本发明专利技术提供了一种针对可变形医学靶标的识别方法及装置，用于存在部分遮挡、杂波以及非线性照度变化的情况下在图像中检测可变形的医学靶标。公开了一种用于可变形医学靶标检测的综合方法，该方法结合了：基于模型点的归一化梯度方向的匹配度量、将模型分解成部分的分解以及将针对所有部分的所有搜索结果同时加以考虑的搜索方法的优点。尽管靶标模型被分解成子部分，但是用来在最高金字塔级搜索的模型的相关尺寸并没有减小。因此，本发明专利技术没有现有技术方法中所存在的数目减小的金字塔级的速度限制。最后，提高了医学靶标在变形情况下的识别准确率与速度，提高了手术精准入针点定位。位。位。
【技术实现步骤摘要】
一种针对可变形医学靶标的识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及一种针对可变形医学靶标的识别方法，属于机器视觉系统技术 领域。
技术介绍
[0002]微创穿刺手术是传统开放手术的重大变革。具有手术效率高、术后并发症 少、创伤小和术后恢复快等优点。目前，传统外科穿刺手术在医学影像下依据 医生经验进行穿刺,存在病灶靶点定位偏移的问题。
[0003]现阶段临床中，手术穿刺定位依赖的技术有电磁定位、机械定位、超声定位 和光学定位等方式。
[0004]机械定位装置能够在一定的程度下起到辅助定位的作用，但是由于装置的存 在，缩小了手术空间，且装置的自由度及灵活性较差，影响手术的实施，同时， 刚性的穿刺路径定位，忽略了组织器官对手术器械形变的影响，易导致手术定 位偏差。
[0005]超声定位技术在精度和速度上取得了很大的突破，且成本较低，但是位置的 误差判断往往来自环境，包括温度、湿度、气流和噪音等，这些环境因素不易 控制，需要额外使用算法进行相应的补偿。
[0006]磁定位导航在微创医疗外科手术领域有着广泛的应用，该方法测量精度高， 重复性好，但磁定位导航易受到病人手术时的身体特征的影响，包括呼吸，心 跳和动作等。同时，磁定位导航不仅成本高，而且作用范围较小，医生的手术 操作范围受限，并且一些必要的磁性器件和磁干扰材料的存在严重影响了定位 精度。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种针对可变形医学靶标 的识别方法及装置，对遮挡、杂波以及非线性对比度变化是鲁棒的，提高了医 学靶标在变形情况下的识别准确率和速度。
[0008]为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0009]第一方面，本专利技术提供了一种针对可变形医学靶标的识别方法，包括以下 步骤：
[0010](a)获取医学靶标模型的图像；
[0011](b)将靶标的图像变换成与搜索空间的递归细分一致的多级金字塔表示，所 述多级金字塔中至少包括靶标模型的图像；
[0012](c)针对搜索空间的每一个离散化级，生成医学靶标的至少一个预先计算的 靶标模型，所述预先计算的靶标模型包括多个具有对应方向矢量的模型点，所 述靶标的模型点和方向矢量通过返回每一个模型点的方向矢量的图像处理操作 产生；
[0013](d)将所述模型点细分成多个部分，其中，靶标模型的变形实例通过对所述 部分进行变换来表示；每一个部分由多个点组成，多个部分形成交叠的点集；
[0014](e)获取搜索图像；
[0015](f)将搜索图像变换成与搜索空间的递归细分一致的多级表示，所述多级表 示至
少包括所述搜索图像；
[0016](g)对多级表示的每一个变换的图像执行图像处理操作，所述图像处理操作 返回所述搜索图像内的靶标模型点的子集的方向矢量，该子集对应于搜索所述 至少一个预先计算的靶标模型所应该针对的变换范围；
[0017](h)对于靶标模型点进行聚类，形成多个独立局部，每个独立局部在一定范 围内匹配计算得到局部度量结果，通过计算由每个部分中的模型点数量归一化 的结果总和获取全局匹配度量；
[0018](i)确定全局匹配度量超过了可选择的阈值且其匹配度量局部最大的靶标模 型姿态，以及，根据该模型姿态产生处于搜索空间的最粗糙的离散化级的所述 至少一个预先计算的靶标模型的实例的列表；
[0019](j)通过获取每一个局部的最佳匹配获得了对变形的估算，计算描述所述部 分的局部位移的变形变换；
[0020](k)通过搜索空间的递归细分，跟踪处于搜索空间的最粗糙的离散化级的所 述至少一个预先计算的靶标模型的实例，直到达到最精细的离散化级；
[0021](l)在每一级计算相应的变形变换，并将所述变形变换传送到下一级；
[0022](m)在最精细的离散化级提供靶标模型实例的变形变换和模型姿态。
[0023]进一步的，对于可变形的靶标模型，样条函数由位移来定义，针对局部位 移独立搜索每一组次多个点，沿着图像一直进行到达最低金字塔级，在最低金 字塔级，以甚至高于原图像的分辨率确定位移，在亚像素精度的位置实例化， 此时部分位移由梯度幅度限定，以高于最精细的离散化级的分辨率来确定靶标 的位置。
