CN113616350A - 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 - Google Patents
标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113616350A CN113616350A CN202110805685.7A CN202110805685A CN113616350A CN 113616350 A CN113616350 A CN 113616350A CN 202110805685 A CN202110805685 A CN 202110805685A CN 113616350 A CN113616350 A CN 113616350A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coordinate
- point
- error
- coordinate set
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/39—Markers, e.g. radio-opaque or breast lesions markers
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请涉及图像配准技术领域,提出一种标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质。在本申请中,目标物体及其三维模型预先通过多个指定标记点执行了配准,获得粗配准的结果;之后,当操作人员选取一个目标标记点后,会进入精配准环节,具体是将该目标标记点的位置坐标添加至粗配准结束后的标记点集合中,并基于该标记点集合计算当前的整体配准误差;最后,若当前的整体配准误差小于粗配准的误差,则表示获得了一定程度的配准精度提升,此时判定该目标标记点通过验证,即认为该目标标记点的选取位置是准确的。通过这样设置,在注册配准的过程中,操作人员每选取一个标记点,***都可以单独验证该标记点的选取位置是否准确。
Description
技术领域
本申请涉及图像配准技术领域,尤其涉及一种标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质。
背景技术
在对患者进行手术的过程中,通常需要执行一个称作“注册配准”的步骤,其目的是尽可能精确地拟合患者的患病部位(例如股骨)与术前采集到的该患病部位的三维模型,以确保医生可以按照手术规划方案完成手术。
目前,常用的注册配准方法主要是由医生在术中利用装有红外反射球的探针在患病部位的特定区域采集一定数量的生物标记点,然后基于采集到的这些生物标记点,使用最近邻迭代等配准算法进行多次拟合,最终完成注册配准。
然而,使用配准算法得出的拟合结果总是存在误差的,故在完成一次注册配准后,***软件会对整体的配准误差进行评估;若该配准误差过大,则需要重新执行注册配准的流程(即需要重新采集所有的生物标记点),这会导致患者创口的暴露时间大幅提升,增加手术风险。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供了一种标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质,能够在每完成一个标记点的选取后,单独验证该标记点的选取位置是否准确,使得操作人员能够方便地采集到位置准确的标记点,从而避免执行重复的注册配准流程。
本申请实施例的第一方面提供了一种标记点选取位置的验证方法,包括:
获取目标物体上除多个指定标记点之外的目标标记点的位置坐标;
将所述目标标记点的位置坐标添加至第一坐标集合中,得到第二坐标集合,所述第一坐标集合是按照第一坐标变换参数对预采集的物体坐标集合执行坐标变换处理后得到的坐标集合,所述物体坐标集合包含所述目标物体上所述多个指定标记点的位置坐标;
按照所述第一坐标变换参数对所述第二坐标集合执行坐标变换处理,得到第三坐标集合;
根据所述第三坐标集合和预采集的模型坐标集合计算得到目标误差参数,所述模型坐标集合包含所述目标物体的三维模型上与所述多个指定标记点对应的位置坐标,所述目标误差参数用于衡量所述第三坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度;
