用于神经调控的空间注册方法及装置制造方法及图纸

技术编号:39431132 阅读:11 留言:0更新日期:2023-11-19 16:15
本申请提供一种用于神经调控的空间注册方法及装置,该方法包括:利用便携拍摄设备从不同角度拍摄被试人脸,得到两张被试人脸图像;基于人脸关键点检测算法获取所述被试人脸图像中的人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,得到物理空间坐标系下的点云,并基于人脸关键点检测算法获取人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标,得到医学影像坐标系下的点云;将物理空间坐标系下的点云与医学影像坐标系下的点云进行配准,得到空间注册结果

【技术实现步骤摘要】
用于神经调控的空间注册方法及装置


[0001]本申请涉及计算机视觉和医学图像处理
,尤其涉及一种用于神经调控的空间注册方法及装置


技术介绍

[0002]神经调控手术需要在术前依靠神经导航技术对手术靶点定位和导航,引导手术器械移动到手术靶点处进行治疗

神经导航是在神经调控中,利用计算机辅助技术帮助快速确定调控靶点

规划调控刺激器位姿的技术

而物理空间中手术靶点的位置是通过医学影像中规划的手术靶点结合物理空间与医学影像空间注册的结果得到的

因此,空间注册的精度和效率将会影响靶点定位和导航的结果,进而影响神经调控的质量

[0003]传统的由于神经调控的空间注册方法需要在被试头部佩戴标记物,通过手工采集特征点,空间注册的精度受操作人员的采集经验的影响较大,且操作繁琐,时间成本大

有的空间注册方法使用了激光扫描仪对被试面部扫描来获得大规模密集点云,然后与医学影像空间的点云注册,但是这种方法的计算时间较长,导致空间注册的效率低


技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种用于神经调控的空间注册方法及装置,用以解决现有技术中空间注册效率低下的技术问题

[0005]第一方面,本申请实施例提供一种用于神经调控的空间注册方法,包括:
[0006]利用便携拍摄设备从不同角度拍摄被试人脸,得到两张被试人脸图像;
[0007]基于人脸关键点检测算法获取所述被试人脸图像中的人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,得到物理空间坐标系下的点云,并基于人脸关键点检测算法获取人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标,得到医学影像坐标系下的点云;
[0008]将所述物理空间坐标系下的点云与所述医学影像坐标系下的点云进行配准,得到空间注册结果

[0009]在一些实施例中,所述基于人脸关键点检测算法获取所述被试人脸图像中的人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,得到物理空间坐标系下的点云,包括:
[0010]采用人脸关键点检测算法提取所述被试人脸图像中的人脸关键点,并确定所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标;
[0011]基于所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标和所述便携拍摄设备的内部参数确定所述人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标;
[0012]基于尺度因子调整所述人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,得到物理空间坐标系下的点云;所述尺度因子用于恢复物理空间坐标系下实际的三维坐标尺度

[0013]在一些实施例中,所述基于所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标和所述便携拍摄设备的内部参数确定所述人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,包括:
[0014]基于所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标和所述便携拍摄设备的内部参数计
算两张被试人脸图像的本质矩阵;
[0015]基于所述本质矩阵利用奇异值分解获得两张被试人脸图像的平移矩阵和旋转矩阵;
[0016]基于所述平移矩阵和所述旋转矩阵将所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标转换为在物理空间坐标系下的坐标

[0017]在一些实施例中,所述基于尺度因子调整所述人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标之前,还包括:
[0018]确定所述被试人脸图像中的方形标记物的四个角点在像素坐标系下的坐标;
[0019]基于所述平移矩阵和所述旋转矩阵将所述方形标记物的四个角点在像素坐标系下的坐标转换为在物理空间坐标系下的坐标;
[0020]基于所述方形标记物的四个角点在物理空间坐标系下的坐标计算所述方形标记物在物理空间坐标系下的边长;
[0021]基于所述方形标记物在物理空间坐标系下的边长与所述方形标记物的实际边长计算尺度因子

[0022]在一些实施例中,所述基于人脸关键点检测算法获取人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标,得到医学影像坐标系下的点云,包括:
[0023]获取目标三维模型的面部的平面图像;所述目标三维模型指由被试脑部的医学影像生成的三维模型;
[0024]采用人脸关键点检测算法提取所述平面图像中人脸关键点在图像坐标系下的坐标;
[0025]基于所述人脸关键点在图像坐标系下的坐标以及所述人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标确定医学影像坐标系下的点云

[0026]在一些实施例中,所述基于所述人脸关键点在图像坐标系下的坐标以及所述人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标确定医学影像坐标系下的点云,包括:
[0027]通过将所述人脸关键点在图像坐标系下的坐标映射至所述人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标,确定满足预设条件的人脸关键点;所述预设条件指人脸关键点满足在图像坐标系下
x
方向的坐标值与在医学影像坐标系下
x
方向的坐标值相等,且在图像坐标系下
y
方向的坐标值与在医学影像坐标系下
y
方向的坐标值相等;
[0028]将满足预设条件的人脸关键点中在医学影像坐标系下
z
方向的坐标值最大的人脸关键点作为医学影像坐标系下的点云

