[发明专利]一种基于子块的软组织表面变形追踪方法

权利要求书

1.一种基于子块的软组织表面变形追踪方法，其特征在于，其包括以下步骤：

(1)采用自动分割算法从术前图像中提取目标软组织；

(2)对分割图像进行网格化处理，并提取表面网格节点作为软组织初始表面；

(3)通过三维激光扫描仪或者术中三维成像设备获取变形后软组织表面点集，作为变形后的软组织表面；

(4)使用刚性配准方法将对变形后软组织表面和初始软组织表面进行初配准；

(5)基于子块式能量函数最小非刚性配准算法来获得两个点集中点与点之间的映射关系；所述子块式能量函数最小非刚性配准算法包括以下步骤：

①将需要跟踪的软组织初始表面网格节点X＝{x,i＝1,2,……M}划分成若干小块：P＝{p,k＝1,2,……L}，除了小块p_L以外,每个小块p_k包含l个节点，小块p_L包含M-(L-1)*l个节点；

②为每个点集小块p_k构建能量最小方程获得点其表面位移；

其中p_k＝{p,o＝1,2,……l}为点集小块，Y＝{y,j＝1,2,……N}为点云的点集，c_jk是定义两个点集之间对应概率的相关性矩阵，λ为权重因子，用薄板样条(Thin-plate Spline)非刚性配准算法计算变形皮层(Y)与未变形皮层(p_k)之间映射函数f，获得点集小块表面位移Disp_pk；

③集合每个点集小块的位移Disp_pk，获得所有需要跟踪的软组织表面网格节点的位移Disp_x。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述软组织为脑组织或者前列腺组织。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述自动分割算法包括以下步骤：

①通过灰度直方图获取图像的上、下限灰度值以及组织与背景的粗略门限值t；

②利用粗略门限值t估计图像中组织重心的大体位置，并估计组织的大致尺寸，以球体表示；

③将组织表面建模成离散三角网格曲面，初始模型为离散三角网格球面，球心位于组织重心，半径为估计组织半径的1/2；

④将初始球面离散三角网格缓慢变形，每次变形一个顶点，当顶点变形至脑组织边界时，遵循变形力以保证组织表面光滑。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤(2)中的三维网格是四面体网格，或是六面体网格。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤(4)中的刚性配准方法通过不同空间的坐标系转换，或通过迭代最近点算法(ICP：Iterative Closest Point)。

6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，使用不同空间的坐标系转换实现初始软组织表面和变形后软组织表面的初配准包括以下步骤：

①将三维激光扫描仪空间变换到跟踪工具空间；

②将跟踪工具空间变换到跟踪设备空间；

③将跟踪设备空间变换到参考架空间；

④将参考架空间变换到图像空间，图像空间为变形前软组织所在空间。

7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述的跟踪工具固定在三维激光扫描仪上，跟踪工具被跟踪设备跟踪；参考架固定在患者身体上，参考架被跟踪设备跟踪。