CN113274129A - 一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制*** - Google Patents

一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制*** Download PDF

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Abstract

本发明属于医学技术领域，公开了一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***包括：信息采集模块、传感模块、图像采集模块、中央控制模块、图像处理模块、三维模型构建模块、病灶信息提取模块、三维病灶模型构建模块、手术规划模块、定位模块、导航模块、手术监控模块、预警模块以及显示模块。本发明利用影像数据进行心胸模型构建，具有更高空间分辨率，更精确丰富的结构信息。本发明在手术前，基于虚拟现实设备重建特异性病灶模型，使医生可以深入病灶内部，以任意角度观察细微病变，做出三维手术规划，相较于传统的通过二维切面的规划方式更加直观、立体、准确、全面。

Description

一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***
技术领域
本发明属于医学技术领域，尤其涉及一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***。
背景技术
目前：临床手术是现代医疗的重要诊疗手段，目前复杂外科手术的实施方案，主要依赖于核磁共振、计算机断层扫描等三维医学影像来制定。但临床手术开刀之后，由于存在血液漫流和器官遮挡等生理因素，医生的手术视野比较有限，手术中所见景象往往血肉模糊，加之术中病灶常常发生形态变化，脉管结构存在复杂畸变，往往难以直观辨认。手术室配备的医疗影像设备使用复杂，往往需要配备专门的医护人员来操作仪器，使用不便，医生很难将术中所见血肉模糊的景象与术前影像学图像关联起来，造成了注意力的分散，这种信息不对称的情形导致解剖结构辨识困难，影响术中决策。
近年来，为了解决复杂胸外科手术难以有效开展的问题，结合虚拟现实和增强现实技术的最新发展，主要通过术前术中信息，建立无畸变三维立体图像，捕捉术中视野或手术动作，对术中每一阶段的生理状况进行逐一检测和融合，反馈给医生作为指导。
然而现有技术还没有针对心胸外科的手术辅助技术，同时现有的手术辅助技术无法实时进行手术监控。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术还没有针对心胸外科的手术辅助技术，同时现有的手术辅助技术无法实时进行手术监控。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***。
本发明是这样实现的，一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***包括：
信息采集模块、传感模块、图像采集模块、中央控制模块、图像处理模块、三维模型构建模块、病灶信息提取模块、三维病灶模型构建模块、手术规划模块、定位模块、导航模块、手术监控模块、预警模块以及显示模块；
信息采集模块，与中央控制模块连接，用于利用扫描设备或其他输入设备采集患者的相应诊疗信息以及检测影像；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的相应视频图像进行处理；
所述对采集的相应视频图像进行处理包括：
用尺寸为
Figure BDA0003060568690000021
的块状将采集的尺寸为M×N的图像X转换成基于补丁表示的补丁图像Y，其尺寸为MN×P；
对图像X进行分块，每个图像子块记为Xm,n，其尺寸大小为
Figure BDA0003060568690000022
针对每个图像子块Xm,n，将给定的尺寸为
Figure BDA0003060568690000023
块状完全覆盖该图像子块，满足关系式
Figure BDA0003060568690000024
再将基于补丁的图像Y内中心像素落入此搜索窗口内的所有补丁构成的含噪图像补丁矩阵记为Zm,n，然后利用下式将每列元素减去其均值；
Figure BDA0003060568690000025
其中，
Figure BDA0003060568690000026
进行信噪分离，提取含噪数据的信号子空间的维度；将每个含噪图像补丁在对应的信号子空间上投影重建，利用图像补丁对准和重叠平均方法，得到消除噪声的纯净图像；
