專利名稱：神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中圖譜的三維可視化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種三維可視化應(yīng)用方法，特別是一種神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理及應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)是一個集計算機(jī)技術(shù)，生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)以及現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技 術(shù)于一體的復(fù)雜系統(tǒng)工程。其中神經(jīng)解剖圖譜的三維可視化是一項關(guān)鍵的技術(shù)，在對病 灶的定位上有著舉足輕重的作用。在傳統(tǒng)的神經(jīng)外科手術(shù)中，醫(yī)生只能通過閱讀解剖圖 譜，憑借經(jīng)驗來完成復(fù)雜的手術(shù)。這必然造成成功率低，手術(shù)時間長的問題。目前在臨床 上廣泛使用的神經(jīng)解剖圖譜主要有以下兩種Aalairach-Tournoux (TT)神經(jīng)解剖圖譜和 Schaltenbrand-Wahren(Sff)神經(jīng)解剖圖譜。其中前者為覆蓋整個人神經(jīng)的完整解剖圖譜， 而后者為丘神經(jīng)基底節(jié)區(qū)的內(nèi)神經(jīng)圖譜。這些圖譜均為紙件印刷的二維圖像，雖然他們對 于立體定向的神經(jīng)外科手術(shù)至關(guān)重要，并且也已多年在臨床上使用，但人為誤差和使用上 的不便大大抑制了其功效的發(fā)揮。經(jīng)文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，胡澤勇等人在《立體定向和功能性神經(jīng)外科雜志》，2001，14(3) 174-174上撰文“丘神經(jīng)基底節(jié)區(qū)立體定向顯微導(dǎo)航圖譜系統(tǒng)的研制”，該文對丘神經(jīng)基底 節(jié)區(qū)立體定向圖譜(SW)進(jìn)行了數(shù)字化的嘗試，取得了初步的成果。但該研究仍然處于二維 圖像的單純相關(guān)坐標(biāo)配準(zhǔn)階段；僅限于SW圖譜；沒有考慮神經(jīng)室大小、頭顱尺寸等其他相 關(guān)參數(shù)。由于SW圖譜僅限于內(nèi)神經(jīng)的部分領(lǐng)域，他與實際的病人圖像配準(zhǔn)時很難考慮到神 經(jīng)室大小、頭顱尺寸等其他相關(guān)參數(shù)，是該研究的一個難點。另外，二維印刷圖譜到三維立 體圖像的重建也是一個難點，期待解決。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解 剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法，使其更直觀，更準(zhǔn)確，更易操作，實現(xiàn)TT和SW兩套圖譜的完 全三維重建后的完整統(tǒng)一，并將AC-PC特征之外的神經(jīng)室大小、頭顱尺寸等其他相關(guān)參數(shù) 融于配準(zhǔn)算法中，以提供微調(diào)等人機(jī)交互功能來實現(xiàn)其三維可視的最優(yōu)化。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的，本發(fā)明分前期工作和后期執(zhí)行方法兩部分 首先在前期工作中，采用先進(jìn)的非線性插值方法，對兩組神經(jīng)解剖圖譜(sw，TT)進(jìn)行細(xì)致 的數(shù)字化三維重建工作；然后采用三維非線性配準(zhǔn)方法，將兩組圖譜率先統(tǒng)一到同一坐標(biāo) 系下，該部分工作一經(jīng)完成無需重復(fù)；其次在后期執(zhí)行方法中，先進(jìn)行輸入圖像格式化處 理，提高配準(zhǔn)的精度，然后采用可變比例網(wǎng)格方法和分段式局域線性配準(zhǔn)算法的配合實現(xiàn) 圖譜與病人圖像的實時配準(zhǔn)；最終通過交互式微調(diào)實現(xiàn)解剖圖譜精準(zhǔn)配準(zhǔn)和可視化。以下對本發(fā)明方法作進(jìn)一步的描述，具體內(nèi)容如下1、前期工作1)采用先進(jìn)的非線性插值方法，對兩組神經(jīng)解剖圖譜(SW，TT)進(jìn)行細(xì)致的數(shù)字化三維重建工作。該方法采用基于卷積的非線性插值(Convolution basednonlinear interpolation)，而影響函數(shù)核(Kernel)則采用基本樣條函數(shù)(Cardinal spline)hSn(x)=f^(b")~l(k)^(x-k),