若所述目标误差参数小于基准误差参数,则判定所述目标标记点通过验证,所述基准误差参数用于衡量所述第一坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度。
在本申请实施例中,目标物体及其三维模型预先通过多个指定标记点执行了配准,获得粗配准的结果;之后,当操作人员选取一个目标标记点后,会进入精配准环节,具体是将该目标标记点的位置坐标添加至粗配准结束后的标记点集合中,并基于该标记点集合计算当前的整体配准误差;最后,若当前的整体配准误差小于粗配准的误差,则表示获得了一定程度的配准精度提升,此时判定该目标标记点通过验证,即认为该目标标记点的选取位置是准确的。通过这样设置,在注册配准的过程中,操作人员每选取一个标记点,***都可以单独验证该标记点的选取位置是否准确,使得操作人员能够方便地采集到位置准确的标记点,从而避免执行重复的注册配准流程。
本申请实施例的第二方面提供了一种标记点选取位置的验证装置,包括:
标记点获取模块,用于获取目标物体上除多个指定标记点之外的目标标记点的位置坐标;
位置坐标添加模块,用于将所述目标标记点的位置坐标添加至第一坐标集合中,得到第二坐标集合,所述第一坐标集合是按照第一坐标变换参数对预采集的物体坐标集合执行坐标变换处理后得到的坐标集合,所述物体坐标集合包含所述目标物体上所述多个指定标记点的位置坐标;
位置坐标变换模块,用于按照所述第一坐标变换参数对所述第二坐标集合执行坐标变换处理,得到第三坐标集合;
误差参数计算模块,用于根据所述第三坐标集合和预采集的模型坐标集合计算得到目标误差参数,所述模型坐标集合包含所述目标物体的三维模型上与所述多个指定标记点对应的位置坐标,所述目标误差参数用于衡量所述第三坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度;
标记点验证模块,用于若所述目标误差参数小于基准误差参数,则判定所述目标标记点通过验证,所述基准误差参数用于衡量所述第一坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度。
本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例的第一方面提供的标记点选取位置的验证方法。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请实施例的第一方面提供的标记点选取位置的验证方法。
本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行本申请实施例的第一方面所述的标记点选取位置的验证方法。
可以理解的是,上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述,在此不再赘述。
附图说明
图1是本申请实施例提出的一种标记点选取位置的验证方法的流程图;
图2是本申请实施例提出的基准误差参数的几何关系示意图;
图3是本申请实施例提出的股骨的注册配准流程示意图;
图4是本申请实施例提出的胫骨的注册配准流程示意图;
图5是本申请实施例提出的一种标记点选取位置的验证装置的结构图;
图6是本申请实施例提出的一种终端设备的示意图。
具体实施方式
本申请提供了一种标记点选取位置的验证方法,在注册配准的过程中,能够在每完成一个标记点的选取后,单独验证该标记点的选取位置是否准确,使得操作人员能够方便地采集到位置准确的标记点,从而避免执行重复的注册配准流程,其具体的实施过程和原理请参见下文所述的方法实施例。
应当理解,本申请各个方法实施例的执行主体为各种类型的终端设备或服务器,比如手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑和各类医疗设备等。
请参阅图1,示出了本申请实施例提供的一种标记点选取位置的验证方法,包括:
101、获取目标物体上除多个指定标记点之外的目标标记点的位置坐标;
在本申请实施例中,目标物体及其三维模型是待配准的对象,目标物体可以是任何形状或类型的物体,并可以采用指定方式获得该目标物体对应的三维模型。例如,在“注册配准”的应用场景中,目标物体可以是患者的真实患病部位,而其三维模型可以从术前采集到的该患病部位的CT图像中分割出来。
在执行步骤101之前,本申请实施例预先对目标物体及其三维模型执行了粗配准的处理,以下先对粗配准的具体实施方式进行说明。