三维模型构建模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的相应影像信息构建虚拟胸腔及心脏模型；
病灶信息提取模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的相应信息进行病灶信息的提取；
三维病灶模型构建模块，与中央控制模块连接，用于基于提取的病灶信息获取病灶特征点并将其添加在构建的三维胸腔及心脏模型上，得到三维心胸病灶模型；
手术规划模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的相应信息以及构建的三维心胸病灶模型确定手术规划；也可用于利用输入设备进行手术方案的输入；
定位模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的相应信息以及图像结合病灶模型定位病灶位置；并在三维病灶模型中进行病灶位置的标注；
导航模块，与中央控制模块连接，用于基于病灶位置以及传感器采集的手术工具位置信息进行手术导航；
手术监控模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的现场视频图像确定手术过程是否符合预先确定或输入的手术规划。
进一步，所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***还包括：
传感模块，与中央控制模块连接，用于利用位于医疗器具上的传感节点采集手术工具的位置以及姿态信息；
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于利用摄像设备采集手术过程相应图像；
中央控制模块，与信息采集模块、传感模块、图像采集模块、图像处理模块、三维模型构建模块、病灶信息提取模块、三维病灶模型构建模块、手术规划模块、定位模块、导航模块、手术监控模块、预警模块以及显示模块；用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；
预警模块，与中央控制模块连接，用于当手术工具偏离位置或手术过程偏离规划时进行预警；
显示模块，与中央控制模块连接，用于利用显示设备显示构建的病灶模型、定位的病灶位置以及导航路线、预警信息。
进一步，所述基于采集的相应影像信息构建虚拟胸腔及心脏模型包括：
(1)获取采集影像信息中心脏超声图像数据集，对数据集进行特征点重标定处理，并分离心脏各个部位的数据集，针对每个数据集进行去除超声斑纹噪声处理；
(2)对相应的图像数据进行图像分割和边缘轮廓特征提取；
(3)采用PTAM算法进行心脏各部位的三维建模，并将构建的单个心脏部位模型进行合成处理，构建完整的心脏三维模型。
进一步，所述图像分割包括：
1)将多个样本图像与待分割图像进行非线性配准，得到多个样本图像的配准系数；
2)基于配准系数变换样本图像的心脏的二值图，将变换后的二值图叠加，得到心脏的先验分布；
3)基于马尔科夫链蒙特卡洛进行所述心脏的先验分布的空间采样，得到精密采样点；
4)根据所述精密采样点从所述待分割图像中提取得到对应的子区域；对子区域内像素进行分类，输出子区域的分割结果；
5)在待分割图像空间中，将子区域分割结果进行叠加，得到待分割图像中心脏的似然函数；
6)设置该子区域在待分割图像空间中的示性函数，叠加示性函数，获得先验分布；
7)结合所述待分割图像中心脏的先验分布和所述似然函数，得到心脏的后验分布，二值化所述后验分布得到最终分割结果。
进一步，所述提取含噪数据的信号子空间的维度包括：
对构造矩阵提取信号子空间维度来选取K个特征向量，即：
K＝max({1≤p≤P|λp≥αp})
其中，K表示截取的信号子空间维度；λ＝Λ,λp和αp分别表示数据矩阵和人造随机数据矩阵的奇异值。
进一步，所述采用PTAM算法进行心脏各部位的三维建模包括：
首先，对图像特征点进行检测；
其次，图像特征追踪Track模型：
Figure BDA0003060568690000051
其中，F(x)为加权目标函数，ξ为Track模型描述向量，e为投影误差；
再者，优化的集束调整算法：
Figure BDA0003060568690000052
其中，eij为在第i个与第j个关键帧间匹配特征点的投影误差，pi为所生成的三维特征点坐标；
然后，建立关键帧的图像特征点匹配关系，三维空间模型构建的Map过程：
Figure BDA0003060568690000053
