一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法及系统技术方案

本申请属于视觉定位技术领域，提供了一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法及系统，通过对FAST角点检测提取出的特征点的局部亮度信息差异进行分析，构建特征点所对应的特征程度；基于脊柱的形状信息对特征点的特征程度进行优化；同时基于特征点的分布信息以及特征点的特征程度自适应构建特征点提取效果；然后基于特征点提取效果对初始亮度阈值进行自适应优化调整，获取最优阈值；最后基于最优阈值完成FAST角点检测以及ORB匹配定位。提高了ORB算法对脊柱特征点进行提取和脊柱匹配定位的精度与效率，实现了脊柱外科手术用机械臂准确的手术导航和操作。手术导航和操作。手术导航和操作。

【技术实现步骤摘要】
一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法及系统


[0001]本申请涉及视觉定位
，尤其涉及一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法及系统。

技术介绍

[0002]在脊柱外科手术用机械臂视觉定位系统中，特征点提取是用来确定脊柱结构及其位置的关键步骤。特征点提取是通过对脊柱区域图像进行分析和处理，识别出图像中具有辨识度和重要性的关键点或结构。这些特征点可以是脊柱特征点，比如椎体、椎间盘、棘突等。通过提取这些特征点，系统可以获取关于脊柱结构的信息，并且能够将其与事先建立的模型或数据库进行匹配和对齐。通过提取脊柱区域图像中的特征点，系统可以准确地确定脊柱的位置和姿态。这有助于导航机械臂在手术过程中精确地定位和操作。特征点的提取可以帮助系统识别不同的脊柱结构，如椎体、椎间盘等。这有助于医生在手术中准确地确定需要处理的区域。通过将提取的特征点与预先建立的模型匹配，系统可以生成引导信号，指示机械臂在手术过程中的路径和动作。这有助于实现准确的手术导航和操作。
[0003]现有技术中往往是使用ORB算法对脊柱特征点进行提取和脊柱定位，其中特征点提取部分则使用FAST角点检测和BRIEF描述子的特征点提取结合算法，FAST角点检测中需要人为设定阈值，阈值设置过大，会导致误检出的特征点过多，影响后续匹配定位的精度与效率，阈值设置过小，可能会导致检测出的特征点过少，存在漏检现象，导致后续匹配定位精度与效率降低。

