一种术前ctmr扫描图像与术中病人坐标的配准算法
阅读说明：本技术 一种术前ctmr扫描图像与术中病人坐标的配准算法 (Registration algorithm for preoperative CTMR scanning image and intraoperative patient coordinates ) 是由 伯斯坦·巴勃罗大卫 于 2021-08-04 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种术前CTMR扫描图像与术中病人坐标的配准算法,包括如下步骤：S1、从术前的CTMR提取脊柱线、左右PSIS连接线点云,获得CTMR的术前点云；S2、术中,在病人的脊柱上滑动EMTS传感器从而获得脊柱线点云,在左右PSIS的连接线上滑动EMTS传感器从而获得左右PSIS连接线点云,结果进行存储；S3、预处理,调整EMTS的点云,使得十字的两条交叉线来自于交集,匹配扫描的长度；S4、配准；初始化,变换CTMR的点云以至于它的交集与EMTS相一致；然后使用ICP算法,进行从CTMR到EMTS的点云配准；最后利用刚性配准的变换矩阵对CTMR图像进行变换。本发明实现了两种点云信息的配准和校准。(The invention discloses a registration algorithm of a CTMR scanning image before operation and the coordinates of a patient in operation, which comprises the following steps: s1, extracting spinal line and left and right PSIS connecting line point clouds from the preoperative CTMR to obtain preoperative point clouds of the CTMR; s2, in the operation, sliding an EMTS sensor on the spine of a patient to obtain spine line point clouds, sliding the EMTS sensor on connecting lines of left and right PSIS to obtain point clouds of connecting lines of the left and right PSIS, and storing the results; s3, preprocessing, adjusting the point cloud of the EMTS, enabling two cross lines of the cross to come from an intersection and matching the scanning length; s4, registering; initializing, and transforming the point cloud of the CTMR so that the intersection of the point cloud is consistent with the EMTS; then point cloud registration from CTMR to EMTS is carried out by using an ICP algorithm; and finally, transforming the CTMR image by using the rigidly registered transformation matrix. The invention realizes the registration and calibration of two kinds of point cloud information.)
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种术前CTMR扫描图像与术中病人坐标的配准算法。
背景技术
近些年医学影像技术发展迅速，计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MR) 等广泛地应用于临床诊断中。CT和MR都是临床影像检查很普及和非常重要的手段。其中，CT的基本原理是：使用X线束及探测器组成装置对人体一定厚度的层面进行扫描的一种技术，对获取的含有体素对X的衰减差异和空间分布信息的数据进行重建，得到反映空间结构和物质密度的图像，方便快捷、图像清晰、密度分辨率高；多层扫描，有强大的图像后处理功能，可构建3D图像；增强CT对病变部位的血流供应情况和灌注状态有较好的显影，对鉴别诊断有极高的价值。MR其基本原理是：将人体置于特殊的磁场中，用无线电射频脉冲激发人体内氢原子核，引起氢原子核共振，并吸收能量。在停止射频脉冲后，氢原子核按特定频率发出射电信号，并将吸收的能量释放出来，被体外的接受器收录，经电子计算机处理获得图像。无辐射；软组织分辨率极佳，对肌肉、韧带、神经都能清晰显示，可获得骨骼干扰的血管成像。
为了更好的手术，手术中需要对病人坐标进行确定，需要通过专家利用探头在病人脊柱和腰部皮肤滑动提取术前的点云信，但如何更精准的对病人坐标进行确定，需要CTMR扫描图像的提取的点云信息去配准。
发明内容
