基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法及装置，方法包括：提取数量相同的多个术前配准点与多个术中配准点；基于术前配准点集P和术中配准点集Q，确定优化函数中的目标特征参数；基于确定目标特征参数之后的优化函数，确定目标配准矩阵。上述方法，在提取到数量相同的术前配准点与术中配准点之后，可以确定出优化函数的目标特征参数，从而有效的过滤掉噪声点的影响，进而基于确定目标特征参数之后的优化函数，能够准确的确定出多个术前配准点与多个术中配准点对应的目标配准矩阵。基于该目标配准矩阵，在对脊柱进行配准时，能够提高配准的准确性，减小了配准过程中产生的误差，提高了配准精度，有效的保证了配准精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及医疗领域，尤其涉及一种基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法及装置。

技术介绍

[0002]由于应用机器人进行脊柱手术的普及，对脊柱术前与术中的配准精度的要求越来越高。但是，由于脊柱病变的多样性，造成脊柱的配准的误差存在较大的不确定性。同时，因为脊柱配准过程中配准点的个数较少，因此配准难度较常用的点云配准更高。因此，如何解决上述问题，是需要考虑的。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法及装置，用以解决上述问题。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法，包括：
[0005]提取数量相同的多个术前配准点与多个术中配准点，其中，所述多个术前配准点组成术前配准点集P，所述多个术中配准点组成术中配准点集Q，所述术前配准点集与所述术中配准点集组成配准点云集合K；
[0006]基于术前配准点集P和术中配准点集Q，确定优化函数中的目标特征参数，其中，所述优化函数用于对所述配准点云集合K中的配准点进行优化处理；
[0007]基于确定所述目标特征参数之后的优化函数，确定目标配准矩阵，其中，所述目标配准矩阵，用于确定所述多个术前配准点与所述多个术中配准点之间的对应关系。
[0008]可选的，所述提取数量相同的多个术前配准点与多个术中配准点，包括：
[0009]基于点特征直方图算法PFH与随机采样一致算法RANSAC或者快速点特征直方图算法FPFH与随机采样一致算法RANSAC，对多个术前配准点与多个术中点进行提取，得到数量相同的多个术前配准点与多个术中配准点。
[0010]可选的，所述优化函数用如下形式表示：
[0011]E(T)＝∑
(p,q)∈
Kρ(‖p
‑
Tq‖)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式(1)
[0012]其中，p表示术前配准点，q表示术中配准点，T表示配准矩阵，ρ(‖p
‑
Tq‖)表示估计函数，其表示形式如下：
[0013]μ为常数。
[0014]可选的，基于对偶性质，公式(1)所表示的优化函数的另一种表示形式如下：
[0015]E(T,L)＝∑
(p,q)∈K
l
p,q
‖p
‑
Tq‖2+∑
(p,q)∈K
Ψ(l
p,q
)，公式(2)
[0016]其中，l
p,q
表示所述目标特征参数，L为目标特征参数的集合。
[0017]可选的，所述基于术前配准点集P和术中配准点集Q，确定优化函数中的目标特征参数，包括：
[0018]初始化特征参数；
[0019]基于初始化得到的特征参数、术前配准点集P、术中配准点集Q与公式(2)，得到初始配准矩阵T0；
[0020]基于初始配准矩阵T0、初始化得到的特征参数、术前配准点集P、术中配准点集Q与公式(2)，得到所述目标特征参数。
[0021]可选的，所述基于初始配准矩阵T0、初始化得到的特征参数、术前配准点集P、术中配准点集Q与公式(2)，得到所述目标特征参数，包括：
[0022]对特征参数进行求导处理，并基于求导处理得到的结果与所述初始配准矩阵T0、术前配准点集P以及术中配准点集Q对所述特征参数以及配准矩阵进行迭代；
[0023]在基于公式(2)得到的特征参数不再收敛时，则确定该特征参数为目标特征参数。
[0024]可选的，对所述特征参数进行求导处理，求导处理得到的结果用如下公式表示：
[0025][0026]第二方面，本专利技术提供了一种基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定装置，包括：
[0027]提取模块，用于提取数量相同的多个术前配准点与多个术中配准点，其中，所述多个术前配准点组成术前配准点集P，所述多个术中配准点组成术中配准点集Q，所述术前配准点集与所述术中配准点集组成配准点云集合K；
[0028]确定模块，用于基于术前配准点集P和术中配准点集Q，确定优化函数中的目标特征参数，其中，所述优化函数用于对所述配准点云集合K中的配准点进行优化处理；
[0029]确定模块，还用于基于确定所述目标特征参数之后的优化函数，确定目标配准矩阵，其中，所述目标配准矩阵，用于确定所述多个术前配准点与所述多个术中配准点之间的对应关系。
[0030]第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法。
[0031]第四方面，本专利技术提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法。
[0032]本专利技术的上述技术方案至少具有如下有益效果：
[0033]本专利技术提供的基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法，在提取到数量相同的术前配准点与术中配准点之后，可以确定出优化函数的目标特征参数，该优化函数在确定目标特征参数过程中，能够有效的过滤掉噪声点的影响，进而基于确定目标特征参数之后的优化函数，能够准确的确定出多个术前配准点与多个术中配准点对应的目标配准矩阵。基于该目标配准矩阵，在对脊柱进行配准时，能够提高配准的准确性，减小了配准过程中产生的误差，提高了配准精度，有效的保证了配准精度。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1为本专利技术提供的一种基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法的流程示意图；
[0036]图2为本专利技术提供的一种基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定装置的模块示意图；
[0037]图3为本专利技术提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0038]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0040]应当理解，在本专利技术的各种实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法，其特征在于，包括：提取数量相同的多个术前配准点与多个术中配准点，其中，所述多个术前配准点组成术前配准点集P，所述多个术中配准点组成术中配准点集Q，所述术前配准点集与所述术中配准点集组成配准点云集合K；基于术前配准点集P和术中配准点集Q，确定优化函数中的目标特征参数，其中，所述优化函数用于对所述配准点云集合K中的配准点进行优化处理；基于确定所述目标特征参数之后的优化函数，确定目标配准矩阵，其中，所述目标配准矩阵，用于确定所述多个术前配准点与所述多个术中配准点之间的对应关系。2.根据权利要求1所述的基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法，其特征在于，所述提取数量相同的多个术前配准点与多个术中配准点，包括：基于点特征直方图算法PFH与随机采样一致算法RANSAC或者快速点特征直方图算法FPFH与随机采样一致算法RANSAC，对多个术前配准点与多个术中点进行提取，得到数量相同的多个术前配准点与多个术中配准点。3.根据权利要求1所述的基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法，其特征在于，所述优化函数用如下形式表示：E(T)＝∑
(p，q)∈K
ρ(||p
‑
Tq||)
ꢀꢀꢀꢀ
公式(1)其中，p表示术前配准点，q表示术中配准点，T表示配准矩阵，ρ(||p
‑
Tq||)表示估计函数，其表示形式如下：μ为常数。4.根据权利要求3所述的基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法，其特征在于，基于对偶性质，公式(1)所表示的优化函数的另一种表示形式如下：E(T，L)＝∑
(p，q)∈K
l
p，q
||p
‑
Tq||2+∑
(p，q)∈K
Ψ(l
p，q
)， 公式(2)其中，l
p，q
表示所述目标特征参数，L为目标特征参数的集合。5.根据权利要求4所述的基于全局最优的脊柱配准矩阵的确定方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张逸凌，刘星宇，
申请(专利权)人：张逸凌，
类型：发明
国别省市：