图像配准方法技术

本申请适用于手术机器人，提供了一种图像配准方法

【技术实现步骤摘要】
图像配准方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备


[0001]本申请属于手术机器人领域，尤其涉及一种图像配准方法
、
装置
、
计算机可读存储介质及计算机设备
。

技术介绍

[0002]在骨科手术领域，传统的人工开放式手术正在被机器人手术所替代，传统骨科手术正在进入机器人手术的微创化时代
。
在骨科手术机器人技术中，术前完成的配准技术是其核心技术之一，即将术前患者影像，如
CT
等三维影像，在计算机中重建出三维模型，再利用
DRR
（
Digitally Reconstructured Radiograph
，数字重建放射影像）技术生成虚拟的二维图像，医生可以在三维模型或虚拟的二维图像上做手术规划
。
[0003]传统配准方法包括以下步骤：术前进行三维重建，然后利用
DRR
技术对重建的三维模型进行拍摄
X
光（虚拟
X
光机），获取虚拟正侧位二维图像；术中利用
C
臂
X
光机，拍摄实际手术区域并获取正侧位二维图像并进行预处理；然后，将术中正侧位二维图像与术前获取的虚拟正侧位二维图像做相似性测度技术（即配准），当相似性测度值达到预设的极值，则配准完成，否则将对重建的三维模型进行优化策略
。
优化策略是：首先将重建的三维模型旋转一个角度，然后获取虚拟正侧位二维图像，再与术中正侧位二维图像进行相似性测度值计算，判断是否达到预设的极值；以此类推
。
[0004]常用的优化策略有非线性优化（
NLOPT
），鲍威尔算法（
Powell
）等等
。NLOPT (nonlinear optimization
，非线性优化库
)
是一个免费的开源的库，提供了很多种非线性优化算法的使用接口，在骨科影像
2D、3D
配准方面，无法配上，因此不太合适骨科影像配准
。
鲍威尔算法（
Powell
）是图像配准里面的常用的加速算法，可以加快搜索速度，而且对于低维函数的效果很好
。
在骨科影像
2D、3D
配准方面，可以配上，但是算法执行需要消耗较多时间，效率较低
。
[0005]可以看出，配准效率高低，配准时间多少，主要取决于术中
2D
图像与术前基于三维生成的
2D
图像之间是否能快速取得极值
。