A = -OO這里選用η = 3 ； (bT1是B型樣條函數(shù)濾子(B-Spline filter)。2)采用三維非線性配準(zhǔn)方法，將兩組圖譜率先統(tǒng)一到了同一坐標(biāo)系下。這既解 決了 SW圖譜的局域性所導(dǎo)致的對整體神經(jīng)室尺寸等全局參數(shù)的考慮不周的難題，也避免 了實時配準(zhǔn)過程中的重復(fù)操作。對一個圖譜的配準(zhǔn)操作完成后，也同時完成了對另一圖 譜的配準(zhǔn)工作，實現(xiàn)了兩個可視化圖譜庫的實時切換功能。該配準(zhǔn)算法采用解剖特征點 (Anatomic feature point)之間的點到點配準(zhǔn)法。首先分別在兩個圖譜中找出相應(yīng)的200 組解剖特征點，然后基于他們的坐標(biāo)關(guān)系計算出配準(zhǔn)三維變換行列式B，最后依據(jù)該行列式 將SW圖譜變換到TT坐標(biāo)系下Sff · B ^ TT02、后期執(zhí)行方法1)輸入圖像的格式化因為輸入的圖像不能保證均按照神經(jīng)解剖圖譜的坐標(biāo)系 (Ac-Pc)掃描，該方法首先依據(jù)醫(yī)生所設(shè)定的2個關(guān)鍵特征點Ac和Pc對輸入圖像進(jìn)行矯 正，即從X，Y，Z三個方向?qū)D像進(jìn)行方位角的矯正，使之與Ac-Pc坐標(biāo)系保持一致，提高配 準(zhǔn)的精度。2)采用可變比例網(wǎng)格方法(PGS-Proportional Grid System)，將人神經(jīng)及神經(jīng)解 剖圖譜物理分割成12塊，列入相應(yīng)的網(wǎng)格中，為局域配準(zhǔn)打下了基礎(chǔ)。可變比例網(wǎng)格結(jié)構(gòu) 的確立依據(jù)于以下8個解剖特征點[1]大神經(jīng)的前原點(AC-The Anterior Commissure)[2]大神經(jīng)的后原點(PC-The Posterior Commissure)[3]聶頁神經(jīng)皮質(zhì)的最左點(The most Left points of the temporal cortex)[4]聶頁神經(jīng)皮質(zhì)的最右點(The most Right points of the temporal cortex)[5]前神經(jīng)皮質(zhì)的最前點(The most anterior point of the frontal cortex)[6]枕神經(jīng)皮質(zhì)的最后點(The most posterior point of the occipital cortex)[7]枕神經(jīng)皮質(zhì)的最高點(The highest point of the occipital cortex)[8]聶頁神經(jīng)皮質(zhì)的最低點(The lowest point of the temporal cortex)
3)采用分段式局域線性配準(zhǔn)(Piecewise Linear Registration)的算法，在可變 比例網(wǎng)格結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)了交互式局域配準(zhǔn)，大大提高了區(qū)域性的配準(zhǔn)精度。分段式局域線性 配準(zhǔn)，就是按照對應(yīng)的原始⑶和目標(biāo)⑴兩個可變比例網(wǎng)格之間的比例關(guān)系，將原始網(wǎng)格 內(nèi)的所有點(P)變換到目標(biāo)網(wǎng)格中去T = Ttl+(P-Stl) *Text/Sext這里Stl和Ttl表示原始和目標(biāo)網(wǎng)格的原點；Text/Sext表示網(wǎng)格之間的比例關(guān)系。4)通過交互式微調(diào)實現(xiàn)解剖圖譜精準(zhǔn)配準(zhǔn)和可視化。采用可調(diào)式設(shè)計，對可變比 例網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中的36個控制點(Control Point)進(jìn)行了微調(diào)功能設(shè)計，使醫(yī)生可以交互地微 調(diào)算法完成的配準(zhǔn)結(jié)果，提高配準(zhǔn)精度。