一种不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法技术方案

本发明专利技术公开了一种不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法，在不配备辅助定位设备的情况下，利用现有二维超声成像系统，即可实现三维组织结构快速获取与呈现，用于病灶精确定位，辅助精准的手术导航。该发明专利技术将有利于推动超声精准手术导航的临床使用率，提高手术治疗效果和成功率，对减轻医生劳动强度及患者创伤具有重要意义。度及患者创伤具有重要意义。度及患者创伤具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法


[0001]本专利技术属于医疗超声定位重建
，特别涉及一种不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法。

技术介绍

[0002]超声成像因更低廉的价格成本、更高标准的安全保障、更易上手操作等优点成为现在的主要医疗模式之一，通过其无创、无痛、直观的有效成像手段完成人体内部组织成像任务，医生能实时观测患者的身体结构和功能信息，进而监测和追踪病灶部位以达到临床疾病诊断和介入应用的目的。
[0003]然而医院常见的二维超声成像系统主要应用于疾病诊断，并未在患者的疾病治疗过程中起到引导作用，即在手术室中的直接使用率较低。例如实际场景中医生需要获取患者体内病灶结构的形状或范围等详细信息、将术中设备扫描获得的实时图像数据与术前重建的三维磁共振成像数据进行配准，但由于图像的尺寸和患者个体目标组织外观的差异，便携式二维超声系统无法精准满足手术导航任务的需求，因其只能提供平面的二维图像，缺少目标组织结构的三维信息。
[0004]目前，机械式容积超声探头利用羊水<br/>‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法，其特征在于：利用普通二维超声探头获取图像数据来构建目标器官的三维模型，包括以下步骤：S1、利用普通超声探头采集带有空间定位信息的二维超声图像序列(I
n
)
n
，并在探头上刚性安装惯性测量装置IMU采集辅助数据T
IMU
；S2、将步骤S1中获取的带有空间定位信息的二维超声图像序列(I
n
)
n
通过不依赖外部磁定位或光学定位设备的方法重建为三维超声结构；S21、将步骤S1中获取的图像序列集合(I
n
)
n
按照相邻两帧超声切片(I
n
‑1,I
n
)为单位对每个超声图像序列进行切分，则每个超声图像序列划分为N段，其中：I
n
‑1和I
n
分别对应单个图像序列中的第n
‑
1和第n帧；S22、将步骤S21中划分后的单位输入(I
n
‑1,I
n
)依次利用光流算法处理得到对应相邻超声切片的相对运动分量d
flow
；S23、将步骤S22中的获取的运动分量d
flow
与步骤S21中划分的单位输入(I
n
‑1,I
n
)连接，共同作为基于序列方法的长短期记忆网络模型LSTM的叠加输入；S24、将步骤S23中的叠加输入送进长短期记忆网络模型LSTM中得到对应时刻t的隐藏状态h
t
后，与步骤S1中IMU采集的辅助数据T
IMU
连接，再经过线性变换后输出6值结果参数来表示相邻帧间的刚性运动，其中：T
IMU
由三个参数组成，分别表示IMU设备在t时刻绕x、y、z坐标轴旋转的角度，6值分别是沿x、y、z坐标轴的3个平移自由度和绕坐标轴的3个旋转自由度；将步骤S21中剩下的N
‑
1段相邻切片顺序作为长短期记忆网络模型LSTM的第2、3、...、N
‑
1个输入，依次得到相应输出参数重建三维结构；S25、针对步骤S24中单位超声图像相邻帧(I
n
‑1,I
n
)的输出计算平均绝对参数误差、最大中心误差、长度误差，针对第n个有序超声图像序列(I
n
)
n
计算整个网络模型的总体损失函数Loss值；通过损失函数和优化方法来训练本发明模型，将已训练好的模型直接处理二维超声切片，从而用于超声探头的三维轨迹重建。2.根据权利要求1所述的不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法，其特征在于，所述步骤S1中，采集二维超声图像序列(I
n
)
n
的方法如下：采用Cicada超声机捕获三维光学追踪的超声扫描，使用频率为5MHz的具有128个元素的线性探针生成由256条扫描线组成的图像，以每秒35帧的速度捕获超声图像。3.根据权利要求2所述的不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法，其特征在于，所述步骤S1中，追踪记录超声图像对应的真实空间位置标签的方法如下：采用带有Stryker NAV3