技术实现思路

[0006]本申请的目的在于提供一种能快速计算出极值，降低配准时间，提高配准效率的图像配准方法
、
装置
、
计算机可读存储介质及计算机设备
。
[0007]第一方面，本申请提供了一种图像配准方法，所述方法包括以下步骤：
S101、
当图像配准过程中，相似性测度没有达到预设的极值时，获取预先设置的患者术前三维影像的六维初始位姿以及六维位姿变化范围；
S102、
设定逼近值，对每一维位姿进行搜索，寻找最优的解；
S103、
依据当前各个维度的变化值对三维模型进行平移旋转后所产生的
DRR
投影与对应的
X
光影像进行相似度计算后的和，与上一轮的相似度计算后的和的差值，如果差值小于当前设定的值，则优化搜索终止，输出位姿
POS。
[0008]第二方面，本申请提供了一种图像配准装置，所述装置包括：获取模块，用于当图像配准过程中，相似性测度没有达到预设的极值时，获取预先设置的患者术前三维影像的六维初始位姿以及六维位姿变化范围；搜索模块，用于设定逼近值，对每一维位姿进行搜索，寻找最优的解；终止搜索模块，用于依据当前各个维度的变化值对三维模型进行平移旋转后所产生的
DRR
投影与对应的
X
光影像进行相似度计算后的和，与上一轮的相似度计算后的和的差值，如果差值小于当前设定的值，则优化搜索终止，输出位姿
POS。
[0009]第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的图像配准方法的步骤
。
[0010]第四方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的图像配准方法的步骤
。
[0011]在本申请中，由于当图像配准过程中，相似性测度没有达到预设的极值时，获取预先设置的患者术前三维影像的六维初始位姿以及六维位姿变化范围；设定逼近值，对每一维位姿进行搜索，寻找最优的解；依据当前各个维度的变化值对三维模型进行平移旋转后所产生的
DRR
投影与对应的
X
光影像进行相似度计算后的和，与上一轮的相似度计算后的和的差值，如果差值小于当前设定的值，则优化搜索终止，输出位姿
POS。
因此能快速计算出极值，降低配准时间，提高配准效率
。
附图说明
[0012]图1是本申请一实施例提供的图像配准方法的流程图
。
[0013]图2是本申请一实施例提供的图像配准装置的功能模块框图
。
[0014]图3是本申请一实施例提供的计算机设备的具体结构框图
。
具体实施方式
[0015]为了使本申请的目的
、
技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明
。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请
。
[0016]为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明
。
[0017]请参阅图1，是本申请一实施例提供的图像配准方法的流程图，本实施例主要以该图像配准方法应用于计算机设备为例来举例说明，本申请一实施例提供的图像配准方法包括以下步骤：
S101、
当图像配准过程中，相似性测度没有达到预设的极值时，获取预先设置的患者术前三维影像的六维初始位姿以及六维位姿变化范围
。
[0018]所述六维初始位姿
POS
具体为
POS={TX
，
TY
，
TZ
，
RX
，
RY
，
RZ}
，
TX
，
TY
和
TZ
分别为沿
X
坐标轴，
Y
坐标轴和
Z
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像配准方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S101、
当图像配准过程中，相似性测度没有达到预设的极值时，获取预先设置的患者术前三维影像的六维初始位姿以及六维位姿变化范围；
S102、
设定逼近值，对每一维位姿进行搜索，寻找最优的解；
S103、
依据当前各个维度的变化值对三维模型进行平移旋转后所产生的
DRR
投影与对应的
X
光影像进行相似度计算后的和，与上一轮的相似度计算后的和的差值，如果差值小于当前设定的值，则优化搜索终止，输出位姿
POS。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位姿
POS
是重建三维影像所在的当前虚拟空间位姿，所述三维模型是根据患者术前三维影像重建出的患者术区的三维模型
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述六维初始位姿
POS
具体为
POS={TX
，
TY
，
TZ
，
RX
，
RY
，
RZ}
，
TX
，
TY
和
TZ
分别为沿
X
坐标轴，
Y
坐标轴和
Z
坐标轴的平移量，
RX
，
RY
和
RZ
分别为绕
X
坐标轴，
Y
坐标轴和
Z
坐标轴的旋转角度，所述六维位姿变化范围
RNG
具体为
RNG={RTX
，
RTY
，
RTZ
，
RRX
，
RRY
，
RRZ}
，
RTX
，
RTY
，
RTZ
，
RRX
，
RRY
和
RRZ
分别为
TX
，
TY
，
TZ
，
RX
，
RY
和
RZ
的变化范围
。4.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每一维位姿进行搜索具体是采用二分查找算法或黄金分割搜索算法对每一维位姿进行搜索
。5.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，
S102
具体包括以下步骤：
S1021、
起始点
START=POS[i]
‑
0.382*RNG[i]
，终点
END=POS[i]+0.618*RNG[i]
，其中
POS[i]
是每一维位姿，
RNG[i]
是每一维位姿的变化范围，
RNG[i] (i=0,1,2,
…
5)
，
POS[i](i=0,1,2,
…
5)
；
S1022、
步长
LEN=(END
‑
START)/1.618
，左端点
LEFT=START+LEN, 右端点
RIGHT=END
‑
LEN
，令
POS[i]=LEFT
，做
DRR
投影，与
X
光影像计算相似度测量得第一相似度

【专利技术属性】
技术研发人员：梁锡杰，吕丹辉，孙东辉，
申请(专利权)人：鑫君特苏州医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：