CN112022348A - 一种在ct和ai双引导下的穿刺消融术中导航*** - Google Patents

一种在ct和ai双引导下的穿刺消融术中导航*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，包括：器官模型建立模块，用于在术前对穿刺部位的医学图像进行实时分割，并将分割后的器官建立3D模型；穿刺路径规划模块，用于建立避开病灶周围分割好的组织器官的最佳直线路径；定位模块，用于对穿刺针进行实时定位，以确定所述穿刺针的针尖位置和角度；配准模块，用于将术前医学图像和术中医学图像进行配准得到混合图像；融合模块，用于将建立的3D模型和规划的最佳直线路径导入到所述混合图像中得到器官分割的导航地图；实时引导模块，用于计算最佳直线路径与实际进针路径的位置偏差以引导穿刺。本发明解决了医生对消融范围和时间估算依赖于经验的的问题。

Description

一种在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***
技术领域
本发明涉及计算机辅助医疗技术领域，特别是涉及一种在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***。
背景技术
CT引导射频消融术是在CT影像的引导下将射频电极(消融针)刺入肿瘤中心作为热源，在一定时间内将肿瘤组织加热到较高温度即刻达到肿瘤的完全性凝固坏死，从而在原位直接杀灭肿瘤。确保消融针针尖精确刺入肿瘤内部靶点是CT引导肿瘤视频消融术的关键环节，它直接影响治疗效果。目前临床上基于CT引导的肿瘤消融治疗，在治疗前，医师基于对二维CT影像的理解，凭经验拟定肿瘤消融计划。在治疗中，医师在CT影像的引导下，凭借手眼协调能力及个人经验将热消融针穿刺到肿瘤内部。由此可见，临床治疗中的定位与穿刺受医师的个人经验和能力影响，不同的手术医师制定的消融计划往往是不同的，治疗过程和效果也是有差异的。
发明内容
本发明提供一种在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，解决医生在消融过程中看不见穿刺针和消融针的实时影像，对消融范围和时间估算依赖于经验的的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，包括：器官模型建立模块，用于在术前对穿刺部位的医学图像进行实时分割，并将分割后的器官建立3D模型；穿刺路径规划模块，用于建立避开病灶周围分割好的组织器官的最佳直线路径；定位模块，用于对穿刺针进行实时定位，以确定所述穿刺针的针尖位置和角度；配准模块，用于将术前医学图像和术中医学图像进行配准得到混合图像；融合模块，用于将建立的3D模型和规划的最佳直线路径导入到所述混合图像中得到器官分割的导航地图；实时引导模块，用于计算最佳直线路径与实际进针路径的位置偏差以引导穿刺。
所述的在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***还包括与所述器官模型建立模块相连的位移补偿模块，用于通过位于患者身上的定位圆盘确定患者呼吸时产生的位移，并基于所述定位圆盘的位移修正器官的位移。
所述器官模型建立模块使用深度学习模型以及根据不同器官的CTHU值对医学图像进行实时分割。
所述穿刺路径规划模块采用快速行进算法建立避开病灶周围分割好的组织器官的最佳直线路径。
所述定位模块通过电磁发生器和穿刺针上的传感器实现对穿刺针进行实时定位，并通过位于患者身上的定位圆盘实现呼吸补偿实现对所述穿刺针的二次校准。
所述的在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***还包括疗效评估模块，所述疗效评估模块通过比较每次消融过程前后的肿瘤三维模型的CT值和体积变化来评估消融疗效
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明使用人工智能实时分割技术，对实时的CT影像进行实时的三维分割重建，使得3D导航模型更准确。本发明在进针和消融阶段，实时显示穿刺针和消融针的位置，将该位置显示效果融入到CT扫描与病灶三维重建的混合图像中，计算消融范围与消融时间，解决医生在消融过程中看不见穿刺针和消融针的实时影像，对消融范围和时间估算依赖于经验的的问题。
附图说明
图1是本发明的结构方框图；
图2是使用本发明***和传统***进行消融手术的比较示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的实施方式涉及一种在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，如图1所示，包括：器官模型建立模块、穿刺路径规划模块、位移补偿模块、定位模块、配准模块、融合模块、实时引导模块和疗效评估模块。
其中，器官模型建立模块，用于在术前对穿刺部位的医学图像进行实时分割，并将分割后的器官建立3D模型；本实施方式中，器官模型建立模块使用深度学习模型(Unet算法和Vnet算法)以及根据不同器官的CTHU值对医学图像进行实时分割，从而得到不同器官，根据得到的不同器官建立3D模型。
穿刺路径规划模块，用于建立避开病灶周围分割好的组织器官的最佳直线路径。本实施方式中，穿刺路径规划模块采用快速行进算法(fastmarching)搜索最佳直线路径，避开病灶周围分割好的组织器官，得到规划好的穿刺路径。
位移补偿模块与所述器官模型建立模块相连，用于通过位于患者身上的定位圆盘确定患者呼吸时产生的位移，并基于所述定位圆盘的位移修正器官的位移，其中，器官的位移s器官＝α*定位圆盘的位移s圆盘，α为权重系数，范围为0-1。
定位模块，用于对穿刺针进行实时定位，以确定所述穿刺针的针尖位置和角度；本实施方式中，定位模块通过电磁发生器和穿刺针上的传感器实现对穿刺针进行实时定位，并通过位于患者身上的定位圆盘实现呼吸补偿实现对所述穿刺针的二次校准，从而确定所述穿刺针的针尖位置和角度。
配准模块，用于将术前医学图像(层厚≤1mm)和术中医学图像(层厚≤5mm)进行配准得到混合图像，其具体方式为将术前医学图像和术中医学图像导入至GPU中，在空间中生成多个初始变形参数为零的控制节点，通过B样条曲线拟合的方式拟合所述控制节点上的变形参数，并使用最速下降法和线搜索方法对所述变形参数进行非线性优化以最小化所述待配准图像和参考图像之间的偏差，从而实现配准的目的。
融合模块，用于将建立的3D模型和规划的最佳直线路径导入到所述混合图像中得到器官分割的导航地图。
实时引导模块，用于计算最佳直线路径与实际进针路径的位置偏差，通过该偏差来提示手术者，从而实现在没有实时CT图像下进行引导穿刺。
在穿刺完成后，可以进行消融，消融的范围与时间的计算可以通过导入射频消融仪器的实时参数来仿真实现。
疗效评估模块，用于通过比较每次消融过程前后的肿瘤三维模型的CT值和体积变化来评估消融疗效，查看每次消融范围是否全方位覆盖肿瘤，判断消融过程是否达到预期效果。
不难发现，本发明使用人工智能实时分割技术，对实时的CT影像进行实时的三维分割重建，使得3D导航模型更准确。本发明在进针和消融阶段，实时显示穿刺针和消融针的位置，将该位置显示效果融入到CT扫描与病灶三维重建的混合图像中，计算消融范围与消融时间，解决医生在消融过程中看不见穿刺针和消融针的实时影像，对消融范围和时间估算依赖于经验的的问题。
图2所示的是使用本发明***和传统***进行消融手术的比较示意图。从图中能够看出，使用本发明的***能够显著减少手术全过程中所需要的CT扫描次数，大大降低低CT对病人的辐射剂量，减少手术时间，提高手术效率与降低消融手术风险。