在执行粗配准时,首先采集两个不同坐标系下(即目标物体所处的世界坐标系和三维模型所处的模型坐标系)的点集。其中一个点集是该目标物体上多个指定标记点的集合,对应于本文所述的物体坐标集合,其包含该目标物体上多个指定标记点的位置坐标;该多个指定标记点可以是人为选定的,适合用于表征该目标物体的形状结构的关键部位的点,本申请实施例通过这些指定标记点来实现目标物体及其三维模型的粗配准,理论上这些指定标记点的数量越多,则获得的粗配准结果越准确。另一个点集是该目标物体的三维模型上与该多个指定标记点对应的点的集合,对应于本文所述的模型坐标集合,其包含该三维模型上与该多个指定标记点对应的位置坐标(即对应点的位置坐标),例如若目标物体为一个长方体,其多个指定标记点为长方体的8个角点,则该模型坐标集合包含该长方体的三维模型上8个角点的位置坐标。
粗配准的目的是寻找一个坐标变换关系(或坐标变换参数),使得物体坐标集合中的标记点在经过该坐标变换关系的转换后,与模型坐标集合中的标记点之间的欧式距离最短。也即,根据物体坐标集合和模型坐标集合可以计算得到一个满足条件的坐标变换关系(即本文所述的第一坐标变换参数),该坐标变换关系一般可以表示为(R,t),其中R表示旋转变换参数,t表示平移向量。
本申请的一个实施例中,所述多个指定标记点中包含一个基准标记点,第一坐标变换参数可以根据以下方式计算得到:
(1)根据所述物体坐标集合和所述模型坐标集合,计算得到第一旋转变换参数和第一平移向量,所述物体坐标集合包含的位置坐标在经过所述第一旋转变换参数和所述第一平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的欧氏距离最短;
(2)计算所述物体坐标集合包含的所述基准标记点的位置坐标在经过所述第一旋转变换参数和所述第一平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述模型坐标集合包含的与所述基准标记点对应的位置坐标之间的差值;
(3)将所述第一旋转变换参数和第二平移向量确定为所述第一坐标变换参数,所述第二平移向量为所述第一平移向量与所述差值之和。
在粗配准的时候,可以从多个指定标记点中选取一个基准标记点,且通过平移使得两个坐标集合的基准标记点重合。例如,若目标物体为股骨,则选取的基准标记点可以为股骨头中心点(关于这部分更具体的说明,可以参照后文所述的实际应用场景)。假设模型坐标集合为a={a1…a8},其表示目标物体的三维模型上的8个指定标记点的坐标;物体坐标集合为b={b1…b8},其表示目标物体上的8个指定标记点的坐标,则首先寻找坐标变换关系(Rf0,tf0),使点集b中的标记点经过(Rf0,tf0)的转换后,与点集a中的标记点的欧式距离最短,如以下公式所示:
其中,wi为各个标记点的权重,可以设置所有标记点的权重均相等,Rf0即本文所述的第一旋转变换参数,tf0即本文所述的第一平移向量。
在获得坐标变换关系(Rf0,tf0)之后,相当于完成了粗配准步骤,接下来可以执行基准标记点的拟合步骤,使得两个坐标集合的基准标记点重合。同样以上述股骨头中心点为例,假设股骨头中心点在模型坐标集合中的坐标为a8,在物体坐标集合中的坐标为b8,则可以采用(Rf0,tf0)对b8进行处理,然后将得到的结果减去a8,这个差值可以表示经(Rf0,tf0)变换后a8到b8的平移向量tf0′,即tf0′=(Rf0b8+tf0)-a8
为了拟合基准标记点,将粗配准结果中的所有标记点全部沿平移向量tf0′进行平移,将此步骤获得的点集记作c={c1…c8},c点集中的各个标记点满足:
ci=Rf0bi+tf0+tf0′
至此,坐标变换关系更新为(Rf0,Tf0),其中Tf0=tf0+tf0′。
物体坐标集合包含的基准标记点的位置坐标在经过第一旋转变换参数Rf0和第一平移向量tf0的处理后,得到的位置坐标与模型坐标集合包含的与基准标记点对应的位置坐标之间的差值即上述的平移向量tf0′,最终得到的第一坐标变换参数为(Rf0,Tf0),即前文所述的第一旋转变换参数以及第二平移向量Tf0,其中第二平移向量Tf0是第一平移向量tf0和所述差值tf0′之和。
由于本申请实施例需要将粗配准的结果部分用作精配准流程的验证,而验证主要是通过检验配准的误差大小,故在通过粗配准获得第一旋转变换参数(Rf0,Tf0)之后,还可以进一步计算得到粗配准的误差参数,作为后续执行精配准的基准误差,通常要求精配准的误差要小于该基准误差(精配准的配准精度要高于粗配准的配准精度)。
