声图像和姿态信息的器官三维图像重构；步骤3.器官三维图像模型的可视化显示；其中步骤1包括：1)超声探头扫描；2)超声视频采集；3)超声图像对应姿态信息的获取；4)超声图像与对应姿态信息的匹配。4)超声图像与对应姿态信息的匹配。4)超声图像与对应姿态信息的匹配。

【技术实现步骤摘要】
一种器官三维图像重建方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种器官三维图像重建方法。

技术介绍

[0002]基于2D医疗图像重建器官组织的三维图像对于手术导航具有重要的意义，特别是对于使用机器人辅助的手术系统，为其实现自动术前规划和术中实时配准提供必需的参考依据。
[0003]近些年来，机器人辅助手术和导航技术得到越来越广泛的应用，在医学影像导航的研究中，出现了以磁力传感器和光学追踪设备为核心部件的超声影像三维器官组织模型重建技术，两种技术的研究尚未成熟且传感设备成本高。磁力传感器容易受到电磁干扰，使用范围有限；光学追踪相机在使用时与被观察的超声探头之间不可以存在遮挡物，否则探头定位功能失效三维重建无法完成。由于以上的原因，在机器人辅助的手术三维导航技术中，如何解决三维器官组织重建的稳定性和实时性，且能够降低设备成本以利于推广，是亟待解决的问题。
[0004]为此，本专利技术提出了一种器官三维图像重建方法，与当前的技术方案相比，省去了昂贵的磁力传感器设备和光学追踪设备，解决了三维重建过程中容易受到外部环境干扰，系统稳定性差的问题，可实时构建器官高精度模型，提高了手术的精准性和安全性。

技术实现思路

[0005]为实现本专利技术之目的，采用以下技术方案予以实现：
[0006]一种器官三维图像重建方法，其中包括以下步骤：
[0007]步骤1.超声图像和图像姿态信息获取及处理；
[0008]步骤2.基于超声图像和姿态信息的器官三维图像重构；
[0009]步骤3.器官三维图像模型的可视化显示；
[0010]其中步骤1包括：1)超声探头扫描；2)超声视频采集，获得超声视频信息；3)超声图像对应姿态信息的获取，获得超声探头姿态信息(x,y,z,γ,β,α)；4)超声图像与对应姿态信息的匹配。
[0011]所述的器官三维图像重建方法，其中步骤1中超声图像与对应姿态信息的匹配包括：对于超声探头姿态信息，每隔预定的时间差采样连续的预定个数的姿态信息作为一个姿态信息组，每个姿态信息组与和其自身的组序号相同的视频帧序号的视频帧相对应，每组超声探头姿态信息中选第1个姿态信息与对应的视频帧相匹配。
[0012]所述的器官三维图像重建方法，其中步骤2包括：
[0013]1)超声图像中器官的识别和识别结果显示采样：对采集到的每帧图像，进行图像识别，提取对应的想要建立模型的器官轮廓，对器官轮廓进行采样，得到轮廓采样点；
[0014]2)基于采样得到的器官轮廓采样点，进行三维坐标变化，获取该帧图片各轮廓点在机器人坐标系中的实际位置，并对于稀疏点进行基于轮廓特征的插补处理。
[0015]所述的器官三维图像重建方法，其中步骤2中，基于采样得到的器官轮廓点，进行三维坐标变化，获取该帧图片各轮廓点在机器人坐标系中的实际位置按如下方式进行：
[0016]机器人坐标系、探头坐标系和图像坐标系分别定义为{B}，{P}和{I}，{P}到{B}的转换矩阵为{I}到{P}的转换矩阵为
[0017](a)超声图像像素坐标到探头坐标转换
[0018]设采样后某一点A在超声图像中像素点坐标为A(a，b)，则其转换后的物理坐标为A(a
′
，b
′
，c
′
)，其中m和n为比例系数，a为x轴坐标，b为y轴坐标，a
’
为x轴坐标，b
’
为y轴坐标，c
’
为z轴坐标，转换公式如下
[0019]a
′
＝m*a
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0020]b
′
＝n*b
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0021]c
′
＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0022]根据超声图像与探头之间的实际位置关系，点A的图像坐标到探头坐标系{P}中的坐标(a
″
，b
″
，c
″
)转换方式如下：
[0023]a"＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0024]b
″
＝a
′‑
0.5*w
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0025]c
″
＝
‑
b
′ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0026]其中w是超声探头底部宽度；
[0027](b)探头坐标到机器人坐标系转换
[0028]根据机器人坐标变化，从探头坐标系到机器人坐标系坐标变换为：
[0029][0030]若求得某张超声图像对应的姿态为(x，y，z，γ，β，α)，(x，y，z)指的是探头在机器人坐标系中位置，(γ，β，α)指的是探头机器人坐标系的旋转，根据欧拉坐标系变换，将公式7展开为公式8，其中c是cos的简写，s是sin的简写；
[0031][0032]所述的器官三维图像重建方法，其中还包括(c)稀疏处模型的插补，如下：
[0033]当前一帧某采样点A(x1，y1，z1)与当前帧所有采样点中的B(x2，y2，z2)最小距离d大于预定精度阈值q时，基于点A所在帧的前一帧，其上所有轮廓点距离A点最小的轮廓点为C(x3，y3，z3)，根据A，B，C三点拟合出圆弧f(x)，采用以下插值方式：
[0034]基于f(x)从A点到B点，依次插入插补点，使得第一插补点与A点之间的圆弧长度以及相邻插补点之间的圆弧长度都为l，直到当前插补点与B点之间的圆弧长度小于或等于l为止，圆弧长度l的计算公式为：
[0035]l＝q/(n
a n
b s
a s
b
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0036]上式中，n
a
表示点A所在帧的采样点总个数，s
a
表示点A在采集序列中的值，n
b
表示点B在其所在帧的采样点总个数，s
b
表示点B在采集序列中的值。
[0037]所述的器官三维图像重建方法，其中步骤3包括：将每一个转换后的点描绘进3D空间内进行可视化显示，该空间的坐标系按照机器人坐标系设定。
[0038]所述的器官三维图像重建方法，其中步骤2中的获得器官轮廓采样点包括：
[0039](a)将器官轮廓上所有点，按顺序沿着轮廓排列生成一个点序列S
P
[0040]S
P
＝{P1(x1，y1)，P2(x1，y1)...Pm(xm，ym)...Pn(xn，yn)}
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0041]其中P代表轮廓点，(x，y)为轮廓点坐标，n为轮廓点数量，
[0042](b)根据某个点及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种器官三维图像重建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1.超声图像和图像姿态信息获取及处理；步骤2.基于超声图像和姿态信息的器官三维图像重构；步骤3.器官三维图像模型的可视化显示；其中步骤1包括：1)超声探头扫描；2)超声视频采集，获得超声视频信息；3)超声图像对应姿态信息的获取，获得超声探头姿态信息(x,y,z,γ,β,α)；4)超声图像与对应姿态信息的匹配。2.根据权利要求1所述的器官三维图像重建方法，其特征在于步骤1中超声图像与对应姿态信息的匹配包括：对于超声探头姿态信息，每隔预定的时间差采样连续的预定个数的姿态信息作为一个姿态信息组，每个姿态信息组与和其自身的组序号相同的视频帧序号...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈奎，张博，
申请(专利权)人：无锡艾米特智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：