PVP手术中穿刺路径智能规划方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种PVP手术中穿刺路径智能规划方法、装置、设备及介质，涉及医疗图像处理领域，包括：从图像中截取脊柱椎体的局部CT图像；通过训练好的神经网络模型，从脊柱椎体的局部CT图像中识别出椎弓根最窄处的中点和理论穿刺注入止点；计算理论穿刺注入止点到椎体前后方向中间平面的距离、到椎体左右方向中间平面的距离、以及到椎体皮质骨表面的最近距离，取上述距离中的最小值作为以理论穿刺注入止点为球心的空间球区域的半径；将任意一个椎弓根最窄处的中点与同侧的理论穿刺注入止点为球心的空间球区域中的任意一点的连线，作为椎弓根的可选穿刺路径。本发明专利技术能实现椎体穿刺路径的智能引导规划，避免骨水泥的渗漏发生。避免骨水泥的渗漏发生。避免骨水泥的渗漏发生。

【技术实现步骤摘要】
PVP手术中穿刺路径智能规划方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及医疗图像处理
，特别涉及一种PVP手术中穿刺路径智能规划方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]PVP手术全名叫做经皮椎体成形术（Percutaneous Vertebroplasty，PVP），是治疗脊柱压缩性骨折常用的方法。这种方法主要通过经皮穿刺的方法，通过特定的仪器往病变椎体中注入骨水泥，以此增加椎体强度和稳定性。如果骨水泥注射得好，患者压缩性骨折的发生时间短，甚至能够恢复之前椎体的高度。在手术的过程中，需要保证针位正确，以免穿透椎弓根内壁， 增加神经损伤的风险，除了神经损伤的风险之外，若是注射技术不好，导致骨水泥外渗，可能会引起肺栓塞或者其他并发症。因此，对椎弓根穿刺路径进行准确的引导规划，就成为PVP手术前最重要的事情。目前手动穿刺的路径判断是通过术中X线透视实现的，椎弓根手动穿刺路径的术前规划是依靠医生经验，但是这种方式的主观经验性强，缺少客观性。
[0003]若是采用计算机辅助引导规划，由于临床中关于骨水泥渗漏的相关数据获取难度很高，因而无法在短时间内建立关于骨水泥渗漏的判断模型，进而无法通过渗漏判断模型建立关于骨水泥注入止点（即穿刺针的头端）的约束策略。随着人工智能算法越来越多的用于医疗空间图像的智能处理，空间关键点位置的预测已经得到很好的解决，例如中国专利文献CN115568943A公开了一种椎板减压手术的路径规划方法，其将SPU
‑
Net网络模型用于预测椎板切削手术中的空间关键点的位置，根据预测出的空间关键点的位置信息建立最优的手术规划路径。椎弓根穿刺路径同样也可以在人工智能算法的辅助下实现准确的关键点预测和引导规划。然而，椎弓根穿刺和椎板减压切削手术属于完全不同的手术对象和手术方法，二者的空间路径规划的约束条件和规划目标也完全不同，技术人员无法直接照搬上述专利文献中的方法。此外，中国专利文献CN107157579A公开了一种脊柱椎弓根螺钉植入路径规划方法，该方法披露了如何将术前规划的穿刺路径和术中的成像结合，以获取术中实际的椎弓根植入点，然而，该专利文献中的术前规划的穿刺路径完全根据传统经验确定，即关键点位于椎弓根中心点和终点位于椎体的中前1/3处是脊椎螺钉植入的传统经验，但是上述脊椎螺钉植入的经验性的穿刺路径并不适用于PVP手术中对椎体的经皮穿刺，难以保证骨水泥不发生渗漏。因此，如何实现PVP手术中椎弓根穿刺路径的引导规划，以最大限度的防止骨水泥发生渗漏，就成为迫切需要解决的技术问题。
