神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法技术方案

本发明专利技术属于医疗领域，公开了一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法，采用先进的非线性插值法，对神经解剖图谱进行细致的数字化三维重建工作；采用三维非线性配准法，将神经解剖图谱率先统一到同一坐标系下，获取三维标准数字化图谱；生成三维彩色图谱；进行可视化平台构建，对图谱横断面、冠状面和矢状面三个方向进行二维的大脑剖面显示，同时进行三维正交大脑剖面的显示；建立解剖器官与解剖名称、解剖名称与颜色信息之间的对应关系。本发明专利技术不仅进行解剖图谱的二维剖面显示，还进行图谱的三维正交剖面的显示，且解剖结构的轮廓相对更清晰，从属关系更清楚，非常适合用于神经解剖学的教学，方便神经科医生进行学习。

Three-dimensional visualization of anatomical map of surgical navigation system in Department of Neurosurgery

The invention belongs to the medical field, discloses a method for three-dimensional visualization of anatomical atlas of a department of Neurosurgery surgery navigation system, using the nonlinear interpolation method is advanced, the neural anatomy atlas of digital three-dimensional reconstruction work; using three-dimensional nonlinear registration method, neural anatomy atlas first unified into the same coordinate system, obtain the 3D standard digital map; 3D color map; visualization platform, to map the transverse, coronal and sagittal direction of the three display two-dimensional brain profile, and 3-D orthogonal profiles show that the brain anatomy and anatomical organs; establish the corresponding relationship between the anatomical name, name and color information. The invention not only display 2D section anatomy atlas, 3D orthogonal section also map display, and the anatomical structure of the contour relative subordination more clearly, more clearly, very suitable for the teaching of neuroanatomy, facilitate a neurologist for learning.

【技术实现步骤摘要】
神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法
本专利技术属于医疗领域，尤其涉及一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法。
技术介绍
神经外科是在外科学以手术为主要治疗手段的基础上，应用独特的神经外科学研究方法，研究人体神经系统，如脑、脊髓和周围神经系统，以及与之相关的附属机构，如颅骨、头皮、脑血管脑膜等结构的损伤、炎症、肿瘤、畸形和某些遗传代谢障碍或功能紊乱疾病，如：癫痫、帕金森病、神经痛等疾病的病因及发病机制，并探索新的诊断、治疗、预防技术的一门高、精、尖学科。然而，现有的神经解剖图谱数据不准确，容易重复配准操作；同时图谱颜色单一标识，不能准确显示结果从属关系，不利于识别。插值样条曲线/曲面有不少构造方法，在医学图像几何造型中占有重要的地位。目前现有技术对有理三次样条以及它们在形状控制中的应用进行了研究以及对三角多项式的插值样条进行了研究，取得了一些有用的结果。但是，目前的样条曲线/曲面不插值控制顶点，或者说不具有插值功能，生成的是自由曲线/曲面。