一种管理手术患者信息的导航系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种管理手术患者信息的导航系统及方法，涉及医疗技术领域。一种管理手术患者信息的导航系统，通过术前信息获取模块获取患者的术前信息；图像提取模块提取患者的术前信息中的术前图像信息；术中图像获取模块获取患者的术中图像信息；图像优化模块将术前图像信息和患者的术中图像信息分别采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像和第二熵图像；图像配准模块将第一熵图像和第二熵图像采用Active Demons算法进行图像配准，生成配准图像；导航模块根据配准图像按照预设的手术规划对手术过程进行导航，使得得到的配准图像更加清晰，图像质量大大提升，从而有利于后续手术精确导航，有利于手术的顺利进行。有利于手术的顺利进行。有利于手术的顺利进行。

【技术实现步骤摘要】
一种管理手术患者信息的导航系统及方法


[0001]本专利技术涉及医疗
，具体而言，涉及一种管理手术患者信息的导航系统及方法。

技术介绍

[0002]手术导航IGS(Image Guided Surgery)是指医生在术前利用医学影像设备和计算机图像学的方法，对患者多模式的图像数据进行三维重建和可视化处理，获得三维模型，制定合理、定量的手术规划；在手术过程中，将手术部位实际2D医学影像与术前扫描获取手术部位的术前图像信息进行配准引导手术进行。
[0003]现有手术导航系统中图像配准精度不高，导致图像质量降低，不利于手术的顺利进行。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种管理手术患者信息的导航系统及方法，用以改善现有技术中图像配准精度不高，导致图像质量降低，不利于手术的顺利进行的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种管理手术患者信息的导航系统，包括：
[0006]术前信息获取模块，用于获取患者的术前信息；
[0007]图像提取模块，用于提取患者的术前信息中的术前图像信息；
[0008]术中图像获取模块，用于获取患者的术中图像信息；
[0009]图像优化模块，用于将术前图像信息和患者的术中图像信息分别采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像和第二熵图像；
[0010]图像配准模块，用于将第一熵图像和第二熵图像采用Active Demons算法进行图像配准，生成配准图像；
[0011]导航模块，用于根据配准图像按照预设的手术规划对手术过程进行导航。
[0012]上述实现过程中，通过术前信息获取模块获取患者的术前信息；图像提取模块提取患者的术前信息中的术前图像信息；术中图像获取模块获取患者的术中图像信息；图像优化模块将术前图像信息和患者的术中图像信息分别采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像和第二熵图像；图像配准模块将第一熵图像和第二熵图像采用Active Demons算法进行图像配准，生成配准图像；导航模块根据配准图像按照预设的手术规划对手术过程进行导航，通过将术前图像和术中图像分别转化为局部熵图像，减少了不同模态间图像存在的灰度差异，然后使用改进的Active Demons算法进行配准，使得得到的配准图像更加清晰，图像质量大大提升，从而有利于后续手术精确导航，有利于手术的顺利进行。
[0013]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，所述图像优化模块包括：
[0014]匹配单元，用于根据患者的术前信息中的病灶部位信息在预置的部位局部窗口表中进行匹配，生成对应的窗口大小信息；
[0015]第一图像优化单元，用于根据对应的窗口大小信息将术前图像信息采用图像熵算
法进行图像优化，生成第一熵图像；
[0016]第二图像优化单元，用于根据对应的窗口大小信息将患者的术中图像信息采用图像熵算法进行图像优化，生成第二熵图像。
[0017]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，所述图像配准模块包括：
[0018]梯度计算单元，用于根据第一熵图像和第二熵图像按照灰度梯度算法分别进行计算，生成第一梯度值和第二梯度值；
[0019]偏移量计算单元，用于根据第一梯度值和第二梯度值采用Active Demons算法计算偏移量；
[0020]图像更新单元，用于根据偏移量对第一熵图像进行更新，生成初始配准图像；
[0021]优化单元；用于将初始配准图像进行噪声优化，生成配准图像。
[0022]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，所述优化单元包括：
[0023]滤波器子单元，用于将初始配准图像输入到预置的双边滤波器中，生成配准图像。
[0024]第二方面，本申请实施例提供一种管理手术患者信息的导航方法，包括以下步骤：
[0025]获取患者的术前信息；
[0026]提取患者的术前信息中的术前图像信息；
[0027]获取患者的术中图像信息；
