[发明专利]通过标识特征自动识别病人方位的方法和系统

说明书

本发明提供了一种通过标识特征自动识别病人方位的方法和系统，依照设定规则放置标识，通过CB机得到配带标识的病人X光的数字影像图；对数字影像图进行滤波，以减少噪声干扰，得到滤波图像，对滤波图像的图片像素灰度值求均值，根据均值进行筛选，对滤波图像的图片标识区域进行增强；对滤波图像进行二值化处理，并根据滤波图像上像素值为0的像素查找连通域，找到其中连通域最大的像素集，记为标识像素；通过对标识像素中的像素特征比较，得出标识方向，通过对应标识得到病人在数字影像图上的方位。通过采用一定规则放置标识物，对病人X光图像中特殊标识物成像结构分析的方法，解决了如何自动快速确定病人X光图像方位的问题。

技术领域

本发明涉及影像识别技术领域，具体地，涉及一种通过标识特征自动识别病人方位的方法和系统。

背景技术

目前在手术导航技术中，有需要用到术中二维X光影像与术前CT/MR三维影像配准，由于术前三维影像病人方位姿态已知，如果能确定术中二维影像的病人方位，将会大大加快配准效率。关于如何确定病人X光影像的方法中，通过人工观察再手动输入，需要观察人有一定医学影像阅片经验，效率比较低；通过深度学习的方法，需要前期训练运算量较大；通过放置标识物再人工观察手动输入的方法，效率比较低。

与本申请相关的现有技术是专利文献CN109925057A，公开了一种基于增强现实的脊柱微创手术导航方法及系统，该方法包括以下步骤：重建病人脊柱的虚拟三维图像；将虚拟三维图像与病人空间配准得到虚拟三维图像中的虚拟病灶点在病人空间中的位置；将虚拟三维图像中制定的手术路径投射到病人空间中；将术前CT影像生成DRR图像，与术中X光图像实时配准，确定实际病灶点；控制机器人夹持手术器械对实际病灶点进行手术；在术中实时获取真实手术场景，将获取的视频信号输出在3D显示器上，实现术前手术路径规划，对病灶点进行精确定位。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种通过标识特征自动识别病人方位的方法和系统。

根据本发明提供的一种通过标识特征自动识别病人方位的方法，包括：

获取图像步骤：依照设定规则放置标识，通过CB机得到配带标识的病人X光的数字影像图；

图像增强步骤：对数字影像图进行滤波，以减少噪声干扰，得到滤波图像，对滤波图像的图片像素灰度值求均值，根据均值进行筛选，对滤波图像的图片标识区域进行增强；

二值处理步骤：对滤波图像进行二值化处理，并根据滤波图像上像素值为0的像素查找连通域，找到其中连通域最大的像素集，记为标识像素；

识别方位步骤：通过对标识像素中的像素特征比较，得出标识方向，通过对应标识得到病人在数字影像图上的方位。

优选地，所述图像增强步骤包括：

中值滤波步骤：利用中值滤波器对数字影像图进行滤波，得到滤波图像；

归一化步骤：对滤波图像的图片像素灰度值求均值，将大于均值的灰度值设置为1，小于均值的灰度值在0到均值之间进行归一化处理，对对滤波图像的图片标识区域进行增强。

优选地，所述二值处理步骤包括：

阈值分选步骤：设定阈值，通过阈值对滤波图像进行二值化处理，若滤波图像中的像素值低于阈值，则将像素值设置为0，否则设置为1；

像素连通步骤：将滤波图像中像素值为0的像素查找连通域，直至找完所有像素值为0的像素，将其中连通域最大的像素集作为标识像素。

优选地，所述识别方位步骤包括：

设定界限步骤：确定标识像素在X轴的最大最下值，记为X轴最大最小值，确定标识像素在Y轴的最大最小值，记为Y轴最大最小值；