在获得第一坐标变换参数之后,可以按照该第一坐标变换参数对物体坐标集合执行坐标变换处理,从而得到第一坐标集合。例如,前文所述的b点集(物体坐标集合)在经过第一坐标变换参数(Rf0,Tf0)的处理后,可以获得c点集(第一坐标集合)。此时,基准误差参数用于衡量第一坐标集合包含的位置坐标与模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度。
在本申请的一个实施例中,所述基准误差参数可以根据以下方式计算得到:
(1)计算所述模型坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第一中心点坐标;
(2)计算所述第一坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第二中心点坐标;
(3)计算所述第一中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第一基准点偏差向量;
(4)计算所述第二中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第二基准点偏差向量;
(5)根据所述第一基准点偏差向量和所述第二基准点偏差向量,计算得到第一误差旋转角度和第一误差平移向量,以所述基准标记点为基准,所述第二中心点坐标与所述第一中心点坐标之间的误差等效于以所述第一基准点偏差向量和所述第二基准点偏差向量所处平面的第一法向量为轴旋转所述第一误差旋转角度后,再按照所述第一误差平移向量平移;
(6)将所述第一误差旋转角度和所述第一误差平移向量确定为所述基准误差参数。
基准误差参数用于衡量第一坐标集合包含的位置坐标与模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度,故可以用第一坐标集合包含的位置坐标的中心点与模型坐标集合包含的位置坐标的中心点之间的距离来表示。在之前的操作中,已经将两个坐标集合的基准标记点进行了拟合,即两个坐标集合的基准标记点是重合的,故在计算每个坐标集合的中心点坐标时应该除去基准标记点。在前文所述的例子中,模型坐标集合为a={a1…a8},其中a8表示基准标记点,那么模型坐标集合的中心点坐标可以表示为:
也即,除了a8之外的其余7个指定标记点的中心点坐标。
第一坐标集合为c={c1…c8},其中c8表示基准标记点,那么第一坐标集合的中心点坐标可以表示为除了c8之外的其余7个指定标记点的中心点坐标,也即如下的表达式:
在获得两个坐标集合的中心点坐标之后,误差可以用两个中心点坐标之间的差值来表示,即误差pc=cc-ac。
为便于描述,将基准标记点的位置坐标记作hc,则存在关系hc=a8=b8。
接下来,计算模型坐标集合的中心点坐标与基准标记点的位置坐标之差,得到第一基准点偏差向量,即vc=ac-hc,其中vc表示第一基准点偏差向量。
计算第一坐标集合的中心点坐标与基准标记点的位置坐标之差,得到第二基准点偏差向量,即uc=cc-hc,其中uc表示第二基准点偏差向量。
如图2所示,以基准标记点为基准,误差pc等效于以第一基准点偏差向量vc和第二基准点偏差向量uc所处平面的第一法向量Ac为轴旋转第一误差旋转角度后,再按照第一误差平移向量gc平移。根据图2所示的几何关系,可以获得以下3个关系式:
Ac=vc×uc
至此,通过粗配准获得的第一坐标变换参数、第一坐标集合以及基准误差参数已全部记录,接下来可以执行精配准的步骤。
在精配准的环节,首先获取目标物体上除该多个指定标记点之外的目标标记点的位置坐标。例如,若目标物体为股骨,其具有8个指定标记点,则在精配准时可由医生用探针在股骨表面采集一个与该8个指定标记点不同位置的标记点,作为目标标记点。
102、将所述目标标记点的位置坐标添加至第一坐标集合中,得到第二坐标集合;
在获得目标标记点后,将其位置坐标添加至前文所述的第一坐标集合中,得到第二坐标集合。例如,假设目标标记点的位置坐标为c9,则将c9添加至第一坐标集合c={c1…c8}中,得到第二坐标集合c={c1…c9}。
103、按照第一坐标变换参数对所述第二坐标集合执行坐标变换处理,得到第三坐标集合;
为了评估新采集的目标标记点的位置选取误差,可以按照前文所述的第一坐标变换参数对第二坐标集合执行坐标变换处理,得到第三坐标集合。例如,可以采用(Rf0,Tf0)对第二坐标集合c={c1…c9}执行坐标变换处理,得到第三坐标集合,记作d1={d1 1…d9 1}。