[0028]将术前图像信息和患者的术中图像信息分别采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像和第二熵图像；
[0029]将第一熵图像和第二熵图像采用Active Demons算法进行图像配准，生成配准图像；
[0030]根据配准图像按照预设的手术规划对手术过程进行导航。
[0031]上述实现过程中，通过获取患者的术前信息；然后提取患者的术前信息中的术前图像信息；然后获取患者的术中图像信息；然后将术前图像信息和患者的术中图像信息分别采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像和第二熵图像；然后将第一熵图像和第二熵图像采用Active Demons算法进行图像配准，生成配准图像；最后根据配准图像按照预设的手术规划对手术过程进行导航，通过将术前图像和术中图像分别转化为局部熵图像，减少了不同模态间图像存在的灰度差异，然后使用改进的Active Demons算法进行配准，使得得到的配准图像更加清晰，图像质量大大提升，从而有利于后续手术精确导航，有利于手术的顺利进行。
[0032]基于第二方面，在本专利技术的一些实施例中，所述将术前图像信息和患者的术中图像信息分别采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像和第二熵图像的步骤包括以下步骤：
[0033]根据患者的术前信息中的病灶部位信息在预置的部位局部窗口表中进行匹配，生成对应的窗口大小信息；
[0034]根据对应的窗口大小信息将术前图像信息采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像；
[0035]根据对应的窗口大小信息将患者的术中图像信息采用图像熵算法进行图像优化，生成第二熵图像。
[0036]基于第二方面，在本专利技术的一些实施例中，所述将第一熵图像和第二熵图像采用
Active Demons算法进行图像配准，生成配准图像的步骤包括以下步骤：
[0037]根据第一熵图像和第二熵图像按照灰度梯度算法分别进行计算，生成第一梯度值和第二梯度值；
[0038]根据第一梯度值和第二梯度值采用Active Demons算法计算偏移量；
[0039]根据偏移量对第一熵图像进行更新，生成初始配准图像；
[0040]将初始配准图像进行噪声优化，生成配准图像。
[0041]基于第二方面，在本专利技术的一些实施例中，所述将初始配准图像进行噪声优化，生成配准图像的步骤包括以下步骤：
[0042]将初始配准图像输入到预置的双边滤波器中，生成配准图像。
[0043]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项所述的方法。
[0044]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的方法。
[0045]本专利技术实施例至少具有如下优点或有益效果：
[0046]本专利技术实施例提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种管理手术患者信息的导航系统，其特征在于，包括：术前信息获取模块，用于获取患者的术前信息；图像提取模块，用于提取患者的术前信息中的术前图像信息；术中图像获取模块，用于获取患者的术中图像信息；图像优化模块，用于将术前图像信息和患者的术中图像信息分别采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像和第二熵图像；图像配准模块，用于将第一熵图像和第二熵图像采用Active Demons算法进行图像配准，生成配准图像；导航模块，用于根据配准图像按照预设的手术规划对手术过程进行导航。2.根据权利要求1所述的管理手术患者信息的导航系统，其特征在于，所述图像优化模块包括：匹配单元，用于根据患者的术前信息中的病灶部位信息在预置的部位局部窗口表中进行匹配，生成对应的窗口大小信息；第一图像优化单元，用于根据对应的窗口大小信息将术前图像信息采用图像熵算法进行图像优化，生成第一熵图像；第二图像优化单元，用于根据对应的窗口大小信息将患者的术中图像信息采用图像熵算法进行图像优化，生成第二熵图像。3.根据权利要求1所述的管理手术患者信息的导航系统，其特征在于，所述图像配准模块包括：梯度计算单元，用于根据第一熵图像和第二熵图像按照灰度梯度算法分别进行计算，生成第一梯度值和第二梯度值；偏移量计算单元，用于根据第一梯度值和第二梯度值采用Active Demons算法计算偏移量；图像更新单元，用于根据偏移量对第一熵图像进行更新，生成初始配准图像；优化单元；用于将初始配准图像进行噪声优化，生成配准图像。4.根据权利要求3所述的管理手术患者信息的导航系统，其特征在于，所述优化单元包括：滤波器子单元，用于将初始配准图像输入到预置的双边滤波器中，生成配准图像。5.一种管理手术患者信息的导航方法，其特征在于，包括以下步骤：获取患者的术前信息；提取患者的术前信息中的术前图像信息；获取患者的术中图像信息；将术前图像信息和患者的术中图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：王其景，许燕，
申请(专利权)人：王其景，
类型：发明
国别省市：