本发明目的是针对上述问题，提供一种术前CTMR扫描图像与术中病人坐标的配准算法。根据CT提取的点云信息，并通过专家利用探头在病人脊柱和腰部皮肤滑动提取术前的点云信息，将两种点云信息进行基于迭代最近点算法(iterative closest point，ICP)进行配准；将配准得到的刚性变换矩阵用于电磁传感器坐标空间与CT空间进行校准。
为了实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种术前CTMR扫描图像与术中病人坐标的配准算法，包括如下步骤：
S1、术前点云获取，从术前的CTMR提取脊柱线、左右PSIS连接线点云，获得CTMR的术前点云；
S2、术中EMTS点云获取，术中，在病人的脊柱上滑动EMTS传感器从而获得脊柱线点云，脊柱线点云的结果进行存储；在左右PSIS的连接线上滑动EMTS传感器从而获得左右PSIS连接线点云，左右PSIS连接线点云的结果进行存储；
S3、预处理，调整EMTS的点云，使得十字的两条交叉线来自于交集，匹配扫描的长度；
S4、配准；初始化，变换CTMR的点云以至于它的交集与EMTS相一致；然后使用ICP算法，进行从CTMR到EMTS的点云配准；最后利用刚性配准的变换矩阵对CTMR图像进行变换。
作为对上述技术方案的改进，所述术前点云获取的具体步骤是：
S11、移除扫描床；
S12、定位病人的中间矢状面(mid sagittal plane,MSP)，使其与图像的前后轴平行；
S13、定位左右PSIS坐标并将左右PSIS坐标假设位于同一张纵向切片上；
S14、窗口显示CT上的皮肤；
S15、连接PSIS坐标的点云提取；
S151、在包含PSIS坐标的纵向切片k中，从左PSIS坐标对应的列出发，到右PSIS坐标对应列j结束；
S152、找出每个切片中列的最后的一个像素，并且保存他们的3D坐标；
S16、脊柱线的点云提取；
S161、在每一帧轴向切片k中搜索；
S162、根据MSP在列上寻找最后端的像素，并且保存他们的3D坐标
作为对上述技术方案的改进，在步骤S12中，如果MSP不能平行与图像的前后轴(anterior-posterior axis)，则旋转对齐。
作为对上述技术方案的改进，所述旋转对齐是指逆旋转对齐。
作为对上述技术方案的改进，在步骤S152和步骤S162中，3D坐标的坐标值用i,j,k表示。
与现有技术相比，本发明具有的优点和积极效果是：
本发明的术前CTMR扫描图像与术中病人坐标的配准算法，基于“锁钥”原则，使用电磁跟踪系统(Electromagnetic tracking system,EMTS)获取术中点云，由病人术前的CTMR提取术前点云，两者互为锁和钥，即锁和钥代表了从病人脊柱和腰部皮肤提取的十字形点云特征，将该点云与CT中对应点云进行基于迭代最近点算法(iterative closestpoint，ICP)进行配准。将配准得到的刚性变换矩阵用于电磁传感器坐标空间与CT空间进行校准。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为从EMTS中提取脊柱线点云的状态示意图；
图2为从EMTS中提取PSIS连接线点云的状态示意图；
图3为未配准、预处理后点云、配准后的点云的三状态示意图；
图4为未配准的三维图像；
图5为配准后的三维图像。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
如图1至图5所示，本实施例公开了一种术前CTMR扫描图像与术中病人坐标的配准算法，包括如下步骤：
S1、术前点云获取，从术前的CTMR提取脊柱线、左右PSIS连接线点云，获得CTMR的术前点云；
S2、术中EMTS点云获取，术中，在病人的脊柱上滑动EMTS传感器从而获得脊柱线点云，脊柱线点云的结果进行存储；在左右PSIS的连接线上滑动EMTS传感器从而获得左右PSIS连接线点云，左右PSIS连接线点云的结果进行存储；
S3、预处理，调整EMTS的点云，使得十字的两条交叉线来自于交集，匹配扫描的长度；
S4、配准；初始化，变换CTMR的点云以至于它的交集与EMTS相一致；然后使用ICP算法，进行从CTMR到EMTS的点云配准；最后利用刚性配准的变换矩阵对CTMR图像进行变换。
所述术前点云获取的具体步骤是：
S11、移除扫描床；
S12、定位病人的中间矢状面(mid sagittal plane,MSP)，使其与图像的前后轴平行；
S13、定位左右PSIS坐标并将左右PSIS坐标假设位于同一张纵向切片上；
S14、窗口显示CT上的皮肤；
S15、连接PSIS坐标的点云提取；
S151、在包含PSIS坐标的纵向切片k中，从左PSIS坐标对应的列出发，到右PSIS坐标对应列j结束；
S152、找出每个切片中列的最后的一个像素，并且保存他们的3D坐标；
S16、脊柱线的点云提取；
S161、在每一帧轴向切片k中搜索；
S162、根据MSP在列上寻找最后端的像素，并且保存他们的3D坐标
在步骤S12中，如果MSP不能平行与图像的前后轴(anterior-posterior axis)，则旋转对齐。所述旋转对齐是指逆旋转对齐。在步骤S152和步骤S162 中，3D坐标的坐标值用i,j,k表示。
本发明的术前CTMR扫描图像与术中病人坐标的配准算法，基于“锁钥”原则，使用电磁跟踪系统(Electromagnetic tracking system,EMTS)获取术中点云，由病人术前的CTMR提取术前点云，两者互为锁和钥，即锁和钥代表了从病人脊柱和腰部皮肤提取的十字形点云特征，将该点云与CT中对应点云进行基于迭代最近点算法(iterative closestpoint，ICP)进行配准。将配准得到的刚性变换矩阵用于电磁传感器坐标空间与CT空间进行校准。