[0029]在一些实施例中,所述将所述物理空间坐标系下的点云与所述医学影像坐标系下的点云进行配准,得到空间注册结果,包括:
[0030]采用采样一致性初始配准算法
SAC

IA
将所述物理空间坐标系下的点云与所述医学影像坐标系下的点云进行粗配准;
[0031]采用迭代最近点算法
ICP
对粗配准后的物理空间坐标系下的点云与医学影像坐标系下的点云进行精配准;
[0032]以最小化目标配准误差
TRE
为目标更新医学影像坐标系下的点云;
[0033]基于更新后的医学影像坐标系下的点云与所述物理空间坐标系下的点云进行配准,得到空间注册结果

[0034]在一些实施例中,所述利用便携拍摄设备从不同角度拍摄被试人脸,得到两张被试人脸图像之后,还包括:
[0035]利用张正友标定法对所述便携拍摄设备进行标定,得到所述便携拍摄设备的内部参数和畸变系数;
[0036]基于所述内部参数和所述畸变系数对所述被试人脸图像进行校正;
[0037]将校正后的被试人脸图像在图像坐标系下的坐标转换为在像素坐标系下的坐标

[0038]第二方面,本申请实施例提供一种用于神经调控的空间注册装置,包括:
[0039]第一获取模块,用于利用便携拍摄设备从不同角度拍摄被试人脸,得到两张被试人脸图像;
[0040]第二获取模块,用于基于人脸关键点检测算法获取所述被试人脸图像中的人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,得到物理空间坐标系下的点云,并基于人脸关键点检测算法获取人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标,得到医学影像坐标系本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于神经调控的空间注册方法,其特征在于,包括:利用便携拍摄设备从不同角度拍摄被试人脸,得到两张被试人脸图像;基于人脸关键点检测算法获取所述被试人脸图像中的人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,得到物理空间坐标系下的点云,并基于人脸关键点检测算法获取人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标,得到医学影像坐标系下的点云;将所述物理空间坐标系下的点云与所述医学影像坐标系下的点云进行配准,得到空间注册结果
。2.
根据权利要求1所述的用于神经调控的空间注册方法,其特征在于,所述基于人脸关键点检测算法获取所述被试人脸图像中的人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,得到物理空间坐标系下的点云,包括:采用人脸关键点检测算法提取所述被试人脸图像中的人脸关键点,并确定所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标;基于所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标和所述便携拍摄设备的内部参数确定所述人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标;基于尺度因子调整所述人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,得到物理空间坐标系下的点云;所述尺度因子用于恢复物理空间坐标系下实际的三维坐标尺度
。3.
根据权利要求2所述的用于神经调控的空间注册方法,其特征在于,所述基于所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标和所述便携拍摄设备的内部参数确定所述人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标,包括:基于所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标和所述便携拍摄设备的内部参数计算两张被试人脸图像的本质矩阵;基于所述本质矩阵利用奇异值分解获得两张被试人脸图像的平移矩阵和旋转矩阵;基于所述平移矩阵和所述旋转矩阵将所述人脸关键点在像素坐标系下的坐标转换为在物理空间坐标系下的坐标
。4.
根据权利要求3所述的用于神经调控的空间注册方法,其特征在于,所述基于尺度因子调整所述人脸关键点在物理空间坐标系下的坐标之前,还包括:确定所述被试人脸图像中的方形标记物的四个角点在像素坐标系下的坐标;基于所述平移矩阵和所述旋转矩阵将所述方形标记物的四个角点在像素坐标系下的坐标转换为在物理空间坐标系下的坐标;基于所述方形标记物的四个角点在物理空间坐标系下的坐标计算所述方形标记物在物理空间坐标系下的边长;基于所述方形标记物在物理空间坐标系下的边长与所述方形标记物的实际边长计算尺度因子
。5.
根据权利要求1所述的用于神经调控的空间注册方法,其特征在于,所述基于人脸关键点检测算法获取人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标,得到医学影像坐标系下的点云,包括:获取目标三维模型的面部的平面图像;所述目标三维模型指由被试脑部的医学影像生成的三维模型;采用人脸关键点检测算法提取所述平面图像中人脸关键点在图像坐标系下的坐标;
基于所述人脸关键点在图像坐标系下的坐标以及所述人脸关键点在医学影像坐标系下的坐标确定医学影像坐标系下的点云
。6.
根...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨正宜郎桾侠戚自辉贾仕东卢雪峰蒋田仔
申请(专利权)人:中国科学院自动化研究所
类型:发明
国别省市:

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