[0024]进一步的，除了用户可选择的阈值之外，只有可选择的满足变形要求的靶 标假设实例也被生成到最粗糙的离散化级上的可能匹配的列表中。
[0025]进一步的，步骤h中，每一个部分的局部度量结果必须超过用户可选择的 局部阈值，否则，认为该部分被遮挡并且将该部分舍弃而不做进一步的处理。
[0026]进一步的，步骤d中，利用k均值聚类或利用归一化分割来进行细分。
[0027]进一步的，步骤j中，所计算的变换是透视变换。
[0028]进一步的，步骤j中，根据接收有关成像装置的内部几何参数和模型的度量 信息作为输入，所计算的变换是三维姿态。
[0029]进一步的，步骤h中，所变换的靶标模型部分和搜索图像的方向矢量的归 一化点积之和被用于局部度量结果。
[0030]进一步的，步骤h中，为了实现相对于对比度反转的不变性，从局部度量 结果中舍弃极性信息，所变换的靶标模型部分和搜索图像的方向矢量的归一化 点积之和的绝对值或归一化点积的绝对值之和被用于局部度量结果。
[0031]第二方面，本专利技术提供一种针对可变形医学靶标的识别装置，包括存储在 计算机可读介质上的程序代码装置，用于在所述计算机程序产品在计算机上运 行时执行第一方面所述的针对可变形医学靶标的识别方法。
[0032]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：
[0033]1、本专利技术提出了在光学成像下准确识别变形医学靶标的识别方法。该方法 结合了不变性匹配度量、将靶标模型分解成多个部分。尽管靶标模型被分解成 子部分，但是用
来在最高金字塔级搜索的模型的相关尺寸并没有减小。因此， 本专利技术没有现有技术方法中所存在的数目减小的金字塔级的速度限制。对部分 遮挡、杂波以及非线性照度变化是鲁棒的；
[0034]2、本方法即使当靶标由于透视变形或更广义的变形而变换时，也能够对靶 标进行识别，提高了靶标识别的准确性与鲁棒性。
[0035]3、本项专利技术使用的是光学定位法，通过光学仪器导航进行定位，摄像机对 目标场景进行采集，采用图像处理的方法求取物体的三维空间下的姿态，该方 法成本低廉，且精度高，该项针对可变形医学靶标的识别方法，用于存在部分 遮挡、杂波以及非线性照度变化的情况下在图像中检测可变形的医学靶标，可 提高靶标检测效率及准确性。
附图说明
[0036]图1是本专利技术的一个优选实施例的流程图，示出了所述方法的步骤；
[0037]图2示出了医学靶标的图像以及用于模型生成的靶标周围的兴趣区域；
[0038]图3A示出了靶标的模型生成，其中靶标在平面表面上；
[0039]图3B示出了靶标的模型生本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种针对可变形医学靶标的识别方法，该方法包括以下步骤：(a)获取医学靶标模型的图像；(b)将靶标的图像变换成与搜索空间的递归细分一致的多级金字塔表示，所述多级金字塔中至少包括靶标模型的图像；(c)针对搜索空间的每一个离散化级，生成医学靶标的至少一个预先计算的靶标模型，所述预先计算的靶标模型包括多个具有对应方向矢量的模型点，所述靶标的模型点和方向矢量通过返回每一个模型点的方向矢量的图像处理操作产生；(d)将所述模型点细分成多个部分，其中，靶标模型的变形实例通过对所述部分进行变换来表示；每一个部分由多个点组成，多个部分形成交叠的点集；(e)获取搜索图像；(f)将搜索图像变换成与搜索空间的递归细分一致的多级表示，所述多级表示至少包括所述搜索图像；(g)对多级表示的每一个变换的图像执行图像处理操作，所述图像处理操作返回所述搜索图像内的靶标模型点的子集的方向矢量，该子集对应于搜索所述至少一个预先计算的靶标模型所应该针对的变换范围；(h)对于靶标模型点进行聚类，形成多个独立局部，每个独立局部在一定范围内匹配计算得到局部度量结果，通过计算由每个部分中的模型点数量归一化的结果总和获取全局匹配度量；(i)确定全局匹配度量超过了可选择的阈值且其匹配度量局部最大的靶标模型姿态，以及，根据该模型姿态产生处于搜索空间的最粗糙的离散化级的所述至少一个预先计算的靶标模型的实例的列表；(j) 通过获取每一个局部的最佳匹配获得了对变形的估算，计算描述所述部分的局部位移的变形变换；(k)通过搜索空间的递归细分，跟踪处于搜索空间的最粗糙的离散化级的所述至少一个预先计算的靶标模型的实例，直到达到最精细的离散化级；(l)在每一级计算相应的变形变换，并将所述变形变换传送到下一级；(m)在最精细的离散化级提供靶标模型实例的变形变换和模型姿态。2.根据权利要求1所述的针对可变形医学靶标的识别方法，其特征在于，对于可变形的靶标模型，样条函数由...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭治英，孔子威，孔伟丰，季琰，陶旭，范文博，徐孝彬，骆敏舟，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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