一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法属于医学图像处理及应用技术领域。本发明专利技术分前期工作和后期执行方法两部分：在前期工作中，采用先进的非线性插值方法，对两组神经解剖图谱（ＳＷ，ＴＴ）进行细致的数字化三维重建工作；采用三维非线性配准方法，将两组图谱率先统一到同一坐标系下；在执行方法中，进行输入图像的格式化处理；采用可变比例网格方法和分段式局域线性配准算法的配合实现图谱与病人图像的实时配准；通过交互式微调实现解剖图谱精准配准和可视化。本发明专利技术更直观，更准确，更易操作，实现ＴＴ和ＳＷ两套图谱的完全三维重建后的完整统一，为医生的术前诊断和术中导航提供了极大的便利，为手术导航系统增添了一项重要的功能。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种三维可视化应用方法，特别是一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法，属于医学图像处理及应用
技术介绍
神经外科手术导航系统是一个集计算机技术，生物医学工程技术以及现代医学技 术于一体的复杂系统工程。其中神经解剖图谱的三维可视化是一项关键的技术，在对病 灶的定位上有着举足轻重的作用。在传统的神经外科手术中，医生只能通过阅读解剖图 谱，凭借经验来完成复杂的手术。这必然造成成功率低，手术时间长的问题。目前在临床 上广泛使用的神经解剖图谱主要有以下两种Aalairach-Tournoux (TT)神经解剖图谱和 Schaltenbrand-Wahren(Sff)神经解剖图谱。其中前者为覆盖整个人神经的完整解剖图谱， 而后者为丘神经基底节区的内神经图谱。这些图谱均为纸件印刷的二维图像，虽然他们对 于立体定向的神经外科手术至关重要，并且也已多年在临床上使用，但人为误差和使用上 的不便大大抑制了其功效的发挥。经文献检索发现，胡泽勇等人在《立体定向和功能性神经外科杂志》，2001，14(3) 174-174上撰文“丘神经基底节区立体定向显微导航图谱系统的研制”，该文对丘神经基底 节区立体定向图谱(SW)进行了数字化的尝试，取得了初步的成果。但该研究仍然处于二维 图像的单纯相关坐标配准阶段；仅限于SW图谱；没有考虑神经室大小、头颅尺寸等其他相 关参数。由于SW图谱仅限于内神经的部分领域，他与实际的病人图像配准时很难考虑到神 经室大小、头颅尺寸等其他相关参数，是该研究的一个难点。另外，二维印刷图谱到三维立 体图像的重建也是一个难点，期待解决。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种神经外科手术导航系统中解 剖图谱的三维可视化应用方法，使其更直观，更准确，更易操作，实现TT和SW两套图谱的完 全三维重建后的完整统一，并将AC-PC特征之外的神经室大小、头颅尺寸等其他相关参数 融于配准算法中，以提供微调等人机交互功能来实现其三维可视的最优化。本专利技术是通过以下技术方案实现的，本专利技术分前期工作和后期执行方法两部分 首先在前期工作中，采用先进的非线性插值方法，对两组神经解剖图谱(sw，TT)进行细致 的数字化三维重建工作；然后采用三维非线性配准方法，将两组图谱率先统一到同一坐标 系下，该部分工作一经完成无需重复；其次在后期执行方法中，先进行输入图像格式化处 理，提高配准的精度，然后采用可变比例网格方法和分段式局域线性配准算法的配合实现 图谱与病人图像的实时配准；最终通过交互式微调实现解剖图谱精准配准和可视化。以下对本专利技术方法作进一步的描述，具体内容如下1、前期工作1)采用先进的非线性插值方法，对两组神经解剖图谱(SW，TT)进行细致的数字化三维重建工作。该方法采用基于卷积的非线性插值(Convolution basednonlinear interpolation)，而影响函数核(Kernel)则采用基本样条函数(Cardinal spline)hSn(x)=f^(b")~l(k)^(x-k),A = -OO这里选用η = 3 ； (bT1是B型样条函数滤子(B-Spline filter)。2)采用三维非线性配准方法，将两组图谱率先统一到了同一坐标系下。这既解 决了 SW图谱的局域性所导致的对整体神经室尺寸等全局参数的考虑不周的难题，也避免 了实时配准过程中的重复操作。对一个图谱的配准操作完成后，也同时完成了对另一图 谱的配准工作，实现了两个可视化图谱库的实时切换功能。该配准算法采用解剖特征点 (Anatomic feature point)之间的点到点配准法。