本公开提供一种基于模型融合的标志物定位方法、装置及系统，可应用于智能制造技术领域。所述方法包括：获取对应于患者目标部位的预扫描数据；利用所述预扫描数据构建对应于所述患者目标部位的结构模型；所述结构模型包含目标部位的体表特征和体内特征；获取对应于患者目标部位的体表扫描数据；基于所述体表扫描数据构建体表轮廓模型；融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型；所述手术指导模型指示有标志物位置参数。上述方法不仅能够确定体内组织的空间位姿，也能够确定体表标志物的位置，从而能够通过手术指导模型对标志物和病灶进行有效定位，进而有效对手术过程进行指导，保证了手术的精确性和操作性。保证了手术的精确性和操作性。保证了手术的精确性和操作性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于模型融合的标志物定位方法、装置及系统
[0001]本说明书实施例涉及智能制造
，特别涉及一种基于模型融合的标志物定位方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]在执行外科手术时，对于患者深部结构的位置确定极其重要，通过CT或MR扫描等方式能够获取扫描部位的断层图像，再通过三维重建技术能够获取体内深部机构与体表标志性结构之间的相对位置关系，进而在手术过程中基于体表可识别结构的位置来定位深度结构的位置，例如，通过外耳孔、眼睛等体表标志的位置定位至体内血肿的位置，从而规划手术路径。
[0003]而在实际应用中，由于部分手术部位缺乏明显的可识别结构，例如颅脑表面不存在标志性结构，以及部位体表可识别结构分辨精度低等因素的影响，导致在部分应用场景中直接利用体表可识别结构进行定位的效果较差、精确度低。针对这一问题，可以通过在患者手术部位的体表设置人工标志物，例如电极片、定位标记贴、骨钉、定位框架等，再针对人工标志物进行识别定位。
[0004]目前在利用标志物时，一般是先在患者手术部位的特定位置贴标志物后，再针对患者进行CT扫描，最终所获取的CT扫描结果中同时包含手术部位的整体扫描结果和标志物的位置信息。但是，这样的方式对于标志物装置以及放射科扫描之间的配合要求较高，在急诊手术时甚至无法完成；此外，这一方式下需要保证从设置标志物到执行手术的流程中，标志物位置必须固定不变，而无创性标志物难以满足这一要求，有创性标志物又会给患者带来额外创伤。目前基于标志物进行深度结构定位的方式并不具有较好的应用效果。因此，目前亟需一种能够方便有效地基于标志物进行定位的方法。
技术实现思路
[0005]本说明书实施例的目的是提供一种基于模型融合的标志物定位方法、装置及系统，以解决如何方便有效地基于标志物进行定位的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本说明书实施例提出了一种基于模型融合的标志物定位方法，包括：获取对应于患者目标部位的预扫描数据；所述预扫描数据为在所述患者目标部位的体表设置标志物前所获取的扫描数据；利用所述预扫描数据构建对应于所述患者目标部位的结构模型；所述结构模型包含目标部位的体表特征和体内特征；获取对应于患者目标部位的体表扫描数据；所述体表扫描数据为在所述患者目标部位的体表设置标志物后，针对所述患者目标部位的体表的扫描数据；基于所述体表扫描数据构建体表轮廓模型；融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型；所述手术指导模型指示有标志物位置参数。
[0007]在一些实施方式中，所述预扫描数据包括CT/MR扫描数据；所述体表扫描数据包括利用三维扫描仪获取的扫描数据。
[0008]在一些实施方式中，所述预扫描数据包括断层扫描图像；所述利用所述预扫描数据构建对应于所述患者目标部位的结构模型，包括：根据断层扫描图像的外围形状确定体表轮廓结构；根据断层扫描图像的内部特征确定内部组织结构；综合所述体表轮廓结构和内部组织结构构建对应于所述患者目标部位的结构模型。
[0009]在一些实施方式中，所述基于所述体表扫描数据构建体表轮廓模型，包括：根据所述体表扫描数据构建候选扫描模型；从所述候选扫描模型中识别并去除背景区域，得到体表轮廓模型。
[0010]在一些实施方式中，所述融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型，包括：确定体表轮廓模型的外部轮廓特征；基于所述体表轮廓模型的外部轮廓特征和所述结构模型的体表特征，融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型。
[0011]在一些实施方式中，所述融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型之后，还包括：根据手术指导模型中的体内特征确定病灶位置参数；利用所述病灶位置参数和标志物位置参数构建手术路径；所述手术路径具有对应于各个标志物位置参数的位姿关系。
[0012]在一些实施方式中，所述融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型之后，还包括：根据所述手术指导模型确定模型配准精度；在所述模型配准精度符合模型融合需求的情况下，将所述手术指导模型应用于智能制造，或，在所述模型配准精度不符合模型融合需求的情况下，对所述手术指导模型进行调整。
[0013]在一些实施方式中，所述标志物包括电极片、定位标记贴、骨钉、涂画标记中的至少一种。