其中，c为块搜索区域大小，I1与I1为待匹配块，M1，M分别为I1与I的像素均值；通过选取极线方向上与匹配点所对应块区域具有最小D值的特征点作为最佳匹配点，并通过三角测量原理建立三维空间模型。
进一步，所述在三维病灶模型中进行病灶位置的标注包括：
(1)获取采集的影像信息中心脏以及胸腔的横断面图和冠状面图；
(2)将所述冠状面图输入训练好的第一卷积神经网络中，将所述横断面图输入训练好的第二卷积神经网络中，获得所述冠状面图和横断面图上肺叶关键点的位置；
(3)根据所述心胸关键点的位置建立第一三维坐标系，以确定病灶在第一三维坐标系中的位置，在已有的三维心胸模型中标注关键点，建立第二三维坐标系；
(4)将病灶在第一三维坐标系中的位置映射到第二三维坐标系，以在三维心胸模型中确定所述病灶的位置，并进行标注。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明利用影像数据进行心胸模型构建，具有更高空间分辨率，更精确丰富的结构信息。本发明在手术前，基于虚拟现实设备重建特异性病灶模型，使医生可以深入病灶内部，以任意角度观察细微病变，做出三维手术规划，相较于传统的通过二维切面的规划方式更加直观、立体、准确、全面。
本发明在手术中，基于增强现实设备获得的空间标记点，快速实现虚拟病灶模型与真实病灶位置的配准融合，并直接投影呈现于眼前真实空间，避免了注视显示屏带来的注意力分散。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***结构示意图；
图中：1、信息采集模块；2、传感模块；3、图像采集模块；4、中央控制模块；5、图像处理模块；6、三维模型构建模块；7、病灶信息提取模块；8、三维病灶模型构建模块；9、手术规划模块；10、定位模块；11、导航模块；12、手术监控模块；13、预警模块；14、显示模块。
图2是本发明实施例提供的基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制方法流程图。
图3是本发明实施例提供的基于采集的相应影像信息构建虚拟胸腔及心脏模型的方法流程图。
图4是本发明实施例提供的图像分割的方法流程图。
图5是本发明实施例提供的在三维病灶模型中进行病灶位置的标注的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***包括：
信息采集模块1，与中央控制模块4连接，用于利用扫描设备或其他输入设备采集患者的相应诊疗信息以及检测影像；
传感模块2，与中央控制模块4连接，用于利用位于医疗器具上的传感节点采集手术工具的位置以及姿态信息；
图像采集模块3，与中央控制模块4连接，用于利用摄像设备采集手术过程相应图像；
中央控制模块4，与信息采集模块1、传感模块2、图像采集模块3、图像处理模块5、三维模型构建模块6、病灶信息提取模块7、三维病灶模型构建模块8、手术规划模块9、定位模块10、导航模块11、手术监控模块12、预警模块13以及显示模块14；用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；
图像处理模块5，与中央控制模块4连接，用于对采集的相应视频图像进行处理；
三维模型构建模块6，与中央控制模块4连接，用于基于采集的相应影像信息构建虚拟胸腔及心脏模型；
病灶信息提取模块7，与中央控制模块4连接，用于基于采集的相应信息进行病灶信息的提取；
三维病灶模型构建模块8，与中央控制模块4连接，用于基于提取的病灶信息获取病灶特征点并将其添加在构建的三维胸腔及心脏模型上，得到三维心胸病灶模型；
手术规划模块9，与中央控制模块4连接，用于基于采集的相应信息以及构建的三维心胸病灶模型确定手术规划；也可用于利用输入设备进行手术方案的输入；
定位模块10，与中央控制模块4连接，用于基于采集的相应信息以及图像结合病灶模型定位病灶位置；并在三维病灶模型中进行病灶位置的标注；
导航模块11，与中央控制模块4连接，用于基于病灶位置以及传感器采集的手术工具位置信息进行手术导航；
手术监控模块12，与中央控制模块4连接，用于基于采集的现场视频图像确定手术过程是否符合预先确定或输入的手术规划；
预警模块13，与中央控制模块4连接，用于当手术工具偏离位置或手术过程偏离规划时进行预警；
显示模块14，与中央控制模块4连接，用于利用显示设备显示构建的病灶模型、定位的病灶位置以及导航路线、预警信息。
如图2所示，本发明实施例提供的基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制方法包括：
S101，通过信息采集模块利用扫描设备或其他输入设备采集患者的相应诊疗信息以及检测影像；通过传感模块利用位于医疗器具上的传感节点采集手术工具的位置以及姿态信息；
