一种骨盆植入物通道的自动定位方法技术

本发明专利技术公开了一种骨盆植入物通道的自动定位方法，包括如下步骤：步骤1、建立骨盆通用解剖三维模板；步骤2、基于步骤1的三维模板定义植入物通道模板；步骤3、基于内部信息对非同源骨盆CT图像实施配准；步骤4、获取CT坐标系与解剖坐标系间的坐标转换；步骤5、实施非同源骨盆中目标骨盆与骨盆通用解剖三维模型间的对齐；步骤6、基于步骤2和步骤5建立通道自动搜索。本发明专利技术采取三维模型统计分析的方法获得精准的骨盆通用解剖三维模板，利用图像配准实现不同病人模型间的对齐，基于图像坐标系与解剖坐标系间的空间变换，经三维模型配准的方法可获得每个病人的骨盆植入物通道，从而达到缩短手术时间，引导医生手术操作，减少医生手工操作的目的。作的目的。作的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种骨盆植入物通道的自动定位方法


[0001]本专利技术涉及骨科手术规划
，尤其是一种骨盆植入物通道的自动定位方法。

技术介绍

[0002]手术规划即手术前获得患者病灶处的医学图像(如CT/MRI等)，结合医生的解剖学与病理学知识，进行例如手术方法、手术流程以及手术切口和路径的确定并得到手术方案的过程。
[0003]在骨盆植入物手术中，手术规划需进行植入物通道的确定，手术中在确定的植入物通道植入钢钉、克氏钉等医用器械固定骨折部位，植入效果不仅影响手术效果，对术后恢复还起着至关重要的作用。现有植入物确定方法首先需要医生对医学影像进行主观判断，接着利用尸骨或以3D打印的方式进行手工实验，进而确定植入物通道大致位置，最后确定手术方案。
[0004]现有的方法存在主观性强过于依赖术前的影像学读片以及术者经验，存在主观性过强、手工操作难等一系列的问题、过于依赖医生的临床经验、手工操作性难等一系列的问题，与传统的骨盆手术术前规划相比，选取三维模型统计分析的方法即可获得精准的骨盆通用解剖三维模板，利用图像配准实现不同病人模型间的对齐，基于图像坐标系与解剖坐标系间的空间变换，经三维模型配准的方法可自动获得每个病人的骨盆植入物通道，节省医生的时间，简化医生的操作，实现更为客观精准的植入物通道建立方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种骨盆植入物通道的自动定位方法，利用内部骨质信息，通过图像配准，根据病人的医学图像数据自动得出手术中病人的通道，从而达到缩短手术时间，引导医生手术操作，减少医生手工操作的目的。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种骨盆植入物通道的自动定位方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1、建立骨盆通用解剖三维模板；
[0008]步骤2、基于步骤1的三维模板定义植入物通道模板；
[0009]步骤3、基于内部信息对非同源骨盆CT图像实施配准；
[0010]步骤4、获取CT坐标系与解剖坐标系间的坐标转换；
[0011]步骤5、实施非同源骨盆中目标骨盆与骨盆通用解剖三维模型间的对齐；
[0012]步骤6、基于步骤2和步骤5建立通道自动搜索。
[0013]优选的，步骤1中，建立骨盆通用解剖三维模板具体包括如下步骤：
[0014]步骤11、构建骨盆模型库；收集不同年龄不同性别人的骨盆模型，将这些模型的集合命名为骨盆模型库；
[0015]步骤12、生成平均三维模型；将骨盆模型库内的模型作为输入，将所有模型的点和
面信息读入，运用统计形态模型过滤器对所有模型的点面信息进行统计学形态分析，得到形态误差E
all
＝e
r
{r＝1,2,..n}，分析后运用所有模型拟合预测的统计学模型，根据统计形态模型过滤器输出的拟合的统计学形态模型的点面数据和误差，利用统计形态模型建立器构造出平均的统计学形态模型M
SSM
。
[0016]优选的，步骤2中，基于步骤1的三维模板定义植入物通道模板，根据临床经验，在骨盆平均统计形态模型M
SSM
上定义骨盆植入物通道C
SSM
，以其作为自动导出其余病人的骨盆植入物通道的模板。
[0017]优选的，步骤3中，基于内部信息对非同源骨盆CT图像实施配准具体包括如下步骤：
[0018]步骤31、实现模型库对应的CT数据的预处理；
[0019]步骤32、配准的目标图像为随机选取的任意病人的CT图像，待配准图像为其余病人的CT图像，配准网络包括一些包含跳跃连接的编码器
‑
解码器和若干连续层组合；
[0020]优选的，步骤31中，实现模型库对应的CT数据的预处理具体为：首先将包含整个下体的CT体数据作为输入，然后自动提取感兴趣区域即骨盆区域的切面，最后利用提取的切面将CT体数据压缩到440*256*256以便后续处理。
[0021]优选的，步骤32中，在编码器中，所采取的编码操作为图像金字塔型的结构，使用卷积核大小是3x3x3、步长为2的三维卷积，在表示维度上，空间维度在卷积步长的作用下每次减少为原来的1/2，直至减少为原维度的1/16。