該36個控制點中的任意一個的坐標(biāo)發(fā)生變化，將引發(fā)網(wǎng)格之間的比例關(guān)系，即TraitZ^xt發(fā)生變化，從而給便線性配準(zhǔn)T的結(jié)果，實現(xiàn)微調(diào)的 功能。5)可變比例網(wǎng)格方法和分段式局域線性配準(zhǔn)算法的配合流程具體如下該流程 首先讀取醫(yī)生設(shè)定的AC和PC點坐標(biāo)，以及2)中說明的其他6個特征點坐標(biāo)(統(tǒng)稱為地座 標(biāo)(Landmark))，配合神經(jīng)圖譜的相應(yīng)地坐標(biāo)創(chuàng)立可變比例網(wǎng)格PGS，然后對PGS中的每一 個子區(qū)域運用3)中詳述的分段式局域線性配準(zhǔn)算法逐一進(jìn)行配準(zhǔn)，并實時更新視窗。PGS 同時接受4)中描述的微調(diào)操作，并按照變動的控制點刷新地坐標(biāo)和PGS，從而刷新配準(zhǔn)結(jié)本發(fā)明具有實質(zhì)性特點和顯著進(jìn)步，它克服了既有方法低精確度和使用上的不 便，采用先進(jìn)的非線性插值方法，對兩組神經(jīng)解剖圖譜重新進(jìn)行了細(xì)致的數(shù)字化三維重建 工作，引入了三維非線性配準(zhǔn)方法，將兩組圖譜率先統(tǒng)一到了同一坐標(biāo)系下，避免了對不同 圖譜的重復(fù)配準(zhǔn)操作。在執(zhí)行過程中，首先對輸入圖像實施格式化的矯正工作，然后在可變 比例網(wǎng)格方法和分段式局域線性配準(zhǔn)算法的配合下實現(xiàn)圖譜與病人圖像的實時配準(zhǔn)，最終 實現(xiàn)了醫(yī)生的可介入式微調(diào)功能，首次實現(xiàn)了解剖圖譜與病人圖像的精準(zhǔn)配準(zhǔn)和完全可視 化。這為醫(yī)生的術(shù)前診斷和術(shù)中導(dǎo)航提供了極大的便利，為手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)增添了一項重要 的功能。


圖1本發(fā)明后期執(zhí)行方法流程2可變比例網(wǎng)格方法和分段式局域線性配準(zhǔn)算法的配合流程圖
具體實施例方式如圖1和圖2所示，圖2是可變比例網(wǎng)格方法和分段式局域線性配準(zhǔn)算法的配合 流程，該圖在描述了依據(jù)AC-PC點將輸入圖像分割成12個子區(qū)，創(chuàng)建可變比例網(wǎng)格PGS的 過程后，給出了采用分段式局域線性配準(zhǔn)的方法實施配準(zhǔn)和微調(diào)的流程。結(jié)合本發(fā)明執(zhí)行方法部分的內(nèi)容提供以下實施例如圖1所示，當(dāng)病人的三維圖像實例讀入該系統(tǒng)后，醫(yī)生按以下六個步驟實現(xiàn)該 方法(I)AC-PC的設(shè)定醫(yī)生選擇該系統(tǒng)菜單中的“AC-PC設(shè)定”功能時，系統(tǒng)在病人圖 像中給出初始AC-PC點，并用彩色標(biāo)示顯示在視窗中。這時醫(yī)生使用鼠標(biāo)校準(zhǔn)這些初始點位置。(2)輸入圖像的重新格式化基于校準(zhǔn)后的AC-PC坐標(biāo)點，系統(tǒng)會自動在醫(yī)生的指 示下對輸入的病人圖像進(jìn)行格式化，使之精確地建立在AC-PC坐標(biāo)系下。系統(tǒng)還提供撤銷 重新格式化的功能以便醫(yī)生重試這一操作。(3)創(chuàng)建PGS 當(dāng)醫(yī)生使用系統(tǒng)提供的菜單發(fā)出創(chuàng)建PGS的命令時，系統(tǒng)將自動創(chuàng) 建初始的PGS，并且會以彩色網(wǎng)格的形式在視窗中顯示出來，32個控制點開始接受鼠標(biāo)的 交互式介入操作(見圖2)。醫(yī)生可以依據(jù)PGS特征點的位置，微調(diào)所有控制點的位置，以滿 足要求。(4)裝入神經(jīng)解剖圖譜利用系統(tǒng)提供的菜單，醫(yī)生可以選擇裝載相應(yīng)的神經(jīng)解剖圖譜。每一類解剖圖譜(TT，Sff)系統(tǒng)都提供高、低解像度的兩種圖譜以供不同的需要。 該例中裝入低解像度的TT圖譜，它用不同的顏色來代表不同的解剖區(qū)域。這時的神經(jīng)圖譜 還沒有與病人圖像配準(zhǔn)。
(5)配準(zhǔn)當(dāng)醫(yī)生利用菜單向系統(tǒng)發(fā)出配準(zhǔn)命令時，系統(tǒng)會自動調(diào)用分段式局域 線性配準(zhǔn)(PWL)算法進(jìn)行配準(zhǔn)操作(見圖2)，并且實時顯示配準(zhǔn)后的解剖圖譜。該命令執(zhí) 行0. 5秒后，TT圖譜與病人圖像實行了配準(zhǔn)，但個別區(qū)域還存在誤差。