TM
摄像头的光学定位系统，所有超声图像经过传感器校准后，记录的真实空间位置标签的绝对定位精度在0.2mm的平移范围内。4.根据权利要求3所述的不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法，其特征在于，
所述步骤S1中，惯性测量单元IMU集成硬件获取辅助数据T
IMU
的方法如下：惯性测量单元IMU是指将三向磁力仪、速率陀螺仪和加速度计集成在尺寸小于1cm的芯片中，安装在手机或其他手持设备中提供超声探头的运动方向和加速度信息，只利用采集的方向信息；使用带有IMU的传感器来估计超声探头的方位，得到旋转测量数据T
IMU
作为辅助数据来重建超声探头的轨迹，获取超声三维结构；IMU设备直接返回有用的表示欧拉方向的角度数据，记入3
×
3的旋转矩阵T
IMU
中，其中：分别表示IMU设备绕x、y、z坐标轴旋转的角度；由于真实的空间位置标签以光学追踪扫描的摄像头为坐标系原点建立相机坐标系，而辅助数据T
IMU
是以世界坐标系采集，其中光学追踪记录的空间标签已与超声图像校准，因此利用IMU设备获取的辅助数据T
IMU
需与收集的真实标签信息进行时间和空间校准后才能在重建超声三维结构方法中加以利用；公式(101)通过最大限度地利用真实的空间位置标签值与IMU探测的辅助数据T
IMU
间的相关性进行时间校准：其中：t
IMU
→
GT
表示在t时刻真实空间位置标签与辅助数据T
IMU
间的相关性最大，因此在时间维度取得最好的校准效果；ω
IMU
表示IMU中陀螺仪传感器的测量角速度，ω
GT
为真实的空间位置标签的角速度；为使两个追踪坐标系方向对齐，将辅助数据T
IMU
与光学追踪的真实空间标签按公式(102)进行空间校准：其中：针对某超声序列的第k段间隔：矩阵中包含真实空间位置标签的旋转部分，同样矩阵包含IMU捕获的欧拉方向参数；C,R分别表示常数校准矩阵和配准矩阵：C描述IMU传感器与光学追踪目标之间的局部变换，R描述IMU参照的世界坐标系与光学追踪摄像头之间的全局变换；C,R两个矩阵通过利用MLSL算法最小化与公式(102)等式右侧之间的绝对欧拉残差，从而进行数值全局优化。5.根据权利要求4所述的不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法，其特征在于，所述步骤S21，利用步骤S1中采集的二维超声图像序列(I
n
)
n
，试图重建在获取第n帧超声图像I
n
时对应时刻t
n
超声探头的轨迹，轨迹由表示任意刚性变换的矩阵序列(T
n
)
n
编码；将轨迹编码为齐次矩阵，再通过6值结果向量表示轨迹所对应的相对转换，其中6值：3自由度表示沿x、y、z轴进行平移，3自由度表示绕x、y、z轴进行旋转；由于无绝对坐标系，只考虑相对变化：估计每帧I
n
与前一帧超声图像I
n
‑1的相对变换T
n
‑1→
n
表示超声图像序列第n
‑
1次的转换T
n
‑1与第n次转换T
n
的一个刚性相对变换，T
n
‑1→
n
用6值向量参数化，表示矩阵T
n
‑1的逆矩阵；在给定某超声序列的一对相邻帧(I
n
‑1,I
n
)后，训练合适的
长短期记忆网络LSTM作用在相邻帧，通过LSTM(I
n
‑1,I
n
)过程估计表示相对变化的结果参数：设计长短期记忆网络模型LSTM，迭代所有对连续相邻帧超声图像，通过链式法则利用先前相对变换的运动估计T2→3,T3→4,...,T
k
‑1→
k
,....计算任意矩阵T
n
‑1→
n
，其中：T1→2指的是超声序列的第1帧到第2帧的相对变换矩阵，T2→3,T3→4,...,T
k
‑1→
k
,....与T1→2的含义一致；将超声图像序列(I
n
)
n
按照连续相邻两帧为单位划分为N段，刚性运动用t
x
,t
y
,t
z 3个参数表示平移运动和θ
x
,θ
y
,θ
z 3个欧拉角表示旋转分量：6.根据权利要求5所述的不依赖外部定位设备的超声三维结构快速获取系统的方法，其特征在于，所述步骤S22中，利用光流场算法处理步骤S21中划分的连续相邻帧(I
n
‑1,I
n
)；假设前一帧I
n
‑1中某一像素u＝[u
x
,u
y
]与后一帧I
n
中像素v＝[u
x
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈芳，陈凌钰，赵俊勇，张道强，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：