[0014]本说明书实施例还提出一种基于模型融合的标志物定位装置，包括：预扫描数据获取模块，用于获取对应于患者目标部位的预扫描数据；所述预扫描数据为在所述患者目标部位的体表设置标志物前所获取的扫描数据；结构模型构建模块，用于利用所述预扫描数据构建对应于所述患者目标部位的结构模型；所述结构模型包含目标部位的体表特征和体内特征；体表扫描数据获取模块，用于获取对应于患者目标部位的体表扫描数据；所述体表扫描数据为在所述患者目标部位的体表设置标志物后，针对所述患者目标部位的体表的扫描数据；体表轮廓模型构建模块，用于基于所述体表扫描数据构建体表轮廓模型；模型融合模块，用于融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型；所述手术指导模型指示有标志物位置参数。
[0015]本说明书实施例还提出一种基于模型融合的标志物定位系统，包括预扫描设备、三维扫描设备和计算设备；所述预扫描设备用于扫描患者目标部位得到预扫描数据；所述预扫描数据为在所述患者目标部位的体表设置标志物前所获取的扫描数据；所述预扫描数据包括针对体表和体内扫描得到的数据；所述三维扫描设备用于扫描患者目标部位得到体表扫描数据；所述体表扫描数据为在所述患者目标部位的体表设置标志物后，针对所述患者目标部位的体表的扫描数据；所述计算设备上存储有计算机程序/指令，所述计算设备用于获取所述预扫描数据和体表扫描数据，并执行所述计算机程序/指令以实现上述基于模型融合的标志物定位方法的步骤。
[0016]本说明书实施例还提出一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序/指令，所述计算机程序/指令在被执行时用于实现上述基于模型融合的标志物定位方法的步骤。
[0017]由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，上述基于模型融合的标志物定位方法、装置及系统，在患者体表设置标志物之前获取预扫描数据，在设置标志物之后获取体表扫描数据。根据预扫描数据构建结构模型，根据体表扫描数据构建体表轮廓模型，最终通过融合结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型。在设置标志物之前扫描并构建模型无需考虑标志物的设置需求；而设置标志物后仅仅获取体表扫描数据不仅能够加快扫描速度，也能够保证标志物位置的稳定性。最终通过融合模型得到手术指导模型，不仅能够确定体内组织的空间位姿，也能够确定体表标志物的位置，从而能够通过手术指导模型对标志物和病灶进行有效定位，进而有效对手术过程进行指导，保证了手术的精确性和操作性。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于模型融合的标志物定位方法，其特征在于，包括：获取对应于患者目标部位的预扫描数据；所述预扫描数据为在所述患者目标部位的体表设置标志物前所获取的扫描数据；利用所述预扫描数据构建对应于所述患者目标部位的结构模型；所述结构模型包含目标部位的体表特征和体内特征；获取对应于患者目标部位的体表扫描数据；所述体表扫描数据为在所述患者目标部位的体表设置标志物后，针对所述患者目标部位的体表的扫描数据；基于所述体表扫描数据构建体表轮廓模型；融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型；所述手术指导模型指示有标志物位置参数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预扫描数据包括CT/MR扫描数据；所述体表扫描数据包括利用三维扫描仪获取的扫描数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预扫描数据包括断层扫描图像；所述利用所述预扫描数据构建对应于所述患者目标部位的结构模型，包括：根据断层扫描图像的外围形状确定体表轮廓结构；根据断层扫描图像的内部特征确定内部组织结构；综合所述体表轮廓结构和内部组织结构构建对应于所述患者目标部位的结构模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述体表扫描数据构建体表轮廓模型，包括：根据所述体表扫描数据构建候选扫描模型；从所述候选扫描模型中识别并去除背景区域，得到体表轮廓模型。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型，包括：确定体表轮廓模型的外部轮廓特征；基于所述体表轮廓模型的外部轮廓特征和所述结构模型的体表特征，融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合所述结构模型和体表轮廓模型得到手术指导模型之后，还包括：根据手术指导模型中的体内特征确定病灶位置参数；利用所述病灶位置参数构建手术路径；所述手术路径具有对应于各个标志物位置参数的位姿关系。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合所述结构模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐丹，
申请(专利权)人：湖南卓世创思科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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