腰椎配準先驗模型的構建方法以及腰椎配準方法與流程
2023-10-26 17:19:27 3
本發明涉及圖像處理領域，具體涉及一種腰椎配準先驗模型的構建方法以及腰椎配準方法。
背景技術：
醫生在進行脊椎手術過程中，需要圖像引導，以便能夠清楚脊椎的位置姿態和手術置入物(如螺釘)的具體位置。然而由於術中電子計算機斷層掃描(Computed Tomography，CT)設備昂貴，僅有少數醫院配置，因此常用術前CT和術中X光(X-ray)圖像來輔助醫生手術。術中X-ray能提供二維影像，若要得到三維信息，需要將術中X-ray和術前CT進行配準，因此3D/2D的圖像配準是圖像引導手術中的關鍵問題。
目前的3D/2D配準一般是將3D的數據投影到2D平面，然後進行2D/2D配準，最終在投影參數空間中找到一個最佳的投影參數使得投影圖像與目標圖像能夠最佳配準。然而由於投影參數空間複雜度較高，所以這種基於搜索策略的3D/2D配準方法計算量巨大。也有的處理方法需要較多的人工幹預，同樣導致效率低下。
技術實現要素：
為了解決現有技術中的上述問題，本發明提出了一種腰椎配準先驗模型的構建方法以及腰椎配準方法，在保證精度的同時，大大提高了配準的效率，達到術中實時配準的要求。
本發明提出一種腰椎配準先驗模型的構建方法以及腰椎配準方法，包括以下步驟：
步驟A1，對預設數量的腰椎CT圖像樣本進行數字重建放射影像(Digitally Reconstructured Radiograph，DRR)投影，得到投影圖像樣本，並對投影圖像樣本提取特徵點；
步驟A2，根據步驟A1提取的特徵點建立統計形狀模型；
步驟A3，建立統計灰度模型；
步驟A4，將形狀模型參數和灰度模型參數串聯起來建立聯合模型。
優選地，步驟A2具體為：
使用普氏分析法將提取的特徵點映射到一個共同的二維坐標系下，使得各投影圖像樣本特徵點的重心與坐標原點重合，並消除平移、縮放、旋轉對不同投影圖像樣本特徵點的影響；對映射到共同二維坐標系下的特徵點利用主成分分析法(principal components analysis，PCA)得到形狀模型的標準正交基Ps，則各投影圖像樣本的特徵點形狀模型為：
其中，為平均形狀，所述平均形狀為每個特徵點的平均位置，bs為形狀模型參數。
優選地，步驟A3具體為：
對各投影圖像樣本進行形狀標準化，使得其特徵點變形到平均形狀上；把經過形狀標準化的圖像，在其形狀模型所覆蓋的區域進行採樣，並對採樣點進行歸一化使其灰度均值為0，方差為1；利用主成分分析法得到表觀模型Pg，則各投影圖像樣本特徵點灰度模型g為：
其中，為平均灰度，Pg為灰度模型的標準正交基，bg為灰度模型參數。
優選地，步驟A4具體為：
步驟A41，將形狀模型參數bs和灰度模型參數bg串聯起來，
其中，Ws為一個對角陣，用來平衡形狀模型和灰度模型參數的量綱；
步驟A42，對串聯的形狀模型和灰度模型參數利用主成分分析法得到聯合模型:
由於形狀模型參數和灰度模型參數的均值為0，所以均值為0，則有：
b＝Qc，
其中，c為聯合模型的參數，Q為聯合模型的正交基，Qs為形狀模型的正交基，Qg為灰度模型的正交基；
步驟A43，用聯合模型參數c來表達形狀x和灰度g：
其中，為平均形狀，Ps為形狀模型的標準正交基，為平均灰度，Pg為灰度模型的標準正交基。
優選地，對各投影圖像樣本進行形狀標準化時，採用三角形變形算法。
本發明同時提出一種腰椎配準方法，包括以下步驟：
步驟B1，手術前獲取目標腰椎CT圖像，對CT圖像進行DRR投影生成預設數量的DRR圖像；
