一种三维医学影像标记点提取方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及医学图像处理技术领域，提供了一种三维医学影像标记点提取方法及系统，方法包括：通过三维成像设备扫描金属球，获取金属球的三维影像；对三维影像进行阀值分割，二值化三维影像的影像数据，形成二值化图像；确定二值化图像中的多个多边形区域；通过对比影像数据中的多边形的体积与金属球的实际物理体积剔除掉体积过大或者过小的干扰数据；对多边形数据在图像坐标系中Z方向与负Z方向的表面上求X和Y方向的梯度，获取Z方向上梯度的最大点与最小点；根据最大点与最小点优化三维影像中金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置。对质点提取方法的基础上进行一定的优化，提高标记点的提取精度。

【技术实现步骤摘要】
一种三维医学影像标记点提取方法及系统
本专利技术涉及医学图像处理的
，尤其涉及一种三维医学影像标记点提取方法及系统。
技术介绍
随着科技的发展，近年来基于三维医学影像引导的辅助定位或手术导航产品有了很大的发展。在该类产品中，存在多个坐标系，其中确定各个坐标系之间的空间映射关系是必不可少的重要组成部分。只有确定了各个坐标系映射关系，将系统中各个设备统一到同一坐标系下，才可以进行后续操作。现有技术一般采用基于标记点的方法。一般将标记点固定在定位工具上，将带有标记点的定位工具称为标定器。将标定器与患者患处一起通过三维成像设备扫描，然后将三维影像中的标记点提取出来，通过建立影像中标记点与定位工具上标记点一一对应关系，可以得到影像在坐标系与定位工具坐标系之间的映射关系。目前，标记点一般采用金属圆球，影像标记点的提取方法有两种，第一种基于球心拟合的方法，该方法因为影像重建，因金属球较小所占体素有限以及需要对表面提取等原因，实现复杂且精度较低，因此一般不采用。第二种是计算质心的方法，此方法较为常用。但是由于三维成像设备与重建算法的特性，重建影像对金属会产生金属伪影。当伪影不均匀时会使质心偏移出金属球心。而大多的术中三维影像设备由于扫描不满一圈，导致重建伪影不均匀。标记点提取的精度直接影像整个产品的系统精度。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种三维医学影像标记点提取方法及系统，对质点提取方法的基础上进行一定的优化，提高标记点的提取精度。本专利技术的上述专利技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种三维医学影像标记点提取方法，包括以下步骤：S1：选取固定尺寸大小的金属球作为标记点，固定到定位工具上；S2：通过三维成像设备扫描所述金属球，获取所述金属球的三维影像；S3：对所述三维影像进行阀值分割，二值化所述三维影像的影像数据，形成二值化图像；S4：采用包括区域生长在内的算法确定所述二值化图像中的多个多边形区域；S5：通过对比影像数据中的多边形的体积与所述金属球的实际物理体积剔除掉体积过大或者过小的干扰数据；S6：对所述多边形数据在图像坐标系中Z方向与负Z方向的表面上求X和Y方向的梯度，获取Z方向上梯度的最大点与最小点；S7：根据所述最大点与所述最小点优化所述三维影像中所述金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置。进一步地，在步骤S3中，对所述三维影像进行阀值分割，二值化所述三维影像的影像数据，具体为：S31：选定一个图像值作为用于阀值分割的二值化阀值；S32：遍历所述三维影像，将大于等于所述二值化阀值的像素标记为1，小于所述二值化阀值的像素标记为0；S33：得到包含标记0和1的所述二值化图像。进一步地，在步骤S4中，采用区域生长算法确定所述二值化图像中的多个多边形区域，具体为：S41：遍历所述二值化图像中的每一个像素点，选取第一个标记为1的像素点作为种子点A；S42：以A为起点采用区域生长算法获取到一个连通域，并将所述连通域标记成找到的一个多边形P1；S43：继续遍历所述二值化图像，忽略步骤S41和S42中已经查找过的像素区域，以找到的第一个标记为1的像素点作为种子点B；S44：以B作为起点采用区域生长算法获取到下一个所述连通域，将所述连通域标记成找到的下一个多边形P2；S45：重复步骤S43和S44，找到剩下的所述连通域，并分别标记为不同的多边形区域，直到所述二值化图像中不再有未查找过的标记为1的像素作为种子点，找到的多个所述连通域作为多个所述多边形区域。进一步地，在步骤S7中，根据所述最大点和所述最小点优化所述三维影像中所述金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置,具体为：S71：基于每一个所述多边形区域，沿Z轴正方向求XY梯度，找到梯度最小的点为所述最大点；沿Z轴负方向求XY梯度，找到梯度最小的点为所述最小点；S72：将所述最大点和所述最小点的XY坐标求算数平均值，即得到优化后的XY平面上的偏移，即XY坐标；S73：沿Z轴方向用XY平面切割所述多边形区域，得到区域面积最大时的Z坐标值；S74：将步骤S72得到的XY坐标值和步骤S73得到的Z值结合起来，得到该所述多边形区域的质心，即所述金属球的质心。进一步地，所述三维影像为三维DICOM影像。一种执行如上述的三维医学影像标记点提取方法的三维医学影像标记点提取系统，包括：标记点固定模块，用于选取固定尺寸大小的金属球作为标记点，固定到定位工具上；三维影像获取模块，用于通过三维成像设备扫描所述金属球，获取所述金属球的三维影像；二值化模块，用于对所述三维影像进行阀值分割，二值化所述三维影像的影像数据，形成二值化图像；多边形区域确定模块，用于采用包括区域生长在内的算法确定所述二值化图像中的多个多边形区域；干扰数据剔除模块，用于通过对比影像数据中的多边形的体积与所述金属球的实际物理体积剔除掉体积过大或者过小的干扰数据；梯度计算模块，用于对所述多边形数据在图像坐标系中Z方向与负Z方向的表面上求X和Y方向的梯度，获取Z方向上梯度的最大点与最小点；质心位置获取模块，用于根据所述最大点与所述最小点优化所述三维影像中所述金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置。进一步地，所述二值化模块，具体包括：阀值选取单元，用于选定一个图像值作为用于阀值分割的二值化阀值；影像遍历单元，用于遍历所述三维影像，将大于等于所述二值化阀值的像素标记为1，小于所述二值化阀值的像素标记为0；得到包含标记0和1的所述二值化图像。进一步地，所述质心位置获取模块，具体包括：最大最小点获取单元，用于基于每一个所述多边形区域，沿Z轴正方向求XY梯度，找到梯度最小的点为所述最大点；沿Z轴负方向求XY梯度，找到梯度最小的点为所述最小点；XY坐标获取单元，用于将所述最大点和所述最小点的XY坐标求算数平均值，即得到优化后的XY平面上的偏移，即XY坐标；Z坐标获取单元，用于沿Z轴方向用XY平面切割所述多边形区域，得到区域面积最大时的Z坐标值；质心获取单元，用于将XY坐标值和Z值结合起来，得到该所述多边形区域的质心，即所述金属球的质心。一种计算机设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有计算机代码，所述计算机代码被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行上述可视化UI样式设计方法。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代码，当所述计算机代码被执行时，上述可视化UI样式设计方法被执行。与现有技术相比，本专利技术包括以下至少一种有益效果是：(1)通过提供一种三维医学影像标记点提取方法，包括以下步骤：S1：选取固定尺寸大小的金属球作为标记点，固定到定位工具上；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维医学影像标记点提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：选取固定尺寸大小的金属球作为标记点，固定到定位工具上；/nS2：通过三维成像设备扫描所述金属球，获取所述金属球的三维影像；/nS3：对所述三维影像进行阀值分割，二值化所述三维影像的影像数据，形成二值化图像；/nS4：采用包括区域生长在内的算法确定所述二值化图像中的多个多边形区域；/nS5：通过对比影像数据中的多边形的体积与所述金属球的实际物理体积剔除掉体积过大或者过小的干扰数据；/nS6：对所述多边形数据在图像坐标系中Z方向与负Z方向的表面上求X和Y方向的梯度，获取Z方向上梯度的最大点与最小点；/nS7：根据所述最大点与所述最小点优化所述三维影像中所述金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种三维医学影像标记点提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：选取固定尺寸大小的金属球作为标记点，固定到定位工具上；
S2：通过三维成像设备扫描所述金属球，获取所述金属球的三维影像；
S3：对所述三维影像进行阀值分割，二值化所述三维影像的影像数据，形成二值化图像；
S4：采用包括区域生长在内的算法确定所述二值化图像中的多个多边形区域；
S5：通过对比影像数据中的多边形的体积与所述金属球的实际物理体积剔除掉体积过大或者过小的干扰数据；
S6：对所述多边形数据在图像坐标系中Z方向与负Z方向的表面上求X和Y方向的梯度，获取Z方向上梯度的最大点与最小点；
S7：根据所述最大点与所述最小点优化所述三维影像中所述金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置。


