超声引导的软组织形变跟踪方法、装置、存储介质及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种超声引导的软组织形变跟踪方法、装置、存储介质及系统，其中方法包括：步骤S1：求得超声坐标系到探头坐标系之间的转换矩阵；步骤S2：求得配准矩阵；步骤S3：获得光学导航设备输出的超声坐标系在世界坐标系下的位姿矩阵，以及参考架坐标系在世界坐标系下的位姿矩阵；步骤S4：得到超声坐标系在图像坐标系下的位姿矩阵：步骤S5：对超声图像进行滤波去噪；步骤S6：对滤波过后的超声影像采用改进的端到端深度神经网络进行分割；步骤S7：对分割超声序列切片进行三维重建；步骤S8：重复步骤S5～步骤S7实现软组织形变跟踪。与现有技术相比，本发明专利技术具有分割效率更高等优点。本发明专利技术具有分割效率更高等优点。本发明专利技术具有分割效率更高等优点。

【技术实现步骤摘要】
超声引导的软组织形变跟踪方法、装置、存储介质及系统


[0001]本专利技术涉及图形处理领域，尤其是涉及一种超声引导的软组织形变跟踪方法、装置、存储介质及系统。

技术介绍

[0002]目前手术导航系统的应用对象多为人体硬组织，或者针对软组织但忽略术中软组织的形变。然而，部分手术部位例如头颈外科往往毗邻重要的血管、神经等软组织，术中软组织的形变不可避免且难以预测，将导致术前规划的路径无效，极大程度地限制了现有导航系统的手术效果及临床普及程度。目前采用电磁定位跟踪技术来对深入组织内部的手术器械进行跟踪的方式较为普及，但受限于电磁导航系统本身定位精度较低，易受外部铁磁材料干扰的缺点，其临床应用场景依旧受限。
[0003]术中超声是一种无辐射的术中成像方式，对肌肉和软组织显像良好、对于显示固体和液体腔隙之间的界面效果特别明显，且具有无损性、实时性和便携性的优点，因此愈加广泛地应用于手术导航系统。通过实时超声影像与术前CT/MRI影像的多模态非刚性配准，提供术中软组织的形态变化情况，有望解决传统手术导航系统软组织形变与跟踪的难题。
[0004]虽然一些现有技术在手术导航系统中集成了软组织实时分割的功能，但是分割效率不高，实时性差。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的就是为了提供一种超声引导的软组织形变跟踪方法、装置、存储介质及系统，通过超声坐标系在图像坐标系下的位姿矩阵，并采用基于深度神经网络实现超声影像的分割，以及软组织的动态变化，精度、鲁棒性、实时性更优。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007]一种超声引导的软组织形变跟踪方法，包括：
[0008]步骤S1：进行超声影像的标定，求得超声坐标系USound到探头坐标系Probe 之间的转换矩阵
[0009]步骤S2：进行图像坐标系Image和参考架坐标系Patient之间的配准，求得配准矩阵
[0010]步骤S3：获得光学导航设备输出的超声坐标系在世界坐标系下的位姿矩阵以及参考架坐标系在世界坐标系下的位姿矩阵
[0011]步骤S4：得到超声坐标系在图像坐标系下的位姿矩阵：
[0012][0013]其中：(
·
)
‑1为逆矩阵；
[0014]步骤S5：根据超声坐标系在图像坐标系下的位姿矩阵，将超声波信号转换为超声
图像，并对超声图像进行滤波去噪；
[0015]步骤S6：对滤波过后的超声影像采用改进的端到端深度神经网络进行分割；
[0016]步骤S7：对分割超声序列切片进行三维重建；
[0017]步骤S8：重复步骤S5～步骤S7实现软组织形变跟踪。
[0018]所述步骤S1具体包括：
[0019]步骤S11：通过超声探头扫描标准标定板，获取标定过程中的超声影像；
[0020]步骤S12：获取标定板坐标系下的两个点和世界坐标系下对应坐标；
[0021]步骤S13：利用最小二乘法可以求得超声坐标系到探头坐标系之间的转换矩阵
[0022]所述步骤S2具体包括：
[0023]步骤S21：在图像坐标系下选取关键的标志点集合；
[0024]步骤S22：在参考架坐标系下选取对应的标志点；
[0025]步骤S23：设定目标函数：
[0026]∑‖P
i
‑
(RQ
i
+T)‖2→
min
[0027]其中：Q
i
为图像坐标系下的标志点，P
i
为参考架坐标系下对应于Q
i
的标志点， R为配准矩阵旋转分量，T为配准矩阵平移分量；
[0028]步骤S24：采用基于奇异值分解的方法即可解得配准矩阵
[0029]所述步骤S5的滤波过程具体为：在空间上采用中值滤波，在频域上采用指数滤波。
[0030]所述端到端深度神经网络包括用于实现下采样和编码器和用于实现上采样的解码器。
[0031]所述方法还包括：
[0032]步骤S9：在对滤波过后的超声影像分割好后，计算分割精度：
