通过3D扫描和CT影像结合对肿瘤靶区的空间定位方法技术

通过3D扫描和CT影像结合对肿瘤靶区的空间定位方法，包括以下步骤：S1、根据3D扫描数据生成体表特征曲线；S2、根据CT影像数据生成CT特征曲线；S3、将3D扫描特征数据和CT特征数据进行匹配，得到CT坐标相对于3D坐标的偏移量；S4、根据偏移量，将CT坐标转换成3D扫描坐标；S5、根据偏移量对肿瘤靶区定位，将肿瘤靶区内一点转换成3D坐标。本发明专利技术的通过3D扫描和CT影像结合对肿瘤靶区的空间定位方法，通过将3D扫描数据和CT影像数据相结合，将CT影像数据融合到治疗设备的3D空间，提高了设备的治疗精度和自动化程度，对治疗靶区的定位更加精准，从而使治疗效果得到更加显著地提高。使治疗效果得到更加显著地提高。使治疗效果得到更加显著地提高。

【技术实现步骤摘要】
通过3D扫描和CT影像结合对肿瘤靶区的空间定位方法


[0001]本专利技术涉及生物与医疗


技术介绍

[0002]在热疗系统中，对体表进行治疗时，可以使用3D扫描数据对体表进行定位，对体内肿瘤进行治疗时，通常使用CT影像对肿瘤进行定位。3D扫描得到的是体表的3D数据，无法对身体内部进行定位。使用CT影像时，医生通过对CT影像的分析确定肿瘤影像所在的影片，将影片的位置与身体部位相对应，以确定靶区所在的身体位置。但是影片的位置无法和治疗设备的3D坐标相对应，所以治疗设备也无法得到肿瘤靶区的3D坐标，因此难以精准确定设备的治疗部位。