2.根据权利要求1所述的三维医学影像标记点提取方法，其特征在于，在步骤S3中，对所述三维影像进行阀值分割，二值化所述三维影像的影像数据，具体为：
S31：选定一个图像值作为用于阀值分割的二值化阀值；
S32：遍历所述三维影像，将大于等于所述二值化阀值的像素标记为1，小于所述二值化阀值的像素标记为0；
S33：得到包含标记0和1的所述二值化图像。


3.根据权利要求1所述的三维医学影像标记点提取方法，其特征在于，在步骤S4中，采用区域生长算法确定所述二值化图像中的多个多边形区域，具体为：
S41：遍历所述二值化图像中的每一个像素点，选取第一个标记为1的像素点作为种子点A；
S42：以A为起点采用区域生长算法获取到一个连通域，并将所述连通域标记成找到的一个多边形P1；
S43：继续遍历所述二值化图像，忽略步骤S41和S42中已经查找过的像素区域，以找到的第一个标记为1的像素点作为种子点B；
S44：以B作为起点采用区域生长算法获取到下一个所述连通域，将所述连通域标记成找到的下一个多边形P2；
S45：重复步骤S43和S44，找到剩下的所述连通域，并分别标记为不同的多边形区域，直到所述二值化图像中不再有未查找过的标记为1的像素作为种子点，找到的多个所述连通域作为多个所述多边形区域。


4.根据权利要求1所述的三维医学影像标记点提取方法，其特征在于，在步骤S7中，根据所述最大点和所述最小点优化所述三维影像中所述金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置,具体为：
S71：基于每一个所述多边形区域，沿Z轴正方向求XY梯度，找到梯度最小的点为所述最大点；沿Z轴负方向求XY梯度，找到梯度最小的点为所述最小点；
S72：将所述最大点和所述最小点的XY坐标求算数平均值，即得到优化后的XY平面上的偏移，即XY坐标；
S73：沿Z轴方向用XY平面切割所述多边形区域，得到区域面积最大时的Z坐标值...

【专利技术属性】
技术研发人员：王少白，侯尧，周武建，
申请(专利权)人：上海卓昕医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31