S102，通过图像采集模块利用摄像设备采集手术过程相应图像；通过中央控制模块利用单片机或控制器控制图像处理模块对采集的相应视频图像进行处理；
S103，通过三维模型构建模块基于采集的相应影像信息构建虚拟胸腔及心脏模型；通过病灶信息提取模块基于采集的相应信息进行病灶信息的提取；
S104，通过三维病灶模型构建模块基于提取的病灶信息获取病灶特征点并将其添加在构建的三维胸腔及心脏模型上，得到三维心胸病灶模型；通过手术规划模块基于采集的相应信息以及构建的三维心胸病灶模型确定手术规划；也可用于利用输入设备进行手术方案的输入；
S105，通过定位模块基于采集的相应信息以及图像结合病灶模型定位病灶位置；并在三维病灶模型中进行病灶位置的标注；通过导航模块基于病灶位置以及传感器采集的手术工具位置信息进行手术导航；
S106，通过手术监控模块基于采集的现场视频图像确定手术过程是否符合预先确定或输入的手术规划；通过预警模块当手术工具偏离位置或手术过程偏离规划时进行预警；通过显示模块利用显示设备显示构建的病灶模型、定位的病灶位置以及导航路线、预警信息。
本发明实施例提供的对采集的相应视频图像进行处理包括：
用尺寸为
Figure BDA0003060568690000091
的块状将采集的尺寸为M×N的图像X转换成基于补丁表示的补丁图像Y，其尺寸为MN×P；
对图像X进行分块，每个图像子块记为Xm,n，其尺寸大小为
Figure BDA0003060568690000092
针对每个图像子块Xm,n，将给定的尺寸为
Figure BDA0003060568690000093
块状完全覆盖该图像子块，满足关系式
Figure BDA0003060568690000094
再将基于补丁的图像Y内中心像素落入此搜索窗口内的所有补丁构成的含噪图像补丁矩阵记为Zm,n，然后利用下式将每列元素减去其均值；
Figure BDA0003060568690000101
其中，
Figure BDA0003060568690000102
进行信噪分离，提取含噪数据的信号子空间的维度；将每个含噪图像补丁在对应的信号子空间上投影重建，利用图像补丁对准和重叠平均方法，得到消除噪声的纯净图像。
如图3所示，本发明实施例提供的基于采集的相应影像信息构建虚拟胸腔及心脏模型包括：
S201，获取采集影像信息中心脏超声图像数据集，对数据集进行特征点重标定处理，并分离心脏各个部位的数据集，针对每个数据集进行去除超声斑纹噪声处理；
S202，对相应的图像数据进行图像分割和边缘轮廓特征提取；
S203，采用PTAM算法进行心脏各部位的三维建模，并将构建的单个心脏部位模型进行合成处理，构建完整的心脏三维模型。
如图4所示，本发明实施例提供的图像分割包括：
S301，将多个样本图像与待分割图像进行非线性配准，得到多个样本图像的配准系数；基于配准系数变换样本图像的心脏的二值图，将变换后的二值图叠加，得到心脏的先验分布；基于马尔科夫链蒙特卡洛进行所述心脏的先验分布的空间采样，得到精密采样点；
S302，根据所述精密采样点从所述待分割图像中提取得到对应的子区域；对子区域内像素进行分类，输出子区域的分割结果；在待分割图像空间中，将子区域分割结果进行叠加，得到待分割图像中心脏的似然函数；
S303，设置该子区域在待分割图像空间中的示性函数，叠加示性函数，获得先验分布；结合所述待分割图像中心脏的先验分布和所述似然函数，得到心脏的后验分布，二值化所述后验分布得到最终分割结果。
本发明实施例提供的提取含噪数据的信号子空间的维度包括：
对构造矩阵提取信号子空间维度来选取K个特征向量，即：
K＝max({1≤p≤P|λp≥αp})
其中，K表示截取的信号子空间维度；λ＝Λ,λp和αp分别表示数据矩阵和人造随机数据矩阵的奇异值。
本发明实施例提供的采用PTAM算法进行心脏各部位的三维建模包括：
首先，对图像特征点进行检测；
其次，图像特征追踪Track模型：
Figure BDA0003060568690000111
其中，F(x)为加权目标函数，ξ为Track模型描述向量，e为投影误差；
再者，优化的集束调整算法：
Figure BDA0003060568690000112
其中，eij为在第i个与第j个关键帧间匹配特征点的投影误差，pi为所生成的三维特征点坐标；
然后，建立关键帧的图像特征点匹配关系，三维空间模型构建的Map过程：
Figure BDA0003060568690000113
其中，c为块搜索区域大小，I1与I1为待匹配块，M1，M分别为I1与I的像素均值；通过选取极线方向上与匹配点所对应块区域具有最小D值的特征点作为最佳匹配点，并通过三角测量原理建立三维空间模型。