Claims (6)

1.一种在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，其特征在于，包括：器官模型建立模块，用于在术前对穿刺部位的医学图像进行实时分割，并将分割后的器官建立3D模型；穿刺路径规划模块，用于建立避开病灶周围分割好的组织器官的最佳直线路径；定位模块，用于对穿刺针进行实时定位，以确定所述穿刺针的针尖位置和角度；配准模块，用于将术前医学图像和术中医学图像进行配准得到混合图像；融合模块，用于将建立的3D模型和规划的最佳直线路径导入到所述混合图像中得到器官分割的导航地图；实时引导模块，用于计算最佳直线路径与实际进针路径的位置偏差以引导穿刺。
2.根据权利要求1所述的在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，其特征在于，还包括与所述器官模型建立模块相连的位移补偿模块，用于通过位于患者身上的定位圆盘确定患者呼吸时产生的位移，并基于所述定位圆盘的位移修正器官的位移。
3.根据权利要求1所述的在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，其特征在于，所述器官模型建立模块使用深度学习模型以及根据不同器官的CT HU值对医学图像进行实时分割。
4.根据权利要求1所述的在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，其特征在于，所述穿刺路径规划模块采用快速行进算法建立避开病灶周围分割好的组织器官的最佳直线路径。
5.根据权利要求1所述的在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，其特征在于，所述定位模块通过电磁发生器和穿刺针上的传感器实现对穿刺针进行实时定位，并通过位于患者身上的定位圆盘实现呼吸补偿实现对所述穿刺针的二次校准。
6.根据权利要求1所述的在CT和AI双引导下的穿刺消融术中导航***，其特征在于，还包括疗效评估模块，所述疗效评估模块通过比较每次消融过程前后的肿瘤三维模型的CT值和体积变化来评估消融疗效。
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