104、根据所述第三坐标集合和模型坐标集合计算得到目标误差参数;
接着,可以根据第三坐标集合和前文所述的模型坐标结合计算得到目标误差参数,目标误差参数用于衡量第三坐标集合包含的位置坐标与模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度,故可以用第三坐标集合包含的位置坐标的中心点与模型坐标集合包含的位置坐标的中心点之间的距离来表示。本申请实施例通过目标误差参数衡量选取的目标标记点的位置是否准确,从而完成目标标记点的验证过程。
计算目标误差参数的方法与前文所述的计算基准误差参数的方法类似,具体可以包括:
(1)计算所述第三坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第三中心点坐标;
(2)计算所述第三中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第三基准点偏差向量;
(3)根据所述第一基准点偏差向量和所述第三基准点偏差向量,计算得到第二误差旋转角度和第二误差平移向量,以所述基准标记点为基准,所述第三中心点坐标与所述第一中心点坐标之间的误差等效于以所述第一基准点偏差向量和所述第三基准点偏差向量所处平面的第二法向量为轴旋转所述第二误差旋转角度后,再按照所述第二误差平移向量平移;
(4)将所述第二误差旋转角度和所述第二误差平移向量确定为所述目标误差参数。
首先,计算第三坐标集合中除与基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的中心点坐标。例如,在第三坐标集合d1={d1 1…d9 1}中,与基准标记点对应的位置坐标是d8 1,那么第三坐标集合的中心点坐标可以表示为:
然后,计算第三中心点坐标dc 1与基准标记点的位置坐标hc之差,得到第三基准点偏差向量,即其中表示第三基准点偏差向量。可见,在精配准时,通过添加目标标记点的位置坐标,会将粗配准的第二基准点偏差向量uc更新为第三基准点偏差向量对应的误差可以用表示。而由于模型坐标集合的中心点坐标ac和基准标记点的位置坐标hc未变,故第一基准点偏差向量vc保持不变。
类似的,参照图2所示的几何关系,在精配准时相当于将粗配准中的cc变更为将uc变更为以基准标记点为基准,误差等效于以第一基准点偏差向量vc和第三基准点偏差向量所处平面的第二法向量为轴旋转第二误差旋转角度后,再按照第二误差平移向量平移,即可以获得以下3个关系式:
105、判断所述目标误差参数是否小于基准误差参数;
在获得目标误差参数之后,判断其是否小于粗配准时获取到的基准误差参数。目标误差参数可以用于表示添加目标标记点的位置坐标后的整体配准误差,基准误差参数可以表示粗配准的误差,因此,若目标误差参数小于基准误差参数,则表示精配准相较于粗配准获得了一定程度的配准精度提升,此时可以认为该目标标记点的选取位置是准确的,然后执行步骤106。反之,若目标误差参数大于或等于基准误差参数,可以判定该目标标记点验证未通过,即执行步骤107。
具体的,若所述目标误差参数小于基准误差参数,则判定所述目标标记点通过验证,可以包括:
若所述第二误差旋转角度小于或等于所述第一误差旋转角度与第一评价系数的乘积,且所述第二误差平移向量的模小于或等于所述第一误差平移向量的模与第二评价系数的乘积,则判定所述目标标记点通过验证,所述第一评价系数和所述第二评价系数均为0至1之间的数值。
例如,可以判断是否同时满足以下2个判别关系式:
进一步的,所述验证方法还可以包括:
(1)若所述第二误差旋转角度大于所述第一误差旋转角度与第一评价系数的乘积,或者所述第二误差平移向量的模大于所述第一误差平移向量的模与第二评价系数的乘积,则计算所述第一法向量和所述第二法向量的夹角;
(2)若所述第一法向量和所述第二法向量的夹角小于第一阈值,则判定所述目标标记点通过验证,否则判定所述目标标记点未通过验证。
若所述第二误差旋转角度大于所述第一误差旋转角度与第一评价系数的乘积,或者所述第二误差平移向量的模大于所述第一误差平移向量的模与第二评价系数的乘积,即上述2个判别关系式不同时成立时,一方面可以直接判定该目标标记点未通过验证;另一方面可以通过前文所述的两个法向量Ac和进一步判断,首先采用以下公式计算两个法向量之间的夹角