步驟B2，對毎幅DRR圖像，根據預設的初始位置和腰椎配準先驗模型，對目標腰椎進行分割並提取形狀參數。
步驟B3，根據DRR圖像的投影參數和其對應的形狀參數，建立姿態模型；
步驟B4，手術過程中獲取X-ray圖像，在X-ray圖像上，根據腰椎配準先驗模型，對目標腰椎進行分割，並提取形狀參數；
步驟B5，根據在X-ray圖像上得到的目標腰椎的形狀參數和步驟B3中得到的姿態模型，得到對應的投影參數，從而完成配準。
優選地，步驟B3所述建立姿態模型，具體為：
使用線性模型R＝MB，得到姿態模型：
M＝RBT(BBT)-1。
其中，R為投影參數，B為形狀參數，M為姿態模型。
優選地，步驟B5具體為：
根據所述姿態模型和步驟B4中獲取的形狀參數，計算出X-ray圖像對應的投影參數：
RX-ray＝MBX-ray，
其中BX-ray為步驟B4中提取的X-ray圖像的形狀參數，M為姿態模型。
優選地，步驟B2和步驟B4中，用AAM算法對目標腰椎進行分割並提取形狀參數。
本發明建立腰椎的二維統計模型，並利用形狀模型和投影參數之間高度的相關性，學習出一個姿態模型。在手術中獲得了腰椎的形狀參數之後，能夠直接通過姿態模型得到其投影參數，從而避免了傳統方法中在大量的投影圖像中搜索一個最佳匹配度的投影圖像，使得本發明能夠高效地進行腰椎的3D/2D配準，在保證精度的同時，滿足術中高實時性的要求。
附圖說明
圖1是本實施例中腰椎配準先驗模型構建方法的流程示意圖；
圖2是本實施例中對DRR投影圖像進行特徵點提取的示意圖；
圖3是本實施例中腰椎配準方法的流程示意圖。
具體實施方式
下面參照附圖來描述本發明的優選實施方式。本領域技術人員應當理解的是，這些實施方式僅僅用於解釋本發明的技術原理，並非旨在限制本發明的保護範圍。
本實施例中，在一臺配置為Intel(R)Core(TM)[email protected]，4G內存的PC機上，運行算法平臺Matlab R2014b。
本發明提出一種腰椎配準先驗模型的構建方法以及腰椎配準方法，如圖1所示，包括以下步驟：
步驟A1，對預設數量的腰椎CT圖像樣本進行DRR投影，得到投影圖像樣本，並對投影圖像樣本提取特徵點；
步驟A2，根據步驟A1提取的特徵點建立統計形狀模型；
步驟A3，建立統計灰度模型；
步驟A4，將形狀模型參數和灰度模型參數串聯起來建立聯合模型。
本實施例中，在建立統計形狀模型時，選擇建立二維圖像上的模型，因為二維圖像的特徵點更容易標記和獲取。如圖2所示，在毎幅DRR圖像上提取93個特徵點，整體形狀如子圖a所示，主要分為6個部分，分別是：椎體輪廓(如子圖b所示)、中央灰度凹陷(如子圖c所示)、接近於生理結構的椎弓根(如子圖d和e所示)和椎體左右下切角(如子圖f和g所示)。
本實施例中，步驟A2具體為：
使用普氏分析法將提取的特徵點映射到一個共同的二維坐標系下，使得各投影圖像樣本特徵點的重心與坐標原點重合，並消除平移、縮放、旋轉對不同投影圖像樣本特徵點的影響；對映射到共同二維坐標系下的特徵點利用主成分分析法得到形狀模型的標準正交基Ps，則各投影圖像樣本的特徵點形狀模型，如公式(1)所示：
其中，為平均形狀，所述平均形狀為每個特徵點的平均位置，bs為形狀模型參數。
本實施例中，步驟A3具體為：
對各投影圖像樣本進行形狀標準化，使得其特徵點變形到平均形狀上；把經過形狀標準化的圖像，在其形狀模型所覆蓋的區域進行採樣，並對採樣點進行歸一化使其灰度均值為0，方差為1；利用主成分分析法得到表觀模型Pg，則各投影圖像樣本特徵點灰度模型g,如公式(2)所示：
