骨骼注册方法及系统、机器人系统及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种用于手术导航系统的骨骼注册方法、系统及手术机器人系统，包括：利用术前的骨骼图像数据获得源点集SPS；利用从实际骨骼表面采集的点数据获得目标点集TPS；从两点集选取3组或4组的对应点对，进行初始配准，求取初始变换矩阵与初始变换误差；基于所述初始变换误差定义构成精确变换的旋转和平移的搜索范围，并基于所述初始变换矩阵与所述搜索范围，求取精确变换矩阵与注册误差，在针对至少一组对应点对进行初始配准时，对应点对中的至少一方为：选自选定点的附近区域中的随机点，附近区域是以选定点为圆心而定义的一个圆形区域。从而不再需要系统指定外科医生采集骨骼实物与骨骼三维模型上严格对应的点。骼实物与骨骼三维模型上严格对应的点。骼实物与骨骼三维模型上严格对应的点。

【技术实现步骤摘要】
骨骼注册方法及系统、机器人系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及一种用于提高骨骼注册精度的方法，更具体地，涉及骨科手术中的骨骼注册方法及系统、存储介质以及手术机器人系统。

技术介绍

[0002]计算机辅助手术导航系统被广泛应用于各种外科手术中，其目的是提高手术的准确性和精确度。导航手术作为存在于医学的各个领域的一项技术，需要一个光学跟踪系统来执行术前、术中的注册(亦称配准)，以实现手术情况的跟踪。
[0003]其中，注册是一个非常重要的过程，通过它能够在软件中找到术前平面坐标系和手术室(术中)坐标系之间的转换，从而能够可视化手术器械相对于术中的三维模型的位置和方向。注册方法的优劣会实时地影响手术导航精度。
[0004]目前手术导航系统所采用的标记点注册方法中，标记点包括：骨植入螺钉标记点、解剖标志点以及粘贴于皮肤表面的标记点。另外，当前基于骨科手术机器人系统的手术中，多采用手持探针的接触式采样方式来采集、测量骨表面的位置信息，以与患者的术前图像进行注册。虽然标记点注册方法配准更快捷，然而，顾忌于对患者造成的额外创伤和疼痛、人为操作误差、识别难度、光线遮挡、标记点掉落、需要额外消毒等因素，在该方法中，一般倾向于尽量限制需要采集的点的数量，或者要由系统通过显示来指导外科医生所要采集的点进行配准。这不仅容易影响精度，也影响可操作性。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本专利技术的目的在于提出一种新的算法，该算法允许在软件中的术前计划坐标系和患者真实骨骼坐标系之间容易地进行精确的注册配准。
[0006]相比于现有技术中需要在虚拟骨面与实际骨面各取固定点A、A
’
来变换，误差大；根据本专利技术，可考虑使用固定点A的邻域中的多个随机内点Bn，通过算法逼近，高精度地实现所谓“固定点A附近的随机点Bn”与“固定点A'”之间的变换，或者，也可分别使用固定点A、A
’
的邻域中的多个随机内点Bn、Bn'，通过算法逼近，可以高精度地实现所谓“固定点A附近的随机点Bn”与“固定点A'附近的随机点Bn'”之间的变换，从而可以将患者的术前和术中患者解剖结构准确对应，通过精确地给出术中解剖部位与术前X线/CT、MR等多模图像之间的位置关系，使得医生对手术器械和患者解剖的位置一目了然，经过相应的坐标变换，控制手术工具达到要求的部位，使手术更精确。
[0007]具体地，根据本专利技术的一方面，提供一种骨骼注册方法，用于确定术前坐标系和术中坐标系之间的变换关系，其包括以下步骤：利用术前的骨骼图像数据，建立3D虚拟模型的术前坐标系，并从该3D虚拟模型的表面获得源点集；利用术中从患者实际骨骼表面采集的点数据，建立术中坐标系，并生成目标点集；从源点集与目标点集选取3组或4组的对应点对，进行源点集与目标点集之间的初始配准，求取初始变换矩阵与初始变换误差；基于初始变换误差定义构成精确变换的旋转和平移的搜索范围，并基于初始变换矩阵与搜索范围，
求取精确变换矩阵与注册误差，其中，在针对至少一组对应点对进行初始配准时，对应点对中的至少一方为：选自源点集的选定点的附近区域中的随机点、或选自目标点集的选定点的附近区域中的随机点，其中，附近区域是以选定点为圆心而定义的一个圆形区域。
[0008]优选地，在针对各组对应点对进行初始配准时，对应点对分别为：选自源点集的选定点的附近区域中的随机点、选自目标点集的选定点的附近区域中的随机点。附近区域具有大于0小于等于10mm的半径。
[0009]此外，本专利技术还提供一种存储介质，和一种手术机器人系统，通过执行上述骨骼注册方法的步骤，在手术时将手术机器人坐标系与术前坐标系配准，并以实际骨骼的坐标引导或控制手术机器人进行手术。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供一种用于术中导航的骨骼注册系统，用于确定术前坐标系和术中坐标系之间的变换关系，其相应地包括：源点集获取单元，目标点集生成单元，初始配准单元，精确配准单元。
[0011]根据本专利技术，通过将手术导航系统中配准的固定点与固定点的配合，变为固定点与随机点、甚至随机点与随机点的配合，与只选取固定点的情况相比，可通过循环逼近的算法保证具有更高的精度。
附图说明
[0012]图1示出了对应骨骼表面点的周围半径的邻域。
[0013]图2示出了根据一实施例的骨骼注册算法的流程图。
[0014]图3示出了根据一实施例的对齐算法的流程图。
具体实施方式