然后,判断该夹角是否小于某个设定的第一阈值;若是,则可以判定目标标记点通过验证,否则判定目标标记点未通过验证。夹角是否小于第一阈值,可用于表示精配准的误差是否超过初配准的误差上限。当夹角小于第一阈值时,可认为精配准的误差未超过初配准的误差上限,相当于符合粗配准的精度要求,此时仍然可以判定目标标记点验证通过;而当夹角大于或等于第一阈值时,可认为精配准的误差已超过或达到初配准的误差上限,相当于不符合粗配准的精度要求,故此时判定目标标记点未通过验证。
106、判定所述目标标记点通过验证;
目标误差参数小于基准误差参数,表示精配准相较于粗配准获得了一定程度的配准精度提升,此时可以认为该目标标记点的选取位置是准确的,故判定目标标记点通过验证。
在本申请的一个实施例中,在判定所述目标标记点通过验证之后,还可以包括:
(1)获取所述目标物体上除所述多个指定标记点和所述目标标记点之外的下一个标记点的位置坐标;
(2)对所述下一个标记点执行与所述目标标记点相同的验证处理,直至获得所述目标物体上指定数量通过验证的初始标记点;
(3)通过计算所述初始标记点到所述三维模型的面的最小距离的方法,求得所述初始标记点在所述三维模型上的对应点;
(4)根据配准坐标集合和对应点坐标集合,计算得到第二旋转变换参数和第三平移向量,所述配准坐标集合包含的位置坐标在经过所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述对应点坐标集合包含的位置坐标之间的欧氏距离最短,所述配准坐标集合包含所述初始标记点的位置坐标,所述对应点坐标集合包含所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标;
(5)按照所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量对所述配准坐标集合执行坐标变换处理,得到更新的配准坐标集合,所述更新的配准坐标集合包含更新的所述初始标记点的位置坐标;
(6)通过计算更新的所述初始标记点到所述三维模型的面的最小距离的方法,求得更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点;
(7)若更新的所述初始标记点的位置坐标与更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标之间的欧式距离小于或等于第二阈值,则记录所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量;
(8)若更新的所述初始标记点的位置坐标与更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标之间的欧式距离大于所述第二阈值,则根据所述更新的配准坐标集合和更新的对应点坐标集合,继续计算得到更新的第二旋转变换参数和更新的第三平移向量,直至记录最终的第二旋转变换参数和最终的第三平移向量,所述更新的对应点坐标集合包含更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标。
在精配准的环节,需要获得多个通过验证的标记点的位置坐标,以实现拟合目标物体和三维模型的目标。因此,在判定目标标记点通过验证之后,相关人员可以继续从该目标物体上采集下一个标记点,对该下一个标记点执行与目标标记点相同的验证处理,直至获得该目标物体上指定数量通过验证的标记点。例如,若目标物体为股骨,则除8个指定标记点外,可以另外获得30个通过验证的标记点。这些通过验证的标记点称作初始标记点,接下来可以通过计算初始标记点到三维模型的面(三维模型的表面是由许多三角形组成的mesh网格)的最小距离的方法,求得每个初始标记点在三维模型上的对应点。初始标记点构成的坐标集合称作配准坐标集合,可以表示为p1={p1 1…pn 1},其中n为初始标记点的数量;各个初始标记点在三维模型上的对应点构成的坐标集合称作对应点坐标集合,可以表示为q1={q1 1…qn 1}。然后,寻找坐标变换关系(Rf1,tf1),使p1中的标记点经过该变换后和q1中的标记点的欧氏距离最短,即:
这里的各个权重wi可以设置为相同的数值,Rf1即前文所述的第二旋转变换参数,tf1即前文所述的第三平移向量。
然后,按照(Rf1,tf1)对配准坐标集合p1={p1 1…pn 1}执行坐标变换处理,得到更新的配准坐标集合p2={p1 2…pn 2},其包含更新的初始标记点的位置坐标,例如初始标记点p1 1更新为p1 2=Rf1*p1 1+tf1。