其中，為平均灰度，Pg為灰度模型的標準正交基，bg為灰度模型參數。
本實施例中，步驟A4具體為：
步驟A41，將形狀模型參數bs和灰度模型參數bg串聯起來，如公式(3)所示：
其中，Ws為一個對角陣，用來平衡形狀模型和灰度模型參數的量綱；
步驟A42，對串聯的形狀模型和灰度模型參數利用主成分分析法得到聯合模型，如公式(4)所示：
由於形狀模型參數和灰度模型參數的均值為0，所以均值為0，則如公式(5)所示：
b＝Qc (5)
其中，Q為聯合模型的正交基，Q值如公式(6)所示：
Qs為形狀模型的正交基，Qg為灰度模型的正交基，c為聯合模型的參數；
步驟A43，用聯合模型參數c來表達形狀x和灰度g，分別如公式(7)和(8)所示：
其中，為平均形狀，Ps為形狀模型的標準正交基，為平均灰度，Pg為灰度模型的標準正交基。
本實施例中，對各投影圖像樣本進行形狀標準化時，採用三角形變形算法。
本發明同時提出一種腰椎配準方法，本方法在術前獲取待手術病人的腰椎CT圖像，並對CT圖像進行處理，對術中的分割和配準提供信息。這樣使得更多的計算工作在術前進行，使得術中能夠以更高效的方式進行分割和配準，從而達到實時性要求。
如圖3所示，包括以下步驟：
步驟B1，手術前獲取目標腰椎CT圖像，對CT圖像進行DRR投影生成預設數量的DRR圖像；
步驟B2，對毎幅DRR圖像，根據預設的初始位置和腰椎配準先驗模型，對目標腰椎進行分割並提取形狀參數。
步驟B3，根據DRR圖像的投影參數和其對應的形狀參數，建立姿態模型；
步驟B4，手術過程中獲取X-ray圖像，在X-ray圖像上，根據腰椎配準先驗模型，對目標腰椎進行分割，並提取形狀參數；
步驟B5，根據在X-ray圖像上得到的目標腰椎的形狀參數和步驟B3中得到的姿態模型，得到對應的投影參數，從而完成配準。
本實施例中，步驟B3所述建立姿態模型，具體為：
使用線性模型R＝MB，得到姿態模型，如公式(9)所示：
M＝RBT(BBT)-1 (9)
其中，R為投影參數，B為形狀參數，M為姿態模型。
本實施例中，步驟B5具體為：
根據所述姿態模型和步驟B4中獲取的形狀參數，計算出X-ray圖像對應的投影參數，這個投影參數即為需要的配準結果；計算方法如公式(10)所示：
RX-ray＝MBX-ray (10)
其中BX-ray為步驟B4中提取的X-ray圖像的形狀參數，M為姿態模型。
本實施例中，步驟B2和步驟B4中，用AAM(Active Appearance Model)算法對目標腰椎進行分割並提取形狀參數。
本領域技術人員應該能夠意識到，結合本文中所公開的實施例描述的各示例的方法步驟，能夠以電子硬體、計算機軟體或者二者的結合來實現，為了清楚地說明電子硬體和軟體的可互換性，在上述說明中已經按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以電子硬體還是軟體方式來執行，取決於技術方案的特定應用和設計約束條件。本領域技術人員可以對每個特定的應用來使用不同方法來實現所描述的功能，但是這種實現不應認為超出本發明的範圍。
至此，已經結合附圖所示的優選實施方式描述了本發明的技術方案，但是，本領域技術人員容易理解的是，本發明的保護範圍顯然不局限於這些具體實施方式。在不偏離本發明的原理的前提下，本領域技術人員可以對相關技術特徵作出等同的更改或替換，這些更改或替換之後的技術方案都將落入本發明的保護範圍之內。