首先分别在两个图谱中找出相应的200 组解剖特征点，然后基于他们的坐标关系计算出配准三维变换行列式B，最后依据该行列式 将SW图谱变换到TT坐标系下Sff · B ^ TT02、后期执行方法1)输入图像的格式化因为输入的图像不能保证均按照神经解剖图谱的坐标系 (Ac-Pc)扫描，该方法首先依据医生所设定的2个关键特征点Ac和Pc对输入图像进行矫 正，即从X，Y，Z三个方向对图像进行方位角的矫正，使之与Ac-Pc坐标系保持一致，提高配 准的精度。2)采用可变比例网格方法(PGS-Proportional Grid System)，将人神经及神经解 剖图谱物理分割成12块，列入相应的网格中，为局域配准打下了基础。可变比例网格结构 的确立依据于以下8个解剖特征点大神经的前原点(AC-The Anterior Commissure)大神经的后原点(PC-The Posterior Commissure)聂页神经皮质的最左点(The most Left points of the temporal cortex)聂页神经皮质的最右点(The most Right points of the temporal cortex)前神经皮质的最前点(The most anterior point of the frontal cortex)枕神经皮质的最后点(The most posterior point of the occipital cortex)枕神经皮质的最高点(The highest point of the occipital cortex)聂页神经皮质的最低点(The lowest point of the temporal cortex) 3)采用分段式局域线性配准(Piecewise Linear Registration)的算法，在可变 比例网格结构上实现了交互式局域配准，大大提高了区域性的配准精度。分段式局域线性 配准，就是按照对应的原始⑶和目标⑴两个可变比例网格之间的比例关系，将原始网格 内的所有点(P)变换到目标网格中去T = Ttl+(P-Stl) *Text/Sext这里Stl和Ttl表示原始和目标网格的原点；Text/Sext表示网格之间的比例关系。4)通过交互式微调实现解剖图谱精准配准和可视化。采用可调式设计，对可变比 例网格结构中的36个控制点(Control Point)进行了微调功能设计，使医生可以交互地微 调算法完成的配准结果，提高配准精度。该36个控制点中的任意一个的坐标发生变化，将引发网格之间的比例关系，即TraitZ^xt发生变化，从而给便线性配准T的结果，实现微调的 功能。5)可变比例网格方法和分段式局域线性配准算法的配合流程具体如下该流程 首先读取医生设定的AC和PC点坐标，以及2)中说明的其他6个特征点坐标(统称为地座 标(Landmark))，配合神经图谱的相应地坐标创立可变比例网格PGS，然后对PGS中的每一 个子区域运用3)中详述的分段式局域线性配准算法逐一进行配准，并实时更新视窗。PGS 同时接受4)中描述的微调操作，并按照变动的控制点刷新地坐标和PGS，从而刷新配准结本专利技术具有实质性特点和显著进步，它克服了既有方法低精确度和使用上的不 便，采用先进的非线性插值方法，对两组神经解剖图谱重新进行了细致的数字化三维重建 工作，引入了三维非线性配准方法，将两组图谱率先统一到了同一坐标系下，避免了对不同 图谱的重复配准操作。在执行过程中，首先对输入图像实施格本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法，其特征在于，分前期工作和后期执行方法两部分：首先在前期工作中，采用先进的非线性插值方法，对两组神经解剖图谱ＳＷ，ＴＴ进行细致的数字化三维重建工作；然后采用三维非线性配准方法，将两组图谱率先统一到同一坐标系下；其次在执行方法中，首先进行输入图像的格式化处理；然后采用可变比例网格方法和分段式局域线性配准算法的配合实现图谱与病人图像的实时配准；最终通过交互式微调实现解剖图谱精准配准和可视化。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：顾力栩，陆春晖，张智慧，王凝宇，徐纪文，
申请(专利权)人：南通爱普医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]
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