(6)微調(diào)校準(zhǔn)當(dāng)系統(tǒng)完成配準(zhǔn)后，醫(yī)生還可以進(jìn)一步微調(diào)PGS中的控制點，對特 別感興趣的解剖區(qū)(如發(fā)生腫瘤的目標(biāo)區(qū))域進(jìn)行局部的配準(zhǔn)操作。系統(tǒng)會提供實時的配 準(zhǔn)刷新，以滿足醫(yī)生特殊的診斷和手術(shù)計劃需要。當(dāng)醫(yī)生將不滿意的局部區(qū)域里的控制點 移動位置(微調(diào))0. 6秒后，TT圖譜僅在該區(qū)域內(nèi)進(jìn)行了重新配準(zhǔn)，達(dá)到了高精度的結(jié)果， 配準(zhǔn)結(jié)果令醫(yī)生非常滿意。
權(quán)利要求
一種神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法，其特征在于，分前期工作和后期執(zhí)行方法兩部分首先在前期工作中，采用先進(jìn)的非線性插值方法，對兩組神經(jīng)解剖圖譜SW，TT進(jìn)行細(xì)致的數(shù)字化三維重建工作；然后采用三維非線性配準(zhǔn)方法，將兩組圖譜率先統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下；其次在執(zhí)行方法中，首先進(jìn)行輸入圖像的格式化處理；然后采用可變比例網(wǎng)格方法和分段式局域線性配準(zhǔn)算法的配合實現(xiàn)圖譜與病人圖像的實時配準(zhǔn)；最終通過交互式微調(diào)實現(xiàn)解剖圖譜精準(zhǔn)配準(zhǔn)和可視化。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法， 其特征是，采用先進(jìn)的非線性插值方法，對兩組神經(jīng)解剖圖譜SW，TT進(jìn)行細(xì)致的數(shù)字化三 維重建工作具體如下采用基于卷積的非線性插值，而影響函數(shù)核則采用基本樣條函數(shù)<formula>formula see original document page 2</formula>這里選用n = 3 ； (bn)_i是B型樣條函數(shù)濾子。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法， 其特征是，采用三維非線性配準(zhǔn)方法，將兩組圖譜率先統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下具體如下該配準(zhǔn)算法采用解剖特征點之間的點到點配準(zhǔn)法，首先分別在兩個圖譜中找出相應(yīng)的 200組解剖特征點，然后基于它們的坐標(biāo)關(guān)系計算出配準(zhǔn)三維變換行列式B，最后依據(jù)該行 列式將SW圖譜變換到TT坐標(biāo)系下<formula>formula see original document page 2</formula>
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法， 其特征是，輸入圖像的格式化具體如下首先依據(jù)醫(yī)生所設(shè)定的2個關(guān)鍵特征點Ac和Pc對輸入圖像進(jìn)行校正，即從X，Y，Z三 個方向?qū)D像進(jìn)行方位角的矯正，使之與Ac-Pc坐標(biāo)系保持一致，提高配準(zhǔn)的精度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法， 其特征是，采用可變比例網(wǎng)格方法，將人神經(jīng)及神經(jīng)解剖圖譜物理分割成12塊，列入相應(yīng) 的網(wǎng)格中，為局域配準(zhǔn)打下了基礎(chǔ)；可變比例網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的確立依據(jù)于以下8個解剖特征點[1]大神經(jīng)的前原點；[2]大神經(jīng)的后原點；[3]顳神經(jīng)皮質(zhì)的最左點；[4]顳神經(jīng)皮質(zhì) 的最右點；[5]前神經(jīng)皮質(zhì)的最前點；[6]枕神經(jīng)皮質(zhì)的最后點；[7]枕神經(jīng)皮質(zhì)的最高點； [8]顳神經(jīng)皮質(zhì)的最低點。