[发明专利]一种肺小结节的定位方法

权利要求书

1.一种肺小结节的定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

S0：确定肺小结节在肺内的位置：根据术前CT影像，确定肺小结节在肺内的具体位置；

S1：胸廓三维模型的建立：根据术前CT影像，通过计算机进行三维建模，构建出受术者的胸廓三维模型；

S2：标记胸壁上的虚拟穿刺定位点：在胸腔镜下，以胸腔镜下受术者胸廓内实时影像为基础，识别出受术者胸廓内解剖学标记，与步骤S1中形成的受术者的胸廓三维模型进行实时配准，确定肺小结节垂直于胸壁的投影点，该投影点即为胸壁上的虚拟穿刺定位点，标记该胸壁上的虚拟穿刺定位点P0；

S3：标记肺小结节在肺表面的位置：向肺内鼓入气体使肺复张，从胸壁上的虚拟穿刺定位点P0向肺表面进行垂直投影，该投影点即为肺小结节在肺表面上的虚拟穿刺定位点P1，标记该肺表面上的虚拟穿刺定位点P1。

2.根据权利要求1所述的肺小结节的定位方法，其特征在于，在步骤S1中，运用深度学习算法，搭建三维多目标检测网络，对胸部CT中的肋骨小头和肋骨进行精准检测，并构建胸廓三维模型。

3.根据权利要求2所述的肺小结节的定位方法，其特征在于，所述搭建三维多目标检测网络，具体包含下述步骤：

S1-1：首先通过3D卷积神经网络对三维CT图像进行关键点检测，实现三维CT图像中肋骨小头和肋骨的识别和定位；

S1-2：针对三维图像数据较大的特征，设置小窗口滑动进行特征提取，对肋骨小头和肋骨进行精细的特征提取；

S1-3：运用长短期记忆网络提取多个肋骨小头和肋骨之间的序列关系，实现肋骨小头和肋骨间的区分。

4.根据权利要求1所述的肺小结节的定位方法，其特征在于，在步骤S2中，所述的受术者胸廓内解剖学标记为胸壁骨性结构。

5.根据权利要求4所述的肺小结节的定位方法，其特征在于，在步骤S2中，所述的受术者胸廓内解剖学标记包括肋骨小头、肋骨。

6.根据权利要求1所述的肺小结节的定位方法，其特征在于，步骤S2具体包括下述步骤：

S2-1：运用深度学习算法分析胸腔镜手术中的胸腔镜视频，构建二维卷积神经网络对胸腔镜视频中每一帧图像进行特征提取；

S2-2：设计双向循环神经网络提取胸腔镜视频中的动态显著特征和时序关系；

S2-3：运用深度网络将视频中的图像特征和时序特征进行融合，实现肋骨小头和肋骨的实时定位；

S2-4：以胸腔镜视频中当前位置为参考点，依据三维模型计算肺小结节与胸腔镜镜头的方向、角度及距离，确定肺小结节在胸壁投影点，即胸壁上的虚拟穿刺定位点P0。

7.根据权利要求1所述的肺小结节的定位方法，其特征在于，在步骤S2和/或步骤S3中，通过电刀或者医用显色剂标记虚拟穿刺定位点。

8.根据权利要求1所述的肺小结节的定位方法，其特征在于，在步骤S3后还包括下述步骤：

S4：肺表面上的虚拟穿刺定位点P1的检验与校准：手术者根据传统定位方法，胸腔镜直视下确定肺小结节的真实胸壁投影点P2，与步骤S3中确定的肺表面上的虚拟穿刺定位点P1进行比较，检验肺表面上的虚拟穿刺定位点P1的有效性，并校准模型。