接着,采用同样的方法,即通过计算更新的初始标记点到三维模型的面的最小距离的方法求得每个更新的初始标记点在三维模型上的对应点。也即,求得与更新的配准坐标集合p2={p1 2…pn 2}对应的更新的对应点坐标集合q2={q1 2…qn 2}。判断p2和q2中各个位置坐标之间的欧式距离是否小于或等于某个设定的第二阈值;若是,则表示配准误差符合要求,此时记录下对应的坐标变换关系(Rf1,tf1)。若否,则表示配准误差不符合要求,此时循环执行相同的步骤,即寻找更新的坐标变换关系(Rf2,tf2),使p2中的标记点经过该变换后和q2中的标记点的欧氏距离最短,然后再采用(Rf2,tf2)对p2执行坐标变换处理,得到p3,求取与p3对应的q3,判断p3和q3中各个位置坐标之间的欧式距离是否小于或等于第二阈值…如此不断重复,假设经过m次变换,最终获得满足条件的pm和qm,如下公式所示:
其中,r表示第二阈值,(Rfm,tfm)为最终记录的坐标变换参数。
至此,可以按照坐标变换参数(Rfm,tfm)完成从目标物体到三维模型的拟合,精配准过程结束,
107、判定所述目标标记点未通过验证。
目标误差参数大于或等于基准误差参数,表示精配准的配准精度相较于粗配准的配准精度持平或者下降,这是由于选取的目标标记点的位置不准确导致的,因此可以判定该目标标记点验证未通过。针对注册配准的场景,表示医生当前采集的目标标记点的位置不准确,此时***可以输出相关的指示信息,提示医生重新选取目标标记点的位置。
在本申请实施例中,目标物体及其三维模型预先通过多个指定标记点执行了配准,获得粗配准的结果;之后,当操作人员选取一个目标标记点后,会进入精配准环节,具体是将该目标标记点的位置坐标添加至粗配准结束后的目标物体的标记点集合中,并基于该标记点集合计算当前的整体配准误差;最后,若当前的整体配准误差小于粗配准的误差,则表示获得了一定程度的配准精度提升,此时判定该目标标记点通过验证,即认为该目标标记点的选取位置是准确的。通过这样设置,在注册配准的过程中,操作人员每选取一个标记点,***都可以单独验证该标记点的选取位置是否准确,使得操作人员能够方便地采集到位置准确的标记点,从而避免执行重复的注册配准流程。
为便于理解本申请提出的技术方案,以下列举2个实际的应用场景。
应用场景1:注册配准环节中股骨的配准
在对患者手术前,扫描患者股骨部位的CT图像,对该CT图像进行分割,获得患者股骨的三维模型。在股骨的三维模型上,由医生在导航软件中分别获取如下表1所示的生物标记点(作为前文所述的多个指定标记点):
表1
标记点序号 | 股骨 |
1 | 外上髁 |
2 | 内上髁 |
3 | 股骨远端外侧 |
4 | 股骨远端内侧 |
5 | 股骨后髁外侧 |
6 | 股骨后髁内侧 |
7 | 股骨远端中心 |
8 | 股骨头中心 |
以上8个生物标记点都是在骨科医学相关学术领域获得业界公认及共识的,具备可操作性。在获取上述8个标记点完毕后,进入正常的术前规划流程,由于本申请不涉及术前规划流程,故这部分内容省略。
需要说明的是,表1中的股骨标记点1-7均分布在股骨远心端一侧,标记点8则是在近心端。由于在膝关节置换手术过程中,手术入路只在膝关节上,暴露的骨面也只在股骨远心端,因此标记点8无法直接通过探针点选骨面的方式获得。针对此问题,业界认可的方式是在股骨上刚性固定反光球支架,通过反复摇晃大腿使膝关节做画圆的动作,并在这一过程中用红外线导航仪记录股骨的三维运动轨迹,并由此轨迹计算出股骨头中心的位置。
在手术过程中,医生首先通过常规手术入路使手术位置(股骨远心端)暴露,然后进入注册配准环节,该环节包括粗配准阶段和精配准阶段。
在粗配准阶段,医生可以使用装有反光球的探针(针尖的实时三维位置由导航仪读取)的针尖依次在暴露的股骨表面上点选表1中的股骨标记点1-7,然后反复摇晃患者大腿使股骨远端做出画圆动作,通过导航仪记录刚性固定在股骨上的反光球阵列的运动轨迹,以算出表1中的标记点8,即股骨头中心点的三维位置。假设股骨三维模型所在的坐标系为Cmf,真实世界股骨所在的坐标系为Cf。令a={a1…a8}为股骨CT模型上的8个标记点坐标,b={b1…b8}为真实股骨由医生用探针点选的8个标记点坐标,则粗配准的目的是寻找变换关系(Rf0,tf0),使b中的标记点经过(Rf0,tf0)转换后和a中的标记点的欧氏距离最短。在粗配准结束后,获得坐标变换关系(Rf0,tf0),接下来需要拟合两个坐标系下的股骨头中心点,从而获得新的坐标变换参数为(Rf0,Tf0),具体操作方式可以参照前文所述的相关内容。在粗配准结束后,***还会记录相应的基准误差参数,例如前文所述的第一误差旋转角度和第一误差平移向量gc。