如图5所示，本发明实施例提供的在三维病灶模型中进行病灶位置的标注包括：
S401，获取采集的影像信息中心脏以及胸腔的横断面图和冠状面图；
S402，将所述冠状面图输入训练好的第一卷积神经网络中，将所述横断面图输入训练好的第二卷积神经网络中，获得所述冠状面图和横断面图上肺叶关键点的位置；
S403，根据所述心胸关键点的位置建立第一三维坐标系，以确定病灶在第一三维坐标系中的位置，在已有的三维心胸模型中标注关键点，建立第二三维坐标系；
S404，将病灶在第一三维坐标系中的位置映射到第二三维坐标系，以在三维心胸模型中确定所述病灶的位置，并进行标注。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，其特征在于，所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***包括：
信息采集模块、传感模块、图像采集模块、中央控制模块、图像处理模块、三维模型构建模块、病灶信息提取模块、三维病灶模型构建模块、手术规划模块、定位模块、导航模块、手术监控模块、预警模块以及显示模块；
信息采集模块，与中央控制模块连接，用于利用扫描设备或其他输入设备采集患者的相应诊疗信息以及检测影像；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的相应视频图像进行处理；
所述对采集的相应视频图像进行处理包括：
用尺寸为
Figure FDA0003060568680000011
的块状将采集的尺寸为M×N的图像X转换成基于补丁表示的补丁图像Y，其尺寸为MN×P；
对图像X进行分块，每个图像子块记为Xm,n，其尺寸大小为
Figure FDA0003060568680000012
针对每个图像子块Xm,n，将给定的尺寸为
Figure FDA0003060568680000013
块状完全覆盖该图像子块，满足关系式
Figure FDA0003060568680000014
再将基于补丁的图像Y内中心像素落入此搜索窗口内的所有补丁构成的含噪图像补丁矩阵记为Zm,n，然后利用下式将每列元素减去其均值；
Figure FDA0003060568680000015
其中，
Figure FDA0003060568680000016
进行信噪分离，提取含噪数据的信号子空间的维度；将每个含噪图像补丁在对应的信号子空间上投影重建，利用图像补丁对准和重叠平均方法，得到消除噪声的纯净图像；
三维模型构建模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的相应影像信息构建虚拟胸腔及心脏模型；
病灶信息提取模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的相应信息进行病灶信息的提取；
三维病灶模型构建模块，与中央控制模块连接，用于基于提取的病灶信息获取病灶特征点并将其添加在构建的三维胸腔及心脏模型上，得到三维心胸病灶模型；
手术规划模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的相应信息以及构建的三维心胸病灶模型确定手术规划；也可用于利用输入设备进行手术方案的输入；
定位模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的相应信息以及图像结合病灶模型定位病灶位置；并在三维病灶模型中进行病灶位置的标注；
导航模块，与中央控制模块连接，用于基于病灶位置以及传感器采集的手术工具位置信息进行手术导航；
手术监控模块，与中央控制模块连接，用于基于采集的现场视频图像确定手术过程是否符合预先确定或输入的手术规划。
2.如权利要求1所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，其特征在于，所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***还包括：
传感模块，与中央控制模块连接，用于利用位于医疗器具上的传感节点采集手术工具的位置以及姿态信息；
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于利用摄像设备采集手术过程相应图像；
中央控制模块，与信息采集模块、传感模块、图像采集模块、图像处理模块、三维模型构建模块、病灶信息提取模块、三维病灶模型构建模块、手术规划模块、定位模块、导航模块、手术监控模块、预警模块以及显示模块；用于利用单片机或控制器控制各个模块正常工作；