综上所述，现有技术存在的问题是：现有的神经解剖图谱数据不准确，容易重复配准操作；同时图谱颜色单一标识，不能准确显示结果从属关系，不利于识别；而且现有的样条曲线/曲面并不插值控制顶点；不利于图像几何造型的准确生成。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法。本专利技术是这样实现的，一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法包括以下步骤：步骤1：采用先进的非线性插值法，对神经解剖图谱进行细致的数字化三维重建工作。步骤2：采用三维非线性配准法，将神经解剖图谱率先统一到同一坐标系下，获取三维标准数字化图谱。步骤3：生成三维彩色图谱。将得到三维标准数字化图谱数据从横断面、冠状面和矢状面三个方向上的结构进行分割，采样获取每个结构在不同层上的多个轮廓坐标点信息，生成原始的数据点集，并记录下解剖名称；采用Cardinal样条插值对采集到的不连续的原始的数据点集进行插值生成大脑解剖结构的轮廓曲线；对生成的轮廓曲线包围的区域采用逐点判断填充算法进行区域颜色填充，按照不同脑组织结构所在的层数不同将所有的结构全部进行区域颜色填充，生成二维的彩色图谱，然后将横断面、冠状面和矢状面三个方向上二维的彩色图谱根据固定的层间距生成三维彩色图谱。步骤4：进行可视化平台构建，对图谱横断面、冠状面和矢状面三个方向进行二维的大脑剖面显示，同时进行三维正交大脑剖面的显示。步骤5：建立解剖器官与解剖名称、解剖名称与颜色信息之间的对应关系。将感兴趣的解剖结构的解剖名称以及颜色信息以一一对应的形式存储，建立解剖器官与解剖名称、解剖名称与颜色信息之间的对应关系，采用分级存储的形式存储不同解剖器官之间的类属关系以及所属的主区域；通过读取感兴趣的解剖结构对应的颜色信息来实现实时显示感兴趣解剖结构名称，并用树形结构窗口显示解剖结构间以分级存储形式存储的从属关系。进一步，所述非线性插值为采用基于卷积的非线性插值，而影响函数核则采用基本样条函数：(bn)-1是B型样条函数滤子。所述采用Cardinal样条插值对采集到的不连续的原始的数据点集进行插值生成大脑解剖结构的轮廓曲线中，所述轮廓曲线的生成方法包括：1)给定型值点列d0,d1,d2,…,dm，补充辅助点d-2,d-1…和dm+1,dm+2…，样条结点序列为：…≤t-1≤a＝t0＜t1＜t2＜…＜tm-1＜tm＝b≤tm+1≤…；将{dj}作为Cardinal控制顶点序列，得n阶B样条曲线，记为：其中Nj,n(t)是n阶B样条基函数，其支集设为区间为实数取整；构造曲线dI(t)，满足插值条件：dI(tk)＝dk,k＝0,1,2,…,m；2)在每个区间样条子区间[ti,ti+1](i＝0,1,2,…,m-1)上，连接B样条曲线段d(t)的两个端点d(ti)和d(ti+1)的直线段记为li(t)，方程为：li(t)＝(1-Φi(t))d(ti)+Φi(t)d(ti+1),ti≤t≤ti+1；而连接两相邻Cardinal点di和di+1的直线段记为Li(t)，方程为：li(t)＝(1-Φi(t))d(ti)+Φi(t)d(ti+1),ti≤t≤ti+1；Li(t)＝(1-Φi(t))di+Φi(t)di+1,ti≤t≤ti+1；作曲线段d(t)与直线段li(t)在区间[ti,ti+1]上的差向量：δi(t)＝d(t)-li(t),ti≤t≤ti+1；差向量伸缩，即得αδi(t)，α＞0，将其平移，使其起点落在直线段上的对应点处，即得：dI(t)＝Li(t)+αδi(t),ti≤t≤ti+1,i＝0,1,2,…,m-1；或写为：dI(t)＝[(1-Φi(t))di+Φi(t)di+1]+α[d(t)-(1-Φi(t))d(ti)-Φi(t)d(ti+1)]；ti≤t≤ti+1,i＝0,1,2,…,m-1；函数Φi(t)满足如下的条件：Φi(t)在区间[ti,ti+1]上具有直到n-2阶的连续导数；得：Φi(t)在区间[ti,ti+1]为单调增函数，以避免直线段li(t)和Li(t)出现重结点；所述采用分级存储的形式存储不同解剖器官之间的类属关系以及所属的主区域；包括：方式一：在记录缓存中，选择与待添加数据具有相同数量级的记录数据进行替换；或方式二：在记录缓存中，选择与待添加数据具有不同数量级的记录缓存页，回收该缓存页所占用的空间，利用所回收的空间为所述待添加数据分配新的记录缓存页，将所述待添加数据写入该新的记录缓存页；其中，根据以下方法选择所述方式一或方式二：获得与所述待添加数据具有相同数量级的记录数据的访问频率Frec、以及与待添加数据具有不同数量级的记录缓存页的访问频率Fpage；判断Frec＞replace_page_ratio*Fpage是否成立，如果是，则选择所述方式一，否则选择所述方式二；其中replace_page_ratio为预设的替换控制参数，replace_page_ratio∈(0,1]；所述与待添加数据具有不同数量级的记录