[0015]下面结合附图详细描述本专利技术的示例性实施例。下文描述的和附图示出的示例性实施例旨在教导本专利技术的原理，使本领域技术人员能够在若干不同环境中和对于若干不同应用实施和使用本专利技术。因此，本专利技术的保护范围由所附的权利要求来限定，示例性实施例并不意在、并且不应该被认为是对本专利技术保护的范围的限制性描述。
[0016]本专利技术人通过研究，提出了一种在例如膝关节移植手术中进行骨骼注册的新方法。
[0017]<步骤S201：术前坐标系与术中坐标系>
[0018]在术中导航中，须将例如由定位仪跟踪到的手术器械实时显示于术前重建的三维解剖结构上。因此，需要将患者与图像空间重建的三维解剖结构进行注册。通过计算确定定位系统坐标系(术中坐标系)与术前三维医学图像坐标系(术前坐标系)之间的变换关系，将患者术中实际体位和术前三维解剖结构精确配准，使得医生在显示设备上看到的三维模型能真实反映手术器械相对于目标骨骼例如病灶的距离、位置关系。
[0019]关于建立坐标系的方法、设备不是本专利技术的重点，在此不再赘述，可以利用现有的手段来实现。
[0020]下面，结合图1
‑
3，对根据本专利技术的为了实现两个点集之间的注册算法通过实施例详述如下。
[0021]具体地，本实施例所述的注册方法，还包括以下步骤：
[0022]<步骤S202：点集的输出>
[0023]在注册方法中，一方面，术前输入患者三维医学图像,输出表面轮廓点集数据(相应于源点集)；另一方面，例如在手术室中(术中)输出患者表面点集信息(相应于目标点集)。
[0024]即，利用术前的例如CT或MRI、X射线等的从患者拍摄得到的图像数据作为解剖结构输入数据，来建立三维(3D)虚拟模型，并转为点集，即，源点集(SPS，Source Point Set)，而在术中通过探针等设备获取感兴趣的骨骼表面点集数据，即，目标点集(TPS，Target Point Set)。
[0025]其中，SPS是从骨骼3D虚拟模型的表面获得的点，它代表了手术过程中的关注区域。TPS是术中从患者实际骨骼表面获得的点，例如，可从股骨表面提取40个点，或从胫骨表面提取40个点。
[0026]优选地，TPS应稀疏收集，以覆盖尽可能多的骨面积。
[0027]<步骤S203：点集的配准>
[0028]常见的点集配准算法一般分为初始配准(第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种骨骼注册方法，用于确定术前坐标系和术中坐标系之间的变换关系，其特征在于，包括以下步骤：利用术前的骨骼图像数据，建立3D虚拟模型的术前坐标系，并从该3D虚拟模型的表面获得源点集SPS；利用术中从患者实际骨骼表面采集的点数据，建立术中坐标系，并生成目标点集TPS；从所述源点集SPS与所述目标点集TPS选取3组或4组的对应点对，进行所述源点集SPS与所述目标点集TPS之间的初始配准，求取初始变换矩阵与初始变换误差；基于所述初始变换误差定义构成精确变换的旋转和平移的搜索范围，并基于所述初始变换矩阵与所述搜索范围，求取精确变换矩阵与注册误差，其中，在针对至少一组所述对应点对进行初始配准时，所述对应点对中的至少一方为：选自所述源点集SPS的选定点的附近区域中的随机点、或选自所述目标点集TPS的选定点的附近区域中的随机点，其中，所述附近区域是以所述选定点为圆心而定义的一个圆形区域。2.根据权利要求1所述的骨骼注册方法，其特征在于，在针对各组所述对应点对进行初始配准时，所述对应点对分别为：选自所述源点集SPS的选定点的附近区域中的随机点、选自所述目标点集TPS的选定点的附近区域中的随机点。3.根据权利要求1或2所述的骨骼注册方法，其特征在于，所述附近区域具有大于0小于等于10mm的半径。4.根据权利要求2所述的骨骼注册方法，其特征在于，针对在所述附近区域中随机选择的一组随机点执行变换，并进行迭代计算第一变换矩阵的，直到获得小于给定阈值的边缘误差或已达到最大的迭代次数。5.根据权利要求2所述的骨骼注册方法，其特征在于，在初始配准步骤中，设输入为：源点集SPS、目标点集TPS、从3D虚拟模型表面取的四个点(PM
n
)，n＝1,2,3,4，从实际股骨表面上取的四个点(PB
n
)，最大迭代次数M，第一误差阈值μ
e
，一般误差阈值G
e
，还包括如下步骤：在源点集SPS中，取点PM
n
的邻近点，得到邻域的点集P
n
(S01)，随后开始i＝0，1，
……
，m次的循环(S02)，其中m为自然数；取P
n
点集中的若干随机点RP
n
(S03)，从而根据点集PB
n
和RP
n
，通过变换估计SVD(PBn，RPn)得到转换矩阵T(S04)；根据点集SPS、TPS和转换矩阵T，求得误差E
i
(S05)；当误差E
i
小于初始误差E时(S06)，进行用于误差收敛的赋值操作(S07)：E＝E
i
，T1＝T
‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
(式1)；从而，通过E值的逐步减小，相应地减少SPS的点数(S08)；当误差E
i
小于第一误差阈值μ
e
时(S09)，中断循环，开始精确配准的对齐算法。6.根据权利要求5所述的骨骼注册方法，其特征在于，在精确配准步骤中，求取由旋转和平移构成的第二变换矩阵，其中，所述搜索范围与所述初始变换误差成正比，并且定义为：
‑
旋转阈值(角度)：ω
‑
平移阈值：
‑
误差：ε旋转：RI[
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：杭州素问九州医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：