本申请提供一种医学图像配准方法、装置、设备及存储介质，涉及医学图像处理技术领域。该方法包括：获取目标对象的目标部位的三维CT图像和二维X光图像；三维CT图像和二维X光图像上均包含多节连续椎体；对三维CT图像和二维X光图像进行处理，获取三维CT图像的初定位变换矩阵、与三维CT图像对应的第一目标二维图像以及与二维X光图像对应的第二目标二维图像；第一目标二维图像和第二目标二维图像上均标记有椎体标签；将第一目标二维图像和第二目标二维图像输入预设神经网络模型中，输出旋转平移参数；根据初定位变换矩阵和旋转平移参数，确定配准变换矩阵；配准变换矩阵用于对目标部位的配准。本申请提高了手术导航的效率和准确率。
1、手术导航技术，也称为图像引导手术(image guided surgery)，其是一种先进的医疗技术。在手术导航中，基于图像配准技术确定的配准变换矩阵，可以将术前规划转换至术中患者的实际位置，从而指导手术机器人或辅助医生进行高精度的手术操作。
2、然而，传统的图像配准方法通常采用多次迭代的方式获取配准变换矩阵，不仅计算耗时较长，也容易陷入局部最优，致使配准变换矩阵的准确度不够高，严重影响了手术导航的效率和准确率。
3、获取目标对象的目标部位的三维ct图像和二维x光图像；其中，所述三维ct图像为对所述目标部位进行处理之前所采集的图像，所述二维x光图像为对所述目标部位进行处理过程中所采集的图像，所述三维ct图像和所述二维x光图像上均包含多节连续椎体；
4、对所述三维ct图像和所述二维x光图像进行处理，获取所述三维ct图像的初定位变换矩阵、与所述三维ct图像对应的第一目标二维图像以及与所述二维x光图像对应的第二目标二维图像；其中，所述第一目标二维图像和所述第二目标二维图像上均标记有椎体标签；
>5、将所述第一目标二维图像和所述第二目标二维图像输入预设神经网络模型中，输出旋转平移参数；6、根据所述初定位变换矩阵和所述旋转平移参数，确定配准变换矩阵；其中，所述配准变换矩阵用于对所述目标部位的配准。
7、可选地，对所述三维ct图像和所述二维x光图像进行处理，获取所述三维ct图像的初定位变换矩阵、与所述三维ct图像对应的第一目标二维图像以及与所述二维x光图像对应的第二目标二维图像，包括：
8、对所述三维ct图像进行初定位处理，获取所述三维ct图像的初定位变换矩阵；
9、基于与所述二维x光图像对应的c型臂x光机的成像参数，投影生成所述三维ct图像的二维基础图像；
10、对所述二维基础图像和所述二维x光图像进行椎体检测处理，分别在所述二维基础图像和所述二维x光图像上标记椎体标签，得到所述第一目标二维图像和所述第二目标二维图像。
11、可选地，对所述三维ct图像进行初定位处理，获取所述三维ct图像的初定位变换矩阵，包括：
12、确定所述目标部位的关键点的坐标，并确定所述三维ct图像上与所述关键点相同的位置点的坐标；
13、基于所述关键点的坐标以及与所述关键点相同的位置点的坐标，确定所述三维ct图像的初定位变换矩阵。
14、可选地，基于与所述二维x光图像对应的c型臂x光机的成像参数，投影生成所述三维ct图像的二维基础图像，包括：
15、根据与所述二维x光图像对应的c型臂x光机的成像参数，设置c型臂x光机的发射光源和接收器的位置以及所述三维ct图像的位置；
16、采用数字重建放射图像方法投影生成所述三维ct图像的二维基础图像。
17、可选地，所述椎体标签包括椎体外包矩形，对所述二维基础图像和所述二维x光图像进行椎体检测处理，分别在所述二维基础图像和所述二维x光图像上标记椎体标签，得到所述第一目标二维图像和所述第二目标二维图像，包括：
18、针对所述二维基础图像上的每节椎体，基于预设边界确定方式，确定每节椎体的椎体边界，并基于所述椎体边界在所述二维基础图像上标记椎体外包矩形，得到所述第一目标二维图像，再在所述二维x光图像上的对应椎体的位置区域上标记相同的椎体外包矩形，以得到所述第二目标二维图像；
19、或者，针对所述二维x光图像上的每节椎体，基于预设边界确定方式，确定每节椎体的椎体边界，并基于所述椎体边界在所述二维x光图像上标记椎体外包矩形，得到所述第二目标二维图像；再在所述二维基础图像上的对应椎体的位置区域上标记相同的椎体外包矩形，以得到所述第一目标二维图像。
20、可选地，根据所述初定位变换矩阵和所述旋转平移参数，确定配准变换矩阵，包括：
21、将所述旋转平移参数转换为旋转平移矩阵；
22、计算所述初定位变换矩阵和所述旋转平移矩阵的乘积，确定所述乘积为所述配准变换矩阵。
23、可选地，与所述二维x光图像对应的c型臂x光机的成像参数可为多组，基于每组成像参数均可生成对应的三维ct图像的二维基础图像；当所述成像参数为多组时，所述预设神经网络模型包括多个输入层和多个中间层。
24、第二方面，本申请提供一种医学图像配准装置，所述装置包括：
25、获取单元，用于获取目标对象的目标部位的三维ct图像和二维x光图像；其中，所述三维ct图像为对所述目标部位进行处理之前所采集的图像，所述二维x光图像为对所述目标部位进行处理过程中所采集的图像，所述三维ct图像和所述二维x光图像上均包含多节连续椎体；
