[发明专利]一种三维医学影像标记点提取方法及系统

说明书

本发明涉及医学图像处理技术领域，提供了一种三维医学影像标记点提取方法及系统，方法包括：通过三维成像设备扫描金属球，获取金属球的三维影像；对三维影像进行阀值分割，二值化三维影像的影像数据，形成二值化图像；确定二值化图像中的多个多边形区域；通过对比影像数据中的多边形的体积与金属球的实际物理体积剔除掉体积过大或者过小的干扰数据；对多边形数据在图像坐标系中Z方向与负Z方向的表面上求XY梯度，获取Z方向上梯度的最大点与最小点；根据最大点与最小点优化三维影像中金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置。对质点提取方法的基础上进行一定的优化，提高标记点的提取精度。

技术领域

本发明涉及医学图像处理的技术领域，尤其涉及一种三维医学影像标记点提取方法及系统。

背景技术

随着科技的发展，近年来基于三维医学影像引导的辅助定位或手术导航产品有了很大的发展。在该类产品中，存在多个坐标系，其中确定各个坐标系之间的空间映射关系是必不可少的重要组成部分。只有确定了各个坐标系映射关系，将系统中各个设备统一到同一坐标系下，才可以进行后续操作。现有技术一般采用基于标记点的方法。一般将标记点固定在定位工具上，将带有标记点的定位工具称为标定器。将标定器与患者患处一起通过三维成像设备扫描，然后将三维影像中的标记点提取出来，通过建立影像中标记点与定位工具上标记点一一对应关系，可以得到影像在坐标系与定位工具坐标系之间的映射关系。目前，标记点一般采用金属圆球，影像标记点的提取方法有两种，第一种基于球心拟合的方法，该方法因为影像重建，因金属球较小所占体素有限以及需要对表面提取等原因，实现复杂且精度较低，因此一般不采用。第二种是计算质心的方法，此方法较为常用。但是由于三维成像设备与重建算法的特性，重建影像对金属会产生金属伪影。当伪影不均匀时会使质心偏移出金属球心。而大多的术中三维影像设备由于扫描不满一圈，导致重建伪影不均匀。标记点提取的精度直接影像整个产品的系统精度。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种三维医学影像标记点提取方法及系统，对质点提取方法的基础上进行一定的优化，提高标记点的提取精度。

本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种三维医学影像标记点提取方法，包括以下步骤：

S1：选取固定尺寸大小的金属球作为标记点，固定到定位工具上；

S2：通过三维成像设备扫描所述金属球，获取所述金属球的三维影像；

S3：对所述三维影像进行阀值分割，二值化所述三维影像的影像数据，形成二值化图像；

S4：采用包括区域生长在内的算法确定所述二值化图像中的多个多边形区域；

S5：通过对比影像数据中的多边形的体积与所述金属球的实际物理体积剔除掉体积过大或者过小的干扰数据；

S6：对多边形数据在图像坐标系中Z方向与负Z方向的表面上求X Y梯度，获取Z方向上梯度的最大点与最小点；

S7：根据所述最大点与所述最小点优化所述三维影像中所述金属球质点因伪影在XY平面上的偏移，并进一步根据偏移值获取到真实质心的位置。

进一步地，在步骤S3中，对所述三维影像进行阀值分割，二值化所述三维影像的影像数据，具体为：

S31：选定一个图像值作为用于阀值分割的二值化阀值；

S32：遍历所述三维影像，将大于等于所述二值化阀值的像素标记为1，小于所述二值化阀值的像素标记为0；

S33：得到包含标记0和1的所述二值化图像。

进一步地，在步骤S4中，采用区域生长算法确定所述二值化图像中的多个多边形区域，具体为：