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法， 其特征是，采用分段式局域線性配準(zhǔn)算法，在可變比例網(wǎng)格結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)了交互式局域配準(zhǔn)， 分段式局域線性配準(zhǔn)，就是按照對應(yīng)的原始S和目標(biāo)T兩個可變比例網(wǎng)格之間的比例關(guān)系， 將原始網(wǎng)格內(nèi)的所有點P變換到目標(biāo)網(wǎng)格中去<formula>formula see original document page 2</formula>這里S0和I；表示原始和目標(biāo)網(wǎng)格的原點；Text/Srat表示網(wǎng)格之間的比例關(guān)系。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法， 其特征是，可變比例網(wǎng)格方法和分段式局域線性配準(zhǔn)算法的配合流程具體如下首先讀取設(shè)定的大神經(jīng)的前原點和大神經(jīng)的后原點點坐標(biāo)，以及顳神經(jīng)皮質(zhì)的最左 點、顳神經(jīng)皮質(zhì)的最右點、前神經(jīng)皮質(zhì)的最前點、枕神經(jīng)皮質(zhì)的最后點、枕神經(jīng)皮質(zhì)的最高點、顳神經(jīng)皮質(zhì)的最低點8個特征點坐標(biāo)，這8個特征點坐標(biāo)統(tǒng)稱為地座標(biāo)，配合神經(jīng)圖譜 的相應(yīng)地坐標(biāo)創(chuàng)立可變比例網(wǎng)格PGS，然后對PGS中的每一個子區(qū)域運用分段式局域線性 配準(zhǔn)算法逐一進(jìn)行配準(zhǔn)，并實時更新視窗；PGS同時接受交互式微調(diào)中的微調(diào)操作，并按照 變動的控制點刷新地坐標(biāo)和PGS，從而刷新配準(zhǔn)結(jié)果。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法， 其特征是，通過交互式微調(diào)實現(xiàn)解剖圖譜精準(zhǔn)配準(zhǔn)和可視化具體如下采用可調(diào)式設(shè)計，對可變比例網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中的36個控制點進(jìn)行微調(diào)設(shè)計，使醫(yī)生通過交 互方式微調(diào)算法完成的配準(zhǔn)結(jié)果，該36個控制點中的任意一個的坐標(biāo)發(fā)生變化，將引發(fā)網(wǎng) 格之間的比例關(guān)系，即Td/Sd發(fā)生變化，從而給便線性配準(zhǔn)T的結(jié)果，實現(xiàn)微調(diào)。
全文摘要
一種神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用方法屬于醫(yī)學(xué)圖像處理及應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明分前期工作和后期執(zhí)行方法兩部分在前期工作中，采用先進(jìn)的非線性插值方法，對兩組神經(jīng)解剖圖譜(SW，TT)進(jìn)行細(xì)致的數(shù)字化三維重建工作；采用三維非線性配準(zhǔn)方法，將兩組圖譜率先統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系下；在執(zhí)行方法中，進(jìn)行輸入圖像的格式化處理；采用可變比例網(wǎng)格方法和分段式局域線性配準(zhǔn)算法的配合實現(xiàn)圖譜與病人圖像的實時配準(zhǔn)；通過交互式微調(diào)實現(xiàn)解剖圖譜精準(zhǔn)配準(zhǔn)和可視化。本發(fā)明更直觀，更準(zhǔn)確，更易操作，實現(xiàn)TT和SW兩套圖譜的完全三維重建后的完整統(tǒng)一，為醫(yī)生的術(shù)前診斷和術(shù)中導(dǎo)航提供了極大的便利，為手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)增添了一項重要的功能。
文檔編號G06T11/00GK101833756SQ20091004729
公開日2010年9月15日 申請日期2009年3月10日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月10日
發(fā)明者張智慧, 徐紀(jì)文, 王凝宇, 陸春暉, 顧力栩 申請人:南通愛普醫(yī)療器械有限公司