缓存页的访问频率Fpage的获得方法为：Fpage＝(Fmin+Fmax)/2*N；其中，Fmin为该记录缓存页中时间戳最早的数据的访问频率，Fmax为该记录缓存页中时间戳最晚的数据的访问频率，N为该记录缓存页的数据记录总量；所述通过读取感兴趣的解剖结构对应的颜色信息来实现实时显示感兴趣解剖结构名称中，读取感兴趣的解剖结构对应的颜色信息方法包括：利用预定过分割算法对所述图像进行过分割，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；确定每个所述区域的颜色值和质心；根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型；所述显著性模型为：其中，Si1为区域Ri中任一像素点的显著性值，w(Rj)为区域Rj中的像素点的个数，DS(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间空间位置差异的度量值，DC(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，DS(Ri,Rj)为：DS(Ri,Rj)＝exp(-(Center(Ri)-Center(Rj))2/σ本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法，其特征在于，所述神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法包括以下步骤：步骤一，采用先进的非线性插值法，对神经解剖图谱进行细致的数字化三维重建工作；步骤二，采用三维非线性配准法，将神经解剖图谱率先统一到同一坐标系下，获取三维标准数字化图谱；步骤三，生成三维彩色图谱；将得到三维标准数字化图谱数据从横断面、冠状面和矢状面三个方向上的结构进行分割，采样获取每个结构在不同层上的多个轮廓坐标点信息，生成原始的数据点集，并记录下解剖名称；采用Cardinal样条插值对采集到的不连续的原始的数据点集进行插值生成大脑解剖结构的轮廓曲线；对生成的轮廓曲线包围的区域采用逐点判断填充算法进行区域颜色填充，按照不同脑组织结构所在的层数不同将所有的结构全部进行区域颜色填充，生成二维的彩色图谱，然后将横断面、冠状面和矢状面三个方向上二维的彩色图谱根据固定的层间距生成三维彩色图谱；步骤四，进行可视化平台构建，对图谱横断面、冠状面和矢状面三个方向进行二维的大脑剖面显示，同时进行三维正交大脑剖面的显示；步骤五，建立解剖器官与解剖名称、解剖名称与颜色信息之间的对应关系；将感兴趣的解剖结构的解剖名称以及颜色信息以一一对应的形式存储，建立解剖器官与解剖名称、解剖名称与颜色信息之间的对应关系，采用分级存储的形式存储不同解剖器官之间的类属关系以及所属的主区域；通过读取感兴趣的解剖结构对应的颜色信息来实现实时显示感兴趣解剖结构名称，并用树形结构窗口显示解剖结构间以分级存储形式存储的从属关系；所述非线性插值为采用基于卷积的非线性插值，而影响函数核则采用基本样条函数：...

【技术特征摘要】
1.一种神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法，其特征在于，所述神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法包括以下步骤：步骤一，采用先进的非线性插值法，对神经解剖图谱进行细致的数字化三维重建工作；步骤二，采用三维非线性配准法，将神经解剖图谱率先统一到同一坐标系下，获取三维标准数字化图谱；步骤三，生成三维彩色图谱；将得到三维标准数字化图谱数据从横断面、冠状面和矢状面三个方向上的结构进行分割，采样获取每个结构在不同层上的多个轮廓坐标点信息，生成原始的数据点集，并记录下解剖名称；采用Cardinal样条插值对采集到的不连续的原始的数据点集进行插值生成大脑解剖结构的轮廓曲线；对生成的轮廓曲线包围的区域采用逐点判断填充算法进行区域颜色填充，按照不同脑组织结构所在的层数不同将所有的结构全部进行区域颜色填充，生成二维的彩色图谱，然后将横断面、冠状面和矢状面三个方向上二维的彩色图谱根据固定的层间距生成三维彩色图谱；步骤四，进行可视化平台构建，对图谱横断面、冠状面和矢状面三个方向进行二维的大脑剖面显示，同时进行三维正交大脑剖面的显示；步骤五，建立解剖器官与解剖名称、解剖名称与颜色信息之间的对应关系；将感兴趣的解剖结构的解剖名称以及颜色信息以一一对应的形式存储，建立解剖器官与解剖名称、解剖名称与颜色信息之间的对应关系，采用分级存储的形式存储不同解剖器官之间的类属关系以及所属的主区域；通过读取感兴趣的解剖结构对应的颜色信息来实现实时显示感兴趣解剖结构名称，并用树形结构窗口显示解剖结构间以分级存储形式存储的从属关系；所述非线性插值为采用基于卷积的非线性插值，而影响函数核则采用基本样条函数：(bn)-1是B型样条函数滤