预警模块，与中央控制模块连接，用于当手术工具偏离位置或手术过程偏离规划时进行预警；
显示模块，与中央控制模块连接，用于利用显示设备显示构建的病灶模型、定位的病灶位置以及导航路线、预警信息。
3.如权利要求1所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，其特征在于，所述基于采集的相应影像信息构建虚拟胸腔及心脏模型包括：
(1)获取采集影像信息中心脏超声图像数据集，对数据集进行特征点重标定处理，并分离心脏各个部位的数据集，针对每个数据集进行去除超声斑纹噪声处理；
(2)对相应的图像数据进行图像分割和边缘轮廓特征提取；
(3)采用PTAM算法进行心脏各部位的三维建模，并将构建的单个心脏部位模型进行合成处理，构建完整的心脏三维模型。
4.如权利要求3所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，其特征在于，所述图像分割包括：
1)将多个样本图像与待分割图像进行非线性配准，得到多个样本图像的配准系数；
2)基于配准系数变换样本图像的心脏的二值图，将变换后的二值图叠加，得到心脏的先验分布；
3)基于马尔科夫链蒙特卡洛进行所述心脏的先验分布的空间采样，得到精密采样点；
4)根据所述精密采样点从所述待分割图像中提取得到对应的子区域；对子区域内像素进行分类，输出子区域的分割结果；
5)在待分割图像空间中，将子区域分割结果进行叠加，得到待分割图像中心脏的似然函数；
6)设置该子区域在待分割图像空间中的示性函数，叠加示性函数，获得先验分布；
7)结合所述待分割图像中心脏的先验分布和所述似然函数，得到心脏的后验分布，二值化所述后验分布得到最终分割结果。
5.如权利要求4所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，其特征在于，所述提取含噪数据的信号子空间的维度包括：
对构造矩阵提取信号子空间维度来选取K个特征向量，即：
K＝max({1≤p≤P|λp≥αp})
其中，K表示截取的信号子空间维度；λ＝Λ,λp和αp分别表示数据矩阵和人造随机数据矩阵的奇异值。
6.如权利要求1所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，其特征在于，所述采用PTAM算法进行心脏各部位的三维建模包括：
首先，对图像特征点进行检测；
其次，图像特征追踪Track模型：
Figure FDA0003060568680000041
其中，F(x)为加权目标函数，ξ为Track模型描述向量，e为投影误差；
再者，优化的集束调整算法：
Figure FDA0003060568680000042
其中，eij为在第i个与第j个关键帧间匹配特征点的投影误差，pi为所生成的三维特征点坐标；
然后，建立关键帧的图像特征点匹配关系，三维空间模型构建的Map过程：
Figure FDA0003060568680000043
其中，c为块搜索区域大小，I1与I1为待匹配块，M1，M分别为I1与I的像素均值；通过选取极线方向上与匹配点所对应块区域具有最小D值的特征点作为最佳匹配点，并通过三角测量原理建立三维空间模型。
7.如权利要求1所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***，其特征在于，所述在三维病灶模型中进行病灶位置的标注包括：
(1)获取采集的影像信息中心脏以及胸腔的横断面图和冠状面图；
(2)将所述冠状面图输入训练好的第一卷积神经网络中，将所述横断面图输入训练好的第二卷积神经网络中，获得所述冠状面图和横断面图上肺叶关键点的位置；
(3)根据所述心胸关键点的位置建立第一三维坐标系，以确定病灶在第一三维坐标系中的位置，在已有的三维心胸模型中标注关键点，建立第二三维坐标系；
(4)将病灶在第一三维坐标系中的位置映射到第二三维坐标系，以在三维心胸模型中确定所述病灶的位置，并进行标注。
8.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求1-7任意一项所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用如权利要求1-7任意一项所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用如权利要求1-7任意一项所述基于虚拟现实的心胸外科手术辅助控制***。
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