[0004]此外，手术中脊柱椎体图像的获取往往通过C臂机来实现。C臂机，全称为C型臂X射线机，是集光、机、图像处理技术为一体的可移动式X光机，是骨科手术最常用的手术辅助工具之一。拍摄时，将C臂机的影像增强器及球管置于目标区域的两侧，调整合适的角度，拍片获取影像。C臂机获取的原始脊柱椎体图像的清晰度、准确度等决定了PVP手术中穿刺路径智能规划方法的可靠性。然而，由于C臂机末端的X射线源和X射线检测器均需要通过线缆连接到基座中的控制中心，线缆的一端与机体连接，另一端安装于C形臂内，并且延伸至与C形
臂上的X射线源和X射线检测器，为了便于C形臂的运动，因此，需要将线缆位于C形臂外和机体外的部分预留有一定的长度，以避免线缆对于C形臂运动的影响。此外，由于X射线源和X射线检测器在检测时处于运动状态，因此，容易出现线缆在X射线源和X射线检测器运动过程中侵入无菌操作区域，对检测造成干扰，需要医护人员及时进行调整，不仅影响检测的进行，严重时甚至影响原始脊柱椎体图像的准确性，进而影响PVP手术中穿刺路径智能规划方法的准确性。

技术实现思路

[0005]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，本专利技术提供了一种PVP手术中穿刺路径智能规划方法、装置、设备及介质，能够在人工智能算法的辅助下，实现椎弓根穿刺路径的准确的引导规划，防止骨水泥渗漏的发生。
[0006]本专利技术的一个方面，提供了一种PVP手术中穿刺路径智能规划方法，包括：从原始脊柱造影图像中截取完整脊柱椎体的局部造影图像；通过训练好的神经网络模型，从所述完整脊柱椎体的局部CT图像中识别出该脊柱椎体的左、右两个椎弓根最窄处的中点和该脊柱椎体的左、右两个理论穿刺注入止点；所述理论穿刺注入止点是不考虑骨水泥渗漏的情况下的最优穿刺注入止点；计算所述完整脊柱椎体的局部CT像中任意一个理论穿刺注入止点到椎体前后方向中间平面的距离D1、该理论穿刺注入止点到椎体左右方向中间平面的距离D2、以及该理论穿刺注入止点到椎体皮质骨表面的最近距离D3，取距离D1、距离D2、距离D3中的最小值作为以该理论穿刺注入止点为球心的空间球区域的半径；基于相同的方式，确定以另一个理论穿刺注入止点为球心的空间球区域的半径；将任意一个椎弓根最窄处的中点与同侧的理论穿刺注入止点为球心的空间球区域中的任意一点的连线，作为脊柱椎体的可选穿刺路径。
[0007]进一步的，还包括：按照预设的采样步长对任意一个理论穿刺注入止点为球心的空间球区域内的坐标点进行采样，获得多个候选穿刺注入止点；计算每个候选穿刺注入止点对应的综合距离D的值：
[0008]其中，D1表示理论穿刺注入止点到椎体前后方向中间平面的距离；D4表示候选穿刺注入止点与骨折面之间的最小距离，D5表示候选穿刺注入止点与骨折线之间的最小距离，D6表示候选穿刺注入止点与理论穿刺注入止点之间的最小距离；将综合距离D最大的候选穿刺注入止点作为考虑骨水泥渗漏的情况下的最优穿刺注入止点，将该考虑骨水泥渗漏的情况下的最优穿刺注入止点和同侧的椎弓根最窄处的中点的连线作为最优穿刺路径。
[0009]进一步的，还包括：在多个完整脊柱椎体的局部CT图像样本中标注出左、右两个椎弓根最窄处的中点和脊柱椎体的左、右两个理论穿刺注入止点；用标注后的局部CT图像样本对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网
络模型。
[0010]进一步的，所述神经网络模型为SPU
‑
Net网络模型。
