一種基于子塊的軟組織表面變形追蹤方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像處理及應(yīng)用領(lǐng)域，涉及一種基于子塊的軟組織表面變形追蹤 方法。該方法可以用于手術(shù)中軟組織表面的變形追蹤，繼而實現(xiàn)術(shù)中軟組織變形矯正，大幅 度提高手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)精度。
【背景技術(shù)】
[0002] 研究顯示，軟組織變形常發(fā)生于圖像引導(dǎo)手術(shù)過程當(dāng)中。以神經(jīng)外科導(dǎo)航手術(shù)為 例，手術(shù)過程中，由于開顱后腦脊液的流出、顱內(nèi)壓的改變，以及術(shù)中操作和重力等因素的 影響會引起腦組織變形，術(shù)中腦變形會引起導(dǎo)航定位誤差，降低導(dǎo)航精度，導(dǎo)致術(shù)后腫瘤殘 留。生物力學(xué)模型利用軟組織的生物力學(xué)屬性約束軟組織的運動特征，并借助有限元方程 求解組織的變形情況，其特點是操作方便，價格低廉，且效果顯著。
[0003] 采用生物力學(xué)模型動態(tài)模擬術(shù)中軟組織變形，關(guān)鍵在于找到合適的邊界條件驅(qū)動 模型，才能準(zhǔn)確推導(dǎo)出整個軟組織的變形情況。目前生物力學(xué)模型通常采用軟組織表面變 形作為邊界條件，軟組織表面變形本質(zhì)上是獲取組織有限元模型邊界上網(wǎng)格節(jié)點變形前后 的位移。這樣，術(shù)中軟組織生物力學(xué)模型的邊界條件的獲取就可歸結(jié)為變形前后的兩組點 集的非剛性配準(zhǔn)問題。
[0004] 通常，點集配準(zhǔn)的關(guān)鍵問題可概括為獲取兩個點集的相關(guān)性，基于相關(guān)性得到點 集之間的幾何變換，從而實現(xiàn)點集的姿勢匹配或疊加。ICP(iteratedclosestpoint) 算法，是一種剛性配準(zhǔn)方法，通過不斷迭代在目標(biāo)曲面上找到與源曲面點距離最近的點。 TPS-RPM(thinplatesplinerobustpointmatching)算法利用軟分配、確定性退火以及 TPS來實現(xiàn)空間映射，利用奇異值丟棄方法求解兩個點集之間的相關(guān)性和映射參數(shù)。該方 法有如下缺陷：（1)點集數(shù)據(jù)量不能過大，即所取軟組織表面不能過大，過大則無法收斂； (2)要求軟組織表面變形前后的曲面形狀一致，盡可能保持對齊；另外還有高斯混合模型 (GMM:GaussianMixturemodels)和一致點漂移（CPD:CoherentPointDrift)點集配準(zhǔn)算 法。所述GMM算法是將模型點集和場景點集分別使用高斯混合模型進(jìn)行表示，通過最小化 兩個高斯混合集之間的偏差得出配準(zhǔn)結(jié)果；所述cro算法是考慮兩個點集的疏密程度，將 較密集的點集使用高斯混合模型表示，較稀疏的點集看作密集點集的采樣點集，從而將點 集配準(zhǔn)問題轉(zhuǎn)化為根據(jù)稀疏點集的概率分布估計密集點集概率分布的混合密度估計問題。 所述兩種方法的缺點在于對于軟組織表面邊界處的點集的匹配效果欠佳。因此，實踐中需 要一種魯棒性好的軟組織表面變形追蹤方法，準(zhǔn)確地獲取軟組織表面變形，驅(qū)動軟組織生 物力學(xué)模型，矯正術(shù)中軟組織變形，提高導(dǎo)航精度。
[0005] 與本發(fā)明有關(guān)的參考文獻(xiàn)有：
[0006] [1]P.J.BeslandN.D.Mckay,MethodforRegistrationof3DShapes,^IEEE Trans.PatAnalandMachIntel,vol. 14,pp. 239-56, 1992.
[0007] [2]H.ChuiandA.Rangarajan,ANewPointMatchingAlgorithmforNonrigid Registration.ComputVisImageUND,vol. 89,pp. 114-141, 2003.
[0008] [3]A.MyronenkoandX.Song,PointSetRegistration:CoherentPointDrift. IEEETransPatAnalandMachIntel,vol. 32,pp. 2262-75, 2010.