子；所述采用Cardinal样条插值对采集到的不连续的原始的数据点集进行插值生成大脑解剖结构的轮廓曲线中，所述轮廓曲线的生成方法包括：1)给定型值点列d0,d1,d2,…,dm，补充辅助点d-2,d-1…和dm+1,dm+2…，样条结点序列为：…≤t-1≤a＝t0＜t1＜t2＜…＜tm-1＜tm＝b≤tm+1≤…；将{dj}作为Cardinal控制顶点序列，得n阶B样条曲线，记为：其中Nj,n(t)是n阶B样条基函数，其支集设为区间为实数取整；构造曲线dI(t)，满足插值条件：dI(tk)＝dk,k＝0,1,2,…,m；2)在每个区间样条子区间[ti,ti+1](i＝0,1,2,…,m-1)上，连接B样条曲线段d(t)的两个端点d(ti)和d(ti+1)的直线段记为li(t)，方程为：li(t)＝(1-Φi(t))d(ti)+Φi(t)d(ti+1),ti≤t≤ti+1；而连接两相邻Cardinal点di和di+1的直线段记为Li(t)，方程为：li(t)＝(1-Φi(t))d(ti)+Φi(t)d(ti+1),ti≤t≤ti+1；Li(t)＝(1-Φi(t))di+Φi(t)di+1,ti≤t≤ti+1；作曲线段d(t)与直线段li(t)在区间[ti,ti+1]上的差向量：δi(t)＝d(t)-li(t),ti≤t≤ti+1；差向量伸缩，即得αδi(t)，α＞0，将其平移，使其起点落在直线段上的对应点处，即得：dI(t)＝Li(t)+αδi(t),ti≤t≤ti+1,i＝0,1,2,…,m-1；或写为：dI(t)＝[(1-Φi(t))di+Φi(t)di+1]+α[d(t)-(1-Φi(t))d(ti)-Φi(t)d(ti+1)]；ti≤t≤ti+1,i＝0,1,2,…,m-1；函数Φi(t)满足如下的条件：Φi(t)在区间[ti,ti+1]上具有直到n-2阶的连续导数；Φi(ti)＝0，Φi(ti+1)＝1，得：dI(tk)＝dk,Φi(t)在区间[ti,ti+1]为单调增函数，以避免直线段li(t)和Li(t)出现重结点；所述采用分级存储的形式存储不同解剖器官之间的类属关系以及所属的主区域；包括：方式一：在记录缓存中，选择与待添加数据具有相同数量级的记录数据进行替换；或方式二：在记录缓存中，选择与待添加数据具有不同数量级的记录缓存页，回收该缓存页所占用的空间，利用所回收的空间为所述待添加数据分配新的记录缓存页，将所述待添加数据写入该新的记录缓存页；其中，根据以下方法选择所述方式一或方式二：获得与所述待添加数据具有相同数量级的记录数据的访问频率Frec、以及与待添加数据具有不同数量级的记录缓存页的访问频率Fpage；判断Frec＞replace_page_ratio*Fpage是否成立，如果是，则选择所述方式一，否则选择所述方式二；其中replace_page_ratio为预设的替换控制参数，replace_page_ratio∈(0,1]；所述与待添加数据具有不同数量级的记录缓存页的访问频率Fpage的获得方法为：Fpage＝(Fmin+Fmax)/2*N；其中，Fmin为该记录缓存页中时间戳最早的数据的访问频率，Fmax为该记录缓存页中时间戳最晚的数据的访问频率，N为该记录缓存页的数据记录总量；所述通过读取感兴趣的解剖结构对应的颜色信息来实现实时显示感兴趣解剖结构名称中，读取感兴趣的解剖结构对应的颜色信息方法包括：利用预定过分割算法对所述图像进行过分割，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；确定每个所述区域的颜色值和质心；根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型；所述显著性模型为：其中，Si1为区域Ri中任一像素点的显著性值，w(Rj)为区域Rj中的像素点的个数，DS(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间空间位置差异的度量值，DC(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，DS(Ri,Rj)为：Center(Ri)为所述区域Ri的质心，Center(Rj)为所述区域Rj的质心，当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时；或按照各个像素点的颜色值，对所述图像中各个像素点进行归类，将相同颜色值的像素点归类为同一种颜色类型；根据每种颜色类型的颜色值，建立所述显著性模型。2.如权利要求1所述的神经外科手术导航系统中解剖图谱的三维可视化应用方法，其特征在于，所述n阶B样条曲线的生成方法包括：(1)矩形域上双三...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘立军，
申请(专利权)人：刘立军，
类型：发明
国别省市：湖北,42