[0033][0034]其中：Dice为分割精度，S
pred
为网络的预测结果，S
mask
为手动分割的专家样本金标准结果。
[0035]所述编码器由四个子模块组成，每个子模块包含两个卷积层和一个最大池化层，其中，卷积层的核大小为3，最大池化层的核大小为2。
[0036]一种超声引导的软组织形变跟踪装置，包括处理器、存储器，以及程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述的方法。
[0037]一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述的方法。
[0038]一种手术导航系统，包括如上述的装置。
[0039]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0040]1、通过超声坐标系在图像坐标系下的位姿矩阵，并采用基于深度神经网络实现超声影像的分割，以及软组织的动态变化，精度、鲁棒性、实时性更优。
[0041]2、基于光学定位跟踪器实现患者、超声探头、手术器械的跟踪，精度更高。
[0042]3、所有步骤均由控制软件进行控制，更加便捷。
[0043]4、采用超声术中成像方式，术中无辐射，对病人更加友好。
附图说明
[0044]图1为本专利技术实施例中实现系统的流程示意图；
[0045]图2为超声引导的软组织形变手术导航系统坐标系转换关系图；
[0046]图3为超声引导的软组织形变手术导航系统组成示意图。
具体实施方式
[0047]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0048]为实现手术区域软硬组织的三维重建可视化，需进行硬组织多目标三维重建以及软组织实时分割重建。对于硬组织多目标三维重建，首先利用术前获取的CT和 MRI影像，基于模糊信息智能优化算法实现多模影像配准，以图像灰度统计信息为依据，以最大互信息作为目标函数，最终求解实现CT与MRI影像的多模态配准融合。基于构建的硬组织分割结果专家样本数据库，训练深度卷积神经网络，实现硬组织的多目标精准分割。最后基于网格细化、纹理映射等技术实现硬组织的高质量、高精度三维可视化。
[0049]除此之外，本申请提供一种超声引导的软组织形变跟踪方法，以计算机程序的形式由计算机系统实现，如图1所示，包括：
[0050]步骤S1：进行超声影像的标定，求得超声坐标系USound到探头坐标系Probe 之间的转换矩阵步骤S1具体包括：
[0051]步骤S11：通过超声探头扫描标准标定板，获取标定过程中的超声影像；
[0052]步骤S12：获取标定板坐标系下的两个点和世界坐标系下对应坐标，可建立以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声引导的软组织形变跟踪方法，其特征在于，包括：步骤S1：进行超声影像的标定，求得超声坐标系USound到探头坐标系Probe之间的转换矩阵步骤S2：进行图像坐标系Image和参考架坐标系Patient之间的配准，求得配准矩阵步骤S3：获得光学导航设备输出的超声坐标系在世界坐标系下的位姿矩阵以及参考架坐标系在世界坐标系下的位姿矩阵步骤S4：得到超声坐标系在图像坐标系下的位姿矩阵：其中：(
·
)
‑1为逆矩阵；步骤S5：根据超声坐标系在图像坐标系下的位姿矩阵，将超声波信号转换为超声图像，并对超声图像进行滤波去噪；步骤S6：对滤波过后的超声影像采用改进的端到端深度神经网络进行分割；步骤S7：对分割超声序列切片进行三维重建；步骤S8：重复步骤S5～步骤S7实现软组织形变跟踪。2.根据权利要求1所述的一种超声引导的软组织形变跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：步骤S11：通过超声探头扫描标准标定板，获取标定过程中的超声影像；步骤S12：获取标定板坐标系下的两个点和世界坐标系下对应坐标；步骤S13：利用最小二乘法可以求得超声坐标系到探头坐标系之间的转换矩阵3.根据权利要求1所述的一种超声引导的软组织形变跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：步骤S21：在图像坐标系下选取关键的标志点集合；步骤S22：在参考架坐标系下选取对应的标志点；步骤S23：设定目标函数：∑‖P
i
‑
(RQ
i
+T)‖2→
min其中：Q
i
为图...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晓军，涂朴勋，郭妍，李东远，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：