26、处理单元，用于对所述三维ct图像和所述二维x光图像进行处理，获取所述三维ct图像的初定位变换矩阵、与所述三维ct图像对应的第一目标二维图像以及与所述二维x光图像对应的第二目标二维图像；其中，所述第一目标二维图像和所述第二目标二维图像上均标记有椎体标签；
27、模型调用单元，用于将所述第一目标二维图像和所述第二目标二维图像输入预设神经网络模型中，输出旋转平移参数；
28、确定单元，用于根据所述初定位变换矩阵和所述旋转平移参数，确定配准变换矩阵；其中，所述配准变换矩阵用于对所述目标部位的配准。
29、第三方面，本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
30、所述存储器存储计算机执行指令；
31、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如前所述的方法。
32、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如前所述的方法。
33、第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于实现如前所述的方法。
34、本申请提供的医学图像配准方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标对象的目标部位的三维ct图像和二维x光图像；其中，所述三维ct图像为对所述目标部位进行处理之前所采集的图像，所述二维x光图像为对所述目标部位进行处理过程中所采集的图像，所述三维ct图像和所述二维x光图像上均包含多节连续椎体；对所述三维ct图像和所述二维x光图像进行处理，获取所述三维ct图像的初定位变换矩阵、与所述三维ct图像对应的第一目标二维图像以及与所述二维x光图像对应的第二目本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医学图像配准方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述三维CT图像和所述二维X光图像进行处理，获取所述三维CT图像的初定位变换矩阵、与所述三维CT图像对应的第一目标二维图像以及与所述二维X光图像对应的第二目标二维图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述三维CT图像进行初定位处理，获取所述三维CT图像的初定位变换矩阵，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于与所述二维X光图像对应的C型臂X光机的成像参数，投影生成所述三维CT图像的二维基础图像，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述椎体标签包括椎体外包矩形，对所述二维基础图像和所述二维X光图像进行椎体检测处理，分别在所述二维基础图像和所述二维X光图像上标记椎体标签，得到所述第一目标二维图像和所述第二目标二维图像，包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述初定位变换矩阵和所述旋转平移参数，确定配准变换矩阵，包括：
7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，与所述二维X光图像对应的C型臂X光机的成像参数可为多组，基于每组成像参数均可生成对应的三维CT图像的二维基础图像；当所述成像参数为多组时，所述预设神经网络模型包括多个输入层和多个中间层。
8.一种医学图像配准装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种医学图像配准方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述三维ct图像和所述二维x光图像进行处理，获取所述三维ct图像的初定位变换矩阵、与所述三维ct图像对应的第一目标二维图像以及与所述二维x光图像对应的第二目标二维图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述三维ct图像进行初定位处理，获取所述三维ct图像的初定位变换矩阵，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于与所述二维x光图像对应的c型臂x光机的成像参数，投影生成所述三维ct图像的二维基础图像，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述椎体标签包括椎体外包矩形，对所述二维基础图像和所述二维x光图像进行椎体检测处理，分别在所述二维基础图像和所述二维x光图像上标记椎体标签，得到所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭延恩，杨杰，徐少康，邵明昊，唐文彬，宓海，蔡宁，
申请(专利权)人：上海极睿医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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