[0011]本专利技术的另一方面，还提供了一种PVP手术中穿刺路径智能规划装置，包括：图像截取模块，用于从原始脊柱CT图像中截取完整脊柱椎体的局部图像；识别模块，用于通过训练好的神经网络模型，从所述完整脊柱椎体的局部CT图像中识别出该脊柱椎体的左、右两个椎弓根最窄处的中点和该脊柱椎体的左、右两个理论穿刺注入止点；所述理论穿刺注入止点是不考虑骨水泥渗漏的情况下的最优穿刺注入止点；注入止点初步估算模块，用于计算所述完整脊柱椎体的局部CT图像中任意一个理论穿刺注入止点到椎体前后方向中间平面的距离D1、该理论穿刺注入止点到椎体左右方向中间平面的距离D2、以及该理论穿刺注入止点到椎体皮质骨表面的最近距离D3，取距离D1、距离D2、距离D3中的最小值作为以该理论穿刺注入止点为球心的空间球区域的半径；基于相同的方式，确定以另一个理论穿刺注入止点为球心的空间球区域的半径；穿刺路径确定模块，用于将任意一个椎弓根最窄处的中点与同侧的理论穿刺注入止点为球心的空间球本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种PVP手术中穿刺路径智能规划方法，其特征在于，包括：从原始脊柱CT图像中截取完整脊柱椎体的局部CT图像；通过训练好的神经网络模型，从所述完整脊柱椎体的局部CT图像中识别出左、右两个椎弓根最窄处的中点和左、右两个理论穿刺注入止点，所述理论穿刺注入止点是不考虑骨水泥渗漏的情况下的最优穿刺注入止点；计算所述完整脊柱椎体的局部CT图像中任意一个理论穿刺注入止点到椎体前后方向中间平面的距离D1、该理论穿刺注入止点到椎体左右方向中间平面的距离D2、以及该理论穿刺注入止点到椎体皮质骨表面的最近距离D3，取距离D1、距离D2、距离D3中的最小值作为以该理论穿刺注入止点为球心的空间球区域的半径；基于相同的方式，确定以另一个理论穿刺注入止点为球心的空间球区域的半径；将任意一个椎弓根最窄处的中点与同侧的理论穿刺注入止点为球心的空间球区域中的任意一点的连线，作为脊柱椎体的可选穿刺路径。2.根据权利要求1所述的一种PVP手术中穿刺路径智能规划方法，其特征在于，还包括：按照预设的采样步长对任意一个理论穿刺注入止点为球心的空间球区域内的坐标点进行采样，获得多个候选穿刺注入止点；计算每个候选穿刺注入止点对应的综合距离D的值：，其中，D1表示理论穿刺注入止点到椎体前后方向中间平面的距离；D4表示候选穿刺注入止点与骨折面之间的最小距离，D5表示候选穿刺注入止点与骨折线之间的最小距离，D6表示候选穿刺注入止点与理论穿刺注入止点之间的最小距离；将综合距离D最大的候选穿刺注入止点作为考虑骨水泥渗漏的情况下的最优穿刺注入止点，将该考虑骨水泥渗漏的情况下的最优穿刺注入止点和同侧的椎弓根最窄处的中点的连线作为最优穿刺路径。3.根据权利要求1所述的一种PVP手术中穿刺路径智能规划方法，其特征在于，还包括：在多个完整脊柱椎体的局部CT图像样本中标注出左、右两个椎弓根最窄处的中点和脊柱椎体的左、右两个理论穿刺注入止点；用标注后的局部CT图像样本对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型。4.根据权利要求1所述的一种PVP手术中穿刺路径智能规划方法，其特征在于，所述神经网络模型为SPU
‑
Net网络模型。5.一种PVP手术中穿刺路径智能规划装置，其特征在于，包括：图像截取模块，用于从原始脊柱CT图像中截取完整脊柱椎体的局部CT图像；识别模块，用于通过训练好的神经网络模型，从所述完整脊柱椎体的局部CT图像中识别出该脊柱椎体的左、右两个椎弓根最窄处的中点和该脊柱椎体的左、右两个理论穿刺注入止点，所述理论穿刺注入止点是不考虑骨水...

【专利技术属性】
技术研发人员：石斌，张立海，章永宏，胡磊，
申请(专利权)人：北京铸正机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：