【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗临床，尤其涉及一种医学影像病灶的标注提取方法及系统。
技术介绍
1、现有的医学影像病灶标注方法通常采用骨科机器人导航方式，而该方式多采用加拿大ndi相机，该相机通常是一个包括小球或传感器的近红外相机，上面装有红外发射器和接收器，小球或传感器通常固定在患者的骨骼部位或手术仪器上，这样红外发射器会发出红外光信号，这些红外光信号可能以特定的频率和模式发射，以便被接收器捕捉和处理。通过接收红外信号信息来实现机器人跟ct影像之前的配准以及实现手术过程中的随动方式，但其无法通过实时监视患者的位置移动情况来及时捕捉解剖结构的变化，同时，无法实现两个传感器数据坐标系的配准转换过程。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种医学影像病灶的标注提取方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种医学影像病灶的标注提取方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：通过激光雷达传感器以及2d彩色rgb相机对患者视觉标定板进行实时数据采集处理，以得到标定板点云距离初始数据以及标定板点云颜色纹理初始数据；对标定板点云距离初始数据以及标定板点云颜色纹理初始数据进行数据预处理，得到标定板点云距离标准数据以及标定板点云颜色纹理标准数据；
4、步骤s2：利用3d harris角点检测算法对标定板点云距离标准数据以及标定板点云颜色纹理标准数据进行角点特征提取处理，得到3d状态下的标定板距离角点特征数据以及标定板颜色纹理角点特征数据；
5、步骤
6、步骤s4：获取ct医学影像病灶特征点集；利用融合传感器配准刚性变换估计矩阵对ct医学影像病灶特征点集进行病灶配准标注提取处理，以得到ct医学影像到融合传感器坐标系下的病灶标注坐标点集；通过2d彩色rgb相机对患者视觉标定板进行位置实时监控处理，得到标定板位置移动变化数据；根据标定板位置移动变化数据以及融合传感器配准刚性变换估计矩阵对病灶标注坐标点集进行调整修正改进处理，以得到医学影像病灶标注坐标修正点集。
7、本专利技术首先通过使用激光雷达传感器对患者视觉标定板进行实时点云距离采集处理，能够实现了对患者视觉标定板的高精度测量，通过发射激光束扫描患者视觉标定板，能够快速而准确地获取目标表面的三维坐标信息，从而为后续的数据预处理过程提供了可靠的基础数据。同时，通过使用2d彩色rgb相机对患者视觉标定板进行实时点云颜色变化以及纹理细节采集处理，能够实现了对患者视觉标定板表面特征的高质量捕捉，通过采集颜色和纹理信息，可以提供更为细致的点云数据，为后续的数据处理和分辨率同步提供更全面的信息。这一步骤的关键在于充分挖掘标定板表面的颜色和纹理特征，为后续步骤提供更为丰富的数据源。由于两种传感器采集得到的数据有不同的分辨率和坐标系统，所以通过对采集得到的标定板点云距离初始数据以及标定板点云颜色纹理初始数据进行数据预处理，能够将标定板点云距离和颜色纹理数据转化为标准格式，从而为后续处理过程提供一致的数据基础。这一步骤的关键在于通过激光雷达和2d彩色rgb相机的联合数据采集，能够实现了对标定板的全方位信息获取，为后续的特征提取和点集匹配提供了多源数据支持。其次，通过使用3d harris角点检测算法对标定板点云距离和颜色纹理标准数据进行角点特征提取处理，能够通过使用3d harris角点检测算法进行精确的角点提取，以实现了对标定板在3d空间内的关键特征点捕捉，为后续的匹配和配准提供了准确的参考点。然后，通过使用网络传输协议对激光雷达传感器和2d彩色rgb相机的融合传感器进行网络连接，以构建了一个高效的传感器传输连接通道，这个连接通道不仅能够确保了两个传感器之间的实时数据传输，而且还可以为后续的标定板距离角点特征数据传输奠定了基础。通过使用构建的传感器传输连接通道将标定板距离角点特征数据传输至2d彩色rgb相机的融合传感器中，并通过使用融合传感器对标定板距离角点特征数据以及标定板颜色纹理角点特征数据进行特征点集匹配，使其能够准确匹配标定板的关键特征点集，为后续的变换矩阵估计提供了关键数据支持。另外，还通过对标定板距离匹配角点特征点集以及标定板颜色纹理匹配角点特征点集进行变换矩阵估计处理，能够成功地完成了融合传感器内变换矩阵的估计过程，确保了激光雷达传感器和融合传感器之间数据的一致性和准确性，实现了两个不同传感器数据之间的融合和坐标系的配准转换过程，从而为后续的医学影像病灶标注过程提供了可靠的姿态转换信息支持。最后，通过使用ct医学影像设备拍摄获取高分辨率的ct医学影像病灶图像并提取ct医学影像病灶图像中病灶区域的关键特征点，以形成了一个综合的ct医学影像病灶特征点集，这一步骤能够为后续配准和定位提供了准确而丰富的病灶特征信息。此外，还通过使用先前估计的融合传感器配准刚性变换估计矩阵对ct医学影像病灶特征点集进行病灶配准标注提取处理，能够获得了ct医学影像在融合传感器坐标系下的病灶标注坐标点集，以实现了病灶在不同坐标系下的一致性标定，从而提高了病灶标注定位的准确性，为后续步骤的精确操作奠定了基础。通过使用2d彩色rgb相机对患者视觉标定板进行实时监控，能够获取标定板的位置信息，并且，通过监测标定板位置的移动变化情况，从而得到了关键的位置移动变化数据。这一步骤的关键在于能够实现了对患者体内标定板位置的动态监测，为后续的变换矩阵调整和标注点集修正过程提供了实时的反馈数据，从而实现监测患者标定板位置的移动情况来及时捕捉解剖结构的变化。随后，还通过结合标定板位置移动变化数据以及融合传感器配准刚性变换估计矩阵对病灶标注坐标点集进行调整修正改进，能够实现了病灶标注坐标的实时修正，确保了医学影像与实际患者解剖结构的准确对应，这对于导航手术、病灶定位等应用具有重要的意义，从而提高了医学影像病灶标注过程的精度和安全性。
8、优选地，本专利技术还提供了一种医学影像病灶的标注提取系统，用于执行如上所述的医学影像病灶的标注提取方法，该医学影像病灶的标注提取系统包括：
9、标定板数据采集模块，用于通过激光雷达传感器以及2d彩色rgb相机对患者视觉标定板进行实时数据采集处理，以得到标定板点云距离初始数据以及标定板点云颜色纹理初始数据；对标定板点云距离初始数据以及标定板点云颜色纹理初始数据进行数据预处理，从而得到标定板点云距离标准数据以及标定板点云颜色纹理标准数据；
10、标定板角点特征提取模块，用于利用3d harris角点检测算法对标定板点云距离标准数据以及标定板本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤S152包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤S1522中的异常滤波程度计算公式具体为：
6.根据权利要求3所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤S153包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
10.一种医学影像病灶的标注提取系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的医学影像
...【技术特征摘要】
1.一种医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤s15包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤s152包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的医学影像病灶的标注提取方法，其特征在于，步骤s1522中的异常滤波程度计算公式具体为：
6.根据权利要求3...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜冠群，赵毅，
申请(专利权)人：山东卓业医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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