[0009] [4]B.JianandB.C.Vemuri,RobustPointSetRegistrationUsingGaussian MixtureModels.IEEETransPatAnalandMachIntel,vol. 33,pp. 1633-45, 2011. 〇

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明的目的在于提供一種軟組織表面變形追蹤方法，具體涉及一種基于子塊的 軟組織表面變形追蹤方法，該方法能準(zhǔn)確獲取軟組織表面變形，可作為邊界條件用于驅(qū)動 軟組織生物力學(xué)模型，矯正術(shù)中軟組織變形，提高導(dǎo)航精度。
[0011] 本發(fā)明方法包括軟組織分割算法；對提取的目標(biāo)組織進(jìn)行網(wǎng)格化處理，獲得初始 軟組織表面點集；通過三維激光掃描儀或者術(shù)中三維成像設(shè)備獲取變形后軟組織表面點 集；使用剛性配準(zhǔn)方法將對變形后軟組織表面和初始軟組織表面進(jìn)行初配準(zhǔn)；最后基于子 塊式能量函數(shù)最小非剛性配準(zhǔn)算法獲得兩個點集中點與點之間的映射關(guān)系。
[0012] 具體的，本發(fā)明的一種基于子塊的軟組織表面變形追蹤算法，其特征在于，其包括 步驟：
[0013] (1)采用分割算法從術(shù)前圖像中提取目標(biāo)軟組織；
[0014] (2)對提取的目標(biāo)組織進(jìn)行網(wǎng)格化處理，并提取表面網(wǎng)格節(jié)點作為軟組織初始表 面；
[0015] (3)通過三維激光掃描儀或者術(shù)中三維成像設(shè)備獲取變形后軟組織表面點集，作 為變形后的軟組織表面；
[0016] (4)使用剛性配準(zhǔn)方法將對變形后軟組織表面和初始軟組織表面進(jìn)行初配準(zhǔn)；
[0017] (5)基于子塊式能量函數(shù)最小非剛性配準(zhǔn)算法獲得兩個點集中點與點之間的映射 關(guān)系。
[0018] 本發(fā)明中，所述的目標(biāo)組織為腦組織或者前列腺組織。
[0019] 本發(fā)明中，追蹤軟組織表面變形的第一步是從術(shù)前圖像中分割出目標(biāo)組織，如腦 組織或者前列腺組織。本發(fā)明的實施例中采用一種自動分割與手動分割相結(jié)合的分割方 法，首先采用自動分割，然后用手動分割方法進(jìn)行完善；本發(fā)明方法的步驟（1)中所述的自 動分割算法首先通過灰度直方圖獲取圖像的上、下限灰度值以及組織與背景的粗略門限值 t。;然后利用門限值t估計圖像中組織重心的大體位置，并估計組織的大致尺寸（以球體表 示）；之后將組織表面建模成離散三角網(wǎng)格曲面；初始模型為離散三角網(wǎng)格球面，球心位于 組織重心，半徑為估計組織半徑的1/2 ;最后將初始球面離散三角網(wǎng)格緩慢變形，每次變形 一個頂點，當(dāng)頂點變形至腦組織邊界時，需遵循變形力以保證組織表面光滑。
[0020] 本發(fā)明中，針對提取出目標(biāo)組織進(jìn)行網(wǎng)格化處理，采用四面體或者六面體網(wǎng)格對 目標(biāo)組織進(jìn)行離散化，之后提取網(wǎng)格表面的節(jié)點作為初始軟組織表面。
[0021] 本發(fā)明中，當(dāng)軟組織發(fā)生變形后，采用可被光學(xué)跟蹤設(shè)備跟蹤的三維激光掃描儀 掃描軟組織暴露表面，獲取變形后軟組織表面點集，此方法適用于神經(jīng)外科開顱手術(shù)中；若 是在手術(shù)中軟組織表面未暴露出來，例如在前列腺穿刺手術(shù)中，則可以采用術(shù)中三維成像 設(shè)備，例如術(shù)中三維B超，獲取變形后軟組織整個表面點集。
[0022] 本發(fā)明中，獲得初始軟組織表面和變形后軟組織表面后，剛性配準(zhǔn)方法將對變形 后軟組織表面和初始軟組織表面進(jìn)行初配準(zhǔn)；對于腦組織表面變形追蹤，使用不同空間的 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換實現(xiàn)剛性配準(zhǔn)初始軟組織表面和變形后軟組織表面，包含以下四個空間的坐標(biāo) 變換：（1)將三維激光掃描儀空間變換到跟蹤工具空間；(2)將跟蹤工具空間變換到跟蹤設(shè) 備空間；(3)將跟蹤設(shè)備空間變換到參考架空間；(4)將參考架空間變換到圖像空間，圖像 空間為變形前軟組織所在空間；其中跟蹤工具固定在三維激光掃描儀上，跟蹤工具可以被 跟蹤設(shè)備跟蹤；參考架固定在患者身體上，參考架也可以被跟蹤設(shè)備跟蹤；上述第一個空 間坐標(biāo)變換通過術(shù)前標(biāo)定過程實現(xiàn)；第二個和第三個空間坐標(biāo)變換通過跟蹤設(shè)備的術(shù)中跟 蹤實現(xiàn)；第四個空間坐標(biāo)變換通過對術(shù)前圖像和病人空間的標(biāo)記點剛性配準(zhǔn)實現(xiàn)；對于前 列腺組織，使用迭代最近點算法（ICPiterativeClosestPoint)將變形后軟組織表面和 初始軟組織表面進(jìn)行初配準(zhǔn)。
[0023] 本發(fā)明中，完成變形后軟組織表面和初始軟組織表面進(jìn)行初配準(zhǔn)之后，基于子塊 式能量函數(shù)最小非剛性配準(zhǔn)算法獲得兩個點集中點與點之間的映射關(guān)系，其子塊式表面跟 蹤算法包含步驟：
[0024] (1)將需要跟蹤的軟組織初始表面網(wǎng)格節(jié)點X= {X，i= 1，2,……M}劃分成若干 小塊：P= {p,k= 1，2,......L}，除了小塊口1^以外，每個小塊pk包含1個節(jié)點，小塊p1^包含 M-(L-1)*1 個節(jié)點；
[0025] (2)為每個點集小塊pk構(gòu)建能量最小方程獲得點其表面位移；
[0027] 其中pk= {ρ, 〇 = 1，2