[0022]优选的，步骤32中，在解码器中，交替使用上采样、卷积和连接跳跃；在随后的连续层中，对图像的感受域更精细，进而实现更精准地解剖结构的对齐，在经过网络配准后输出由待配准图像至目标图像的空间配准形变场
[0023]优选的，步骤4中，获取CT坐标系与解剖坐标系间的坐标转换具体为：输出是在图像坐标系下的CT体数据每个体素在三个方位的变化，而自动建立的通道位于解剖坐标系下三维模型内部，首先通过提取CT体数据中的仿射矩阵T，接着将S2的形变场输出作为输入，最后将两者相乘得到一个解剖坐标系下的空间变换
[0024]优选的，步骤5中，实施非同源骨盆中目标骨盆与骨盆通用解剖三维模型间的对齐具体为：将待配准和目标图像V
i
和V
fixed
输入该模块，根据其体素信息转换对应的为三维模型S
i
和S
fixed
。
[0025]优选的，步骤6中，基于步骤2和步骤5建立通道自动搜索具体为：将M
SSM
和其对应的通道C
SSM
作为输入，将M
SSM
和目标模型S
fixed
配准，得到转换矩阵T
trans
，根据通道C
SSM
在M
SSM
中的位置关系导出目标模型S
fixed
的通道C
fixed
，然后将待配准的三维模型S
i
和目标模型S
fixed
，V
i
至V
fixed
的空间变换输入，目标三维模型S
fixed
上的通道均输入模块，接着将空间变换作用于S
i
获得变换后得三维模型将S
i
配准至S
fixed
，最后根据和S
fixed
的对应关系，利用通道求解出配准后模型的通道对S
i
与之间的变换关系求逆，再将结果应用于即可输出原模型上对应的通道至此完成通道的自动搜索与建立。
[0026]本专利技术的有益效果为：本专利技术采取三维模型统计分析的方法即可获得精准的骨盆通用解剖三维模板，利用图像配准实现不同病人模型间的对齐，基于图像坐标系与解剖坐
标系间的空间变换，经三维模型配准的方法可自动获得每个病人的骨盆植入物通道，从而达到缩短手术时间，引导医生手术操作，减少医生手工操作的目的。
附图说明
[0027]图1为本专利技术的方法流程示意图。
[0028]图2为本专利技术图像配准模块的网络结构示意图。
具体实施方式
[0029]如图1所示，一种骨盆植入物通道的自动定位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种骨盆植入物通道的自动定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立骨盆通用解剖三维模板；步骤2、基于步骤1的三维模板定义植入物通道模板；步骤3、基于内部信息对非同源骨盆CT图像实施配准；步骤4、获取CT坐标系与解剖坐标系间的坐标转换；步骤5、实施非同源骨盆中目标骨盆与骨盆通用解剖三维模型间的对齐；步骤6、基于步骤2和步骤5建立通道自动搜索。2.如权利要求1所述的骨盆植入物通道的自动定位方法，其特征在于，步骤1中，建立骨盆通用解剖三维模板具体包括如下步骤：步骤11、构建骨盆模型库；收集不同年龄不同性别人的骨盆模型，将这些模型的集合命名为骨盆模型库；步骤12、生成平均三维模型；将骨盆模型库内的模型作为输入，将所有模型的点和面信息读入，运用统计形态模型过滤器对所有模型的点面信息进行统计学形态分析，得到形态误差E
all
＝e
r
{r＝1,2,..n}，分析后运用所有模型拟合预测的统计学模型，根据统计形态模型过滤器输出的拟合的统计学形态模型的点面数据和误差，利用统计形态模型建立器构造出平均的统计学形态模型M
SSM
。3.如权利要求1所述的骨盆植入物通道的自动定位方法，其特征在于，步骤2中，基于步骤1的三维模板定义植入物通道模板，根据临床经验，在骨盆平均统计形态模型M
SSM
上定义骨盆植入物通道C
SSM
，以其作为自动导出其余病人的骨盆植入物通道的模板。4.如权利要求1所述的骨盆植入物通道的自动定位方法，其特征在于，步骤3中，基于内部信息对非同源骨盆CT图像实施配准具体包括如下步骤：步骤31、实现模型库对应的CT数据的预处理；步骤32、配准的目标图像为随机选取的任意病人的CT图像，待配准图像为其余病人的CT图像，配准网络包括一些包含跳跃连接的编码器
‑
解码器和若干连续层组合。5.如权利要求1所述的骨盆植入物通道的自动定位方法，其特征在于，步骤31中，实现模型库对应的CT数据的预处理具体为：首先将包含整个下体的CT体数据作为输入，然后自动提取感兴趣区域即骨盆区域的切面，最后利用提取的切面将CT体数据压缩到440*256*256以便后续处理。6.如权利要求1所述的骨盆植入物通道的自动定位方法，其特征在于，步骤32中，步骤32中，在编码器中，所采取的编码操作为图像金字塔型的结构，使用卷积核大小是3x3x3、步长为2的三维卷积，在表示维度上，空间维度在卷积步长的作用下每次减少为原来的1/2，直至减少为原维度...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜庆节，陈凌钰，韩浩杰，王见，徐天泽，陈芳，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：