技术实现思路

[0004]为了解决以上技术问题，本申请提供了一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法及系统。r/>[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法，包括：采集获得脊柱表面CT图像，并对所述脊柱表面CT图像进行图像分割，获得脊柱区域图像；使用FAST角点检测算法，对所述脊柱区域图像中特征点进行初次提取，得到初步特征点；分析所述初步特征点与其邻域像素点的亮度差异特征，获得所述初步特征点的特征程度；基于所述脊柱区域图像的形状，获取所述初步特征点的相关像素点和对应的水平特征线段；分析所述水平特征线段上像素点的亮度变化，和，所述相关像素点的亮度分布差异，获得所述初步特征点的优化特征程度；通过灰度质心法获取所述脊柱区域图像中的质心，分析所述初步特征点与所述质
心之间的相对位置，获取所述初步特征点的提取效果；根据所述提取效果，对FAST角点检测算法中初始设置的亮度阈值进行调整优化，获取最优亮度阈值；基于所述最优亮度阈值，通过ORB算法对脊柱区域图像中的特征点进行提取与匹配，根据匹配结果进行视觉定位，机械臂根据所述视觉定位开展手术操作。
[0006]在本专利技术的一些实施例中，分析所述初步特征点与其邻域像素点的亮度差异特征，获得所述初步特征点的特征程度，包括：获取所述初步特征点圆形邻域内的像素点；计算获得所述初步特征点圆形邻域内像素点与所述初步特征点的亮度差异；统计所述亮度差异大于预设初始亮度阈值的像素点的个数；基于所述亮度差异和所述亮度差异大于预设初始亮度阈值的像素点的个数，构建所述初步特征点的特征程度。
[0007]在本专利技术的一些实施例中，所述特征程度为：初步特征点圆形邻域内所有像素点分别与初步特征点的亮度差异之和与初步特征点的亮度值的比值，然后乘以亮度差异大于预设初始亮度阈值的像素点的个数；其中，初步特征点圆形邻域内像素点与初步特征点的亮度差异为：邻域内像素点的亮度值与初步特征点的亮度值差值的绝对值。
[0008]在本专利技术的一些实施例中，基于所述脊柱区域图像的形状，获取所述初步特征点的相关像素点和对应的水平特征线段，包括：判断所述初步特征点是否为边缘像素点；若所述初步特征点为边缘像素点，以所述初步特征点为起点作一条水平射线；所述水平射线与脊柱边缘形成一交点，所述交点像素点为所述初步特征点的相关像素点，所述初步特征点与所述相关像素点之间形成的线段为水平特征线段。
[0009]在本专利技术的一些实施例中，所述优化特征程度获取公式为：所述优化特征程度获取公式为：公式中，表示优化值，表示对括号内进行向下取整函数，表示从初步特征点处起向相关像素点处的第个像素点的亮度值，表示从相关像素点处起向初步特征点处的第个像素点的亮度值，表示水平特征线段上的像素点的数量；公式中，表示优化特征程度，表示优化值，表示初始计算出的特征程度，表示初步特征点与相关像素点的特征二元组的并集个数，表示初步特征点所对应的第个像素点与初步特征点所成直线与水平线的顺时针夹角，表示初步特征点所对应的第个像素点与初步特征点的亮度差异，表示相关像素点所对应的第个像素点与相关像素点所成直线与水平线的顺时针夹角，表示相关像素点所对应的第个像素点与相关像
素点的亮度差异。
[0010]在本专利技术的一些实施例中，所述初步特征点的提取效果为：脊柱区域图像中所有初步特征点的优化特征程度之和与初步特征点的在质心两侧的分布规则度的乘积。
[0011]在本专利技术的一些实施例中，所述分布规则度的获取方法为：公式中，表示初步特征点的在质心两侧的分布规则度，表示选取其中最小值，、分别为质心左右两侧初步特征点个数，表示质心初步特征点个数较少的一侧第个特征点与质心之间的欧式距离。则表示质心初步特征点个数较少的一侧第个特征点在另一侧的对应初步特征点与质心之间的欧式距离。
[0012]在本专利技术的一些实施例中，根据所述提取效果，对FAST角点检测算法中初始设置的亮度阈值进行调整优化，获取最优亮度阈值，包括：所述提取效果小于预设效果判断阈值时，对FAST角点检测算法中初始设置的亮度阈值进行调整优化，获得优化亮度阈值；重复对FAST角点检测算法中初始设置的亮度阈值进行调整优化，直至所述提取效果大于等于预设效果判断阈值或达到调控次数阈值为止，所述提取效果最大对应的优化亮度阈值为最优亮度阈值。
[0013]在本专利技术的一些实施例中，所述优化亮度阈值为：所述脊柱区域图像提取出的初步特征点个数大于等于500时，所述优化亮度阈值为：2减提取效果然后与初始亮度阈值的乘积；所述脊柱区域图像提取出的初步特征点个数小于500时，所述优化亮度阈值为：提取效果与初始亮度阈值的乘积。
[0014]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位系统，系统包括存储器模块和处理器模块，其中：所述存储器模块，用于存储程序代码；所述处理器模块，用于读取所述存储器模块中存储的程序代码，并执行如本申请实施例的第一方面所述的方法；所述处理器模块包括图像采集子模块、特征点初步提取子模块、特征程度子模块、优化特征程度子模块、提取效果子模块、最优亮度阈值子模块、视觉定位模块。
[0015]由以上实施例可见，本申请实施例提供的一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法及系统，具有的有益效果如下：本专利技术中通过采集获得脊柱表面CT图像，并对所述脊柱表面CT图像进行图像分割，获得脊柱区域图像；使用FAST角点检测算法，对所述脊柱区域图像中特征点进行初次提取，得到初步特征点；分析所述初步特征点与其邻域像素点的亮度差异特征，获得所述初步特征点的特征程度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括：采集获得脊柱表面CT图像，并对所述脊柱表面CT图像进行图像分割，获得脊柱区域图像；使用FAST角点检测算法，对所述脊柱区域图像中特征点进行初次提取，得到初步特征点；分析所述初步特征点与其邻域像素点的亮度差异特征，获得所述初步特征点的特征程度；基于所述脊柱区域图像的形状，获取所述初步特征点的相关像素点和对应的水平特征线段；分析所述水平特征线段上像素点的亮度变化，和，所述相关像素点的亮度分布差异，获得所述初步特征点的优化特征程度；通过灰度质心法获取所述脊柱区域图像中的质心，分析所述初步特征点与所述质心之间的相对位置，获取所述初步特征点的提取效果；根据所述提取效果，对FAST角点检测算法中初始设置的亮度阈值进行调整优化，获取最优亮度阈值；基于所述最优亮度阈值，通过ORB算法对脊柱区域图像中的特征点进行提取与匹配，根据匹配结果进行视觉定位，机械臂根据所述视觉定位开展手术操作。2.根据权利要求1所述的脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法，其特征在于，分析所述初步特征点与其邻域像素点的亮度差异特征，获得所述初步特征点的特征程度，包括：获取所述初步特征点圆形邻域内的像素点；计算获得所述初步特征点圆形邻域内像素点与所述初步特征点的亮度差异；统计所述亮度差异大于预设初始亮度阈值的像素点的个数；基于所述亮度差异和所述亮度差异大于预设初始亮度阈值的像素点的个数，构建所述初步特征点的特征程度。3.根据权利要求1或2所述的脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法，其特征在于，所述特征程度为：初步特征点圆形邻域内所有像素点分别与初步特征点的亮度差异之和与初步特征点的亮度值的比值，然后乘以亮度差异大于预设初始亮度阈值的像素点的个数；其中，初步特征点圆形邻域内像素点与初步特征点的亮度差异为：邻域内像素点的亮度值与初步特征点的亮度值差值的绝对值。4.根据权利要求1所述的脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法，其特征在于，基于所述脊柱区域图像的形状，获取所述初步特征点的相关像素点和对应的水平特征线段，包括：判断所述初步特征点是否为边缘像素点；若所述初步特征点为边缘像素点，以所述初步特征点为起点作一条水平射线；所述水平射线与脊柱边缘形成一交点，所述交点像素点为所述初步特征点的相关像素点，所述初步特征点与所述相关像素点之间形成的线段为水平特征线段。5.根据权利要求1所述的脊柱外科手术用机械臂视觉定位方法，其特征在于，所述优化特征程度获取公式为：
公式中，表示优化值，表示对括号内进行向下取整函数，表示从初步特征点处起向相关像素点处的第个像素点的亮度值，表示从相关像素点处起向初步特征点处的第个...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹东，范纯泉，徐晓光，
申请(专利权)人：苏州安博医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：