[发明专利]一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法

说明书

本发明涉及一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法，包括以下步骤：1)选取标定标尺，并读取所选取的标定标尺信息；2)读取经CBCT或CT扫描的具有标定标尺及标记点的DICOM图像；3)对获取的DICOM图像进行阈值分割并提取生成多边形数据；4)根据获取的标定标尺的信息，对多边形数据进行筛选，获得DICOM图像中的图像标记点；5)分别计算图像标记点中的每两个图像标记点之间的距离；6)对获取的图像标记点进行初次匹配，完成图像标记点筛选和排序，得到标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量；7)计算标尺标记点向量和图像标记点向量之间的旋转矩阵和反带误差；8)判断反带误差是否小于目标误差，否，则进入步骤6)再次进行筛选和排序，是，则将步骤6)输出的结果作为匹配结果。本发明能够快速、准确识别多个图像标记点。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，特别是涉及一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法。

背景技术

在手术导航定位系统中存在多个坐标系，如图像坐标系、工具坐标系等，在进行手术时需要将多个坐标系统一到同一坐标系下，此过程即称为注册或配准(以下统称为注册)。在导航手术流程中，注册是必不可少的重要组成部分，因为只有在完成注册工作使得手术导航定位系统中各个设备的坐标系达到统一之后，才可以进行后续的导航跟踪，且注册的精度直接影响着整个手术导航定位系统的精度。

现有技术中的注册方法有两种，第一种是基于表面，该方法的算法实现过程复杂且精度较低，因此一般不采用；第二种是基于标记点，标记点是计算机辅助手术系统中实现定位的物体，有些标记点是直接附着在人体表面，有些标记点是固定在定位工具上，其中，带有标记点的定位工具统称为定位标尺。当利用定位标尺上的标记点进行注册时，首先，将定位标尺和病人患处一起利用三维X线成像设备进行扫描；然后，将扫描图像中的标记点提取出来并获取其在图像坐标系中的坐标；最后，通过标记点序列自动识别算法将定位工具上的标记点与图像中的标记点建立一一映射关系，就可以得到工具坐标系与图像坐标系之间的旋转矩阵R和平移向量T，完成自动注册。

目前，标记点序列自动识别最常用的方法是迭代就近点算法，该算法是一种基于最小二乘法的匹配方法，它可以重复确定标记点点集之间的对应关系并计算两个对应点集之间的变换矩阵，是一种配准精度较高的算法。但是，该算法对扫描的点集的初始配准位置有要求，鲁棒性较差，计算时间长，且经试验发现匹配结果不可靠，容易陷入局部最优解。此外，现有的手术机器人定位标记点的识别基本是基于双平面算法原理，可以实现自动识别，但该算法是基于二维图像的识别，与三维医学X线图像中标记点的设置和识别在处理方法上有一定差异，故二者不能通用。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法，能够快速、准确识别多个图像标记点。

为实现上述技术目的，本发明采取以下技术方案：一种三维医学图像中标记点序列的自动识别方法，其特征在于包括以下步骤：1)选取具有至少4个标记点的标定标尺，读取所选取的标定标尺信息，其中，标定标尺信息包括标定标尺的标记点信息和对标记点是否进行分组的信息；2)读取标定标尺信息，并读取经CBCT或CT扫描的具有标定标尺及标记点的DICOM图像；3)对DICOM图像进行阈值分割，并提取生成多边形数据；4)根据获取的标定标尺的信息，对多边形数据进行筛选，获得DICOM图像中的图像标记点；5)分别计算图像标记点中的每两个图像标记点之间的距离；6)对获取的图像标记点进行初次匹配，完成图像标记点筛选和排序，得到标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量；7)计算标尺标记点向量和图像标记点向量之间的旋转矩阵，并根据旋转矩阵计算结果计算反带误差；8)判断反带误差是否小于目标误差，如果否，则进入步骤6)再次进行筛选和排序；如果是，则将步骤6)输出的标尺标记点向量和与其一一对应的图像标记点向量输出作为匹配结果。