技术实现思路

[0003]为了得到身体内部肿瘤靶区的3D坐标，本专利技术将3D扫描和CT影像结合起来，对肿瘤靶区进行空间3D定位。
[0004]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：通过3D扫描和CT影像结合对肿瘤靶区的空间定位方法，包括以下步骤：
[0005]S1、根据3D扫描数据生成体表特征曲线；
[0006]S2、根据CT影像数据生成CT特征曲线；
[0007]S3、将3D扫描特征数据和CT特征数据进行匹配，确定CT空间坐标相对于3D扫描坐标的偏移量，得到3D特征点(x1，y1，z1)对应的CT特征点(x2，y2，z2)，根据这个对应关系，得到CT坐标相对于3D坐标的偏移量(
△
x，
△
y，
△
z)，其中：
[0008]△
x＝x2‑
x1[0009]△
y＝y2‑
y1[0010]△
z＝z
z
‑
z1；
[0011]S4、根据偏移量，将CT坐标转换成3D扫描坐标，将CT中任一点的坐标(x
n
，y
n
，z
n
)转换3D坐标：
[0012]x
1n
＝x
n
+Δx
[0013]y
1n
＝y
n
+Δy
[0014]z
1n
＝z
nn
+Δz；
[0015]S5、根据偏移量对肿瘤靶区定位，将肿瘤靶区内一点P(x
p
，y
p
，z
p
)转换成3D坐标P1(x
1p
，y
1p
，z
1p
)：
[0016]χ
1p
＝x
p
+
△
x
[0017]y
1p
＝y
p
+Δy
′
[0018]z
1p
＝z
p
+
△
z。
[0019]所述步骤S1中，由3D扫描数据生成3D扫描特征曲线的方法如下：
[0020]c、选定特定区域的3D数据；
[0021]d、沿横坐标轴x轴方向将CT影像图片等距离分成相等的间隔；
[0022]c、计算每个间隔内所有点的纵坐标y轴的平均值；
[0023]d、以每个间隔的中点作为横坐标，y轴的平均值作为纵坐标，生成3D扫描特征曲线。
[0024]所述步骤S2中，CT特征曲线生成方法为：
[0025]通过CT重构数据生成一组靶区的冠状面体表特征曲线；
[0026]或对CT影片的轮廓线进行自动识别，将CT影片划分成距离相等的间隔，在每个间隔的中间点取轮廓点坐标，生成轮廓点的特征曲线。
[0027]所述步骤S3中，将3D扫描数据沿冠状面切片，生成z坐标的轮廓线，将此轮廓线与CT影像的轮廓进行比对，得到CT坐标相对于3D坐标的偏移量。
[0028]本专利技术的通过3D扫描和CT影像结合对肿瘤靶区的空间定位方法，通过将3D扫描数据和CT影像数据相结合，将CT影像数据融合到治疗设备的3D空间，提高了设备的治疗精度和自动化程度，对治疗靶区的定位更加精准，从而使治疗效果得到更加显著地提高。
附图说明
[0029]图1是本专利技术CT影像3D定位流程图。
[0030]图2是3D扫描数据生成3D扫描特征曲线图。
[0031]图3是CT影像体表数据生成CT影像体表形态特征图。
[0032]图4是3D扫描按轮廓投影生成特征曲线图。
[0033]图5是CT图像器切片轮廓生成特征曲线图。
[0034]图6是CT影片图。
[0035]图7是CT影片划分成距离相等的间隔示意图。
[0036]图8是CT影片在每个间隔的中间点取轮廓点坐标示意图。
[0037]图9是CT影片生成轮廓点的特征曲线图。
[0038]图10是3D特征曲线和CT特征曲线匹配图。
[0039]图11是肿瘤靶区坐标转换成3D坐标示意图。
具体实施方式
[0040]本专利技术的为了实现对肿瘤靶区进行空间3D定位的目标，采用如下方法：
[0041]1、利用3d扫描数据生成和CT影像间隔相同的一组冠状面特征曲线；
[0042]2、用CT重构数据生成一组靶区的冠状面体表特征曲线，或识别CT影像中的轮廓线，并生成一组靶区的冠状面体表特征曲线；
[0043]3、将3D和CT的冠状面特征曲线进行比对，从两组特征曲线中找到相匹配的曲线；
[0044]4、将匹配的CT影片所在位置映射到对应3D特征曲线的3D坐标；
[0045]本方法的总体实现流程如图1所示。其中生成3D特征曲线的的过程如图2和图3所示。
[0046]一、根据3D扫描数据和CT影像数据分别生成体表特征数据：
[0047]1、体表特征数据用于描述体表不同部位相对于坐标点投影平面(冠状面、矢状面和横截面)的坐标变化特征，如图2和图3所示。
[0048]其中由3D扫描数据生成3D扫描特征曲线的算法如下，如图4所示：
[0049]a.选定特定区域的3D数据；
[0050]b.沿横坐标轴(设为x轴)方向将CT影像图片等距离分成相等的间隔；
[0051]c.计算每个间隔内所有点的纵坐标(设为y轴)的平均值；
[0052]d、以每个间隔的中点作为横坐标，y轴的平均值作为纵坐标，从而生成了3D扫描特征曲线。
[0053]2、可将3D扫描数据沿冠状面切片，生成指定z坐标的轮廓线，可通过人工方式将此轮廓线于CT影像的轮廓进行比对，可得到CT相对于3D坐标的偏移量，如图5所示。
[0054]3、如果没有CT重构数据，也可以对CT影片的轮廓线进行自动识别，生成轮廓线的特征曲线。如图6
‑
9所示。
[0055]二、将3D扫描特征数据和CT特征数据进行匹配，以确定CT空间坐标相对于3D扫描坐标的偏移量。匹配成功后，我们会得到3D特征点(x1，y1，z1)对应的CT特征点(x2，y2，z2)，如图10所示。根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.通过3D扫描和CT影像结合对肿瘤靶区的空间定位方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、根据3D扫描数据生成体表特征曲线；S2、根据CT影像数据生成CT特征曲线；S3、将3D扫描特征数据和CT特征数据进行匹配，确定CT空间坐标相对于3D扫描坐标的偏移量，得到3D特征点(x1，y1，z1)对应的CT特征点(x2，y2，z2)，根据这个对应关系，得到CT坐标相对于3D坐标的偏移量(
△
x，
△
y，
△
z)，其中：Δx＝x2‑
x1△
y＝y
z
‑
y1△
z＝z2‑
z1；S4、根据偏移量，将CT坐标转换成3D扫描坐标，将CT中任一点的坐标(x
n
，y
n
，z
n
)转换3D坐标：x
1nn
＝x
n
+
△
xy
1n
＝y
n
+
△
yz
1n
＝z
n
+
△
z；S5、根据偏移量对肿瘤靶区定位，将肿瘤靶区内一点P(x
p
，y
p
，z
p
)转换成3...

【专利技术属性】
技术研发人员：周立波，王若雨，杨宏元，王喆，于剑，
申请(专利权)人：大连奥瑞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：