[发明专利]一种利用模板对粉碎性骨折三维模型进行拼接的方法

权利要求书

1.一种利用模板对粉碎性骨折三维模型进行拼接的方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步，模型的重建和预处理，利用医学处理软件MIMICS，将CT扫描的数据进行预处理，所述预处理包括：阈值分割进行背景分离，区域生长法进行提取，去噪和简化；

第二步，提取特征点，在匹配之前先采用ISS(Intrinsic Shape Signatures，内部形状特征描述子)分别对第一步重建出的每一个碎骨模型提取出局部特征明显的点，以此作为特征点，这样可以减少匹配的复杂度，所述提取特征点的过程包括：定义局部坐标系，计算模型每个顶点的权值，构建每个点的协方差矩阵，计算特征值，提取特征点；

第三步，计算描述子，对第二步中提取出来的每个模型上的每个特征点计算SHOT(Signature of Histograms of OrienTations，方向直方图描述子)作为特征描述子，体现以特征点周围的局部结构，所述计算特征描述子的过程包括：建立局部参考系，统计直方图特征；

第四步，模板匹配，分别对每个粉碎性骨折重建出的碎片模型和模板的特征描述子进行匹配，将每个碎骨模型均对齐到模板上，从而完成拼接；所述模板匹配的过程包括：构建匹配集合，对匹配集合进行筛选，计算并应用变换矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种利用模板对粉碎性骨折三维模型进行拼接的方法，其特征在于：所述第一步，模型的重建和预处理具体实现如下：

(1)在MIMICS，选取系统中提供骨骼密度值作为阈值将骨骼从背景中分离出来；

(2)然后对步骤(1)提取出的骨骼执行区域生长法，从而分离碎片；

(3)最后将步骤(2)中分离出来的模型导入Materialise 3-matic软件中进行去噪和简化处理，最终即可重建出所需的骨头三维模型。

3.根据权利要求1所述的一种利用模板对粉碎性骨折三维模型进行拼接的方法，其特征在于：所述第二步，提取特征点，具体实现如下：

第一步中重建出的每个三维模型所包含的顶点的数据均构成一个点云，设一个点云数据有n个点(x_i,y_i,z_i),i＝0,1,…,n-1，记p_i＝(x_i,y_i,z_i)，则提取特征的具体步骤如下：

(1)对点云上的每个点p_i定义一个局部坐标系，并给定每一个点一个半径r_frame；

查询点云数据中每个点的p_i半径r_frame周围内的所有点，并计算出每个点对应的权值w_ij，w_ij＝1/||p_i-p_j||，|p_i|<r_frame，其中p_i和p_j是一个三维向量，代表该点的坐标；

(2)为每个点p_i构建协方差矩阵cov(p_i)：

(3)计算每个点p_i的协方差矩阵cov(p_i)的特征值并按从大到小排列；

(4)设置阈值ε₁与ε₂，将同时满足和的点视为特征点，从而完成提取。

4.根据权利要求1所述的一种利用模板对粉碎性骨折三维模型进行拼接的方法，其特征在于：所述第三步，计算描述子具体实现如下：

(1)首先基于特征点邻域的信息建立LRF(local reference frame，局部参考系)，特征点的球面邻域根据径向，经度和纬度进行划分，径向分为两部分，经度分为八部分，纬度分为两部分，共计2*2*8＝32个区域；

(2)然后采用双线性插值统计每个区域中的直方图特征，根据余弦值划分为11个区间，SHOT描述符的长度为32*11＝352。

5.根据权利要求1所述的一种利用模板对粉碎性骨折三维模型进行拼接的方法，其特征在于：所述第四步，模板匹配的具体实现如下：

(1)对于模板和每一个碎片F_i和模板T,取点p∈F_i,点q∈T,如果同时满足：

a.Dis(p,q)＝|S(p)-S(q)|<δ_D，其中S(p)和S(q)分别代表p和q的SHOT描述子；

b.对于每个点p,有q∈T，使得Dis(p,q)达到最小值；

则将这一对p和q加入符合条件的特征点对的集合M中，以此构建匹配集合；

(2)每次随机抽取三组点(p₁,q₁),(p₂,q₂),(p₃,q₃)∈M，然后进行筛选，基于刚性变换，如果碎片上的两个点与模板上对应的两个点之间的欧拉距离相差在接受范围内，则视为匹配，即同时满足：

|||p₁p₂||-||q₁q₂|||<δ_p，|||p₂p₃||-||q₂q₃|||<δ_p，|||p₃p₁||-||q₃q₁|||<δ_p，其中δ_p为设定的允许误差范围，||p₁p₂||表示p₁到p₂的欧氏距离，然后将匹配的点对进行保留，即完成对匹配集合进行筛选；

(3)利用每个碎片F_i特征点在匹配集合中寻找到模板上对应的点，然后计算出变换矩阵T_i，然后对每个碎片F_i应用变换T_i即可将碎片与模板对齐，这样即可完成整个拼接过程。