之后进入精配准阶段,医生用探针在患者股骨表面采集一个新的标记点1(前文所述的目标标记点),接下来可以采用步骤101-107的方式对该标记点1进行验证。若该标记点1通过验证,则医生可以选取下一个标记点2,执行与标记点1相同的验证过程,直至所有标记点(例如预先设定好的需要采集的30个标记点)都通过验证。若标记点1未通过验证,表示其选取位置有误,此时***可以输出相应的提示,指导医生重新点选标记点1。在30个标记点都通过验证后,可以采用如步骤106中提及的方式获取最终的坐标变换参数(Rfm,tfm),采用该坐标变换参数完成从真实股骨到股骨三维模型的拟合,至此股骨的精配准过程结束。
关于股骨的注册配准流程,可以参照图3。
应用场景2:注册配准环节中胫骨的配准
胫骨的配准方式与股骨的配准方式基本相同,区别主要在于生物标记点的选取。在胫骨的三维模型上,医生可以在导航软件中分别获取如下表2所示的生物标记点,以下7个生物标记点同样是在骨科医学相关学术领域获得业界公认及共识的,具备可操作性。
表2
标记点序号 | 胫骨 |
1 | 外髁 |
2 | 内髁 |
3 | 胫骨平台中心 |
4 | 胫骨结节 |
5 | PCL止点中心 |
6 | 胫骨平台外侧 |
7 | 胫骨平台内侧 |
需要说明的是,表2中的胫骨标记点1-2分布在胫骨远心端一侧,而胫骨标记点3-7分布在胫骨近心端一侧。由于在膝关节置换手术过程中,手术入路只在膝关节上,暴露的骨面也只在胫骨近心端,因此胫骨标记点1-2是由医生使用探针直接在患者皮肤表面选取的,而胫骨标记点3-7可以通过探针点选骨面的方式获得。
之后的胫骨注册配准环节,与前文所述的股骨注册配准环节基本一致,只需将股骨头中心点替换为踝关节中心点即可,在此不再赘述。关于胫骨的注册配准流程,可以参照图4。
应理解,上述各个实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
为便于理解,以下列举几个实际的应用场景,以更好地说明本申请提出的标记点选取位置的验证方法。
上面主要描述了一种标记点选取位置的验证方法,下面将对一种标记点选取位置的验证装置进行描述。
请参阅图5,本申请实施例中一种标记点选取位置的验证装置的一个实施例包括:
标记点获取模块501,用于获取目标物体上除多个指定标记点之外的目标标记点的位置坐标;
位置坐标添加模块502,用于将所述目标标记点的位置坐标添加至第一坐标集合中,得到第二坐标集合,所述第一坐标集合是按照第一坐标变换参数对预采集的物体坐标集合执行坐标变换处理后得到的坐标集合,所述物体坐标集合包含所述目标物体上所述多个指定标记点的位置坐标;
位置坐标变换模块503,用于按照所述第一坐标变换参数对所述第二坐标集合执行坐标变换处理,得到第三坐标集合;
误差参数计算模块504,用于根据所述第三坐标集合和预采集的模型坐标集合计算得到目标误差参数,所述模型坐标集合包含所述目标物体的三维模型上与所述多个指定标记点对应的位置坐标,所述目标误差参数用于衡量所述第三坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度;
标记点验证模块505,用于若所述目标误差参数小于基准误差参数,则判定所述目标标记点通过验证,所述基准误差参数用于衡量所述第一坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度。
在本申请的一个实施例中,所述多个指定标记点中包含一个基准标记点,所述装置还可以包括:
坐标变换参数计算模块,用于根据所述物体坐标集合和所述模型坐标集合,计算得到第一旋转变换参数和第一平移向量,所述物体坐标集合包含的位置坐标在经过所述第一旋转变换参数和所述第一平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的欧氏距离最短;
差值计算模块,用于计算所述物体坐标集合包含的所述基准标记点的位置坐标在经过所述第一旋转变换参数和所述第一平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述模型坐标集合包含的与所述基准标记点对应的位置坐标之间的差值;
坐标变换参数确定模块,用于将所述第一旋转变换参数和第二平移向量确定为所述第一坐标变换参数,所述第二平移向量为所述第一平移向量与所述差值之和。
在本申请的一个实施例中,所述装置还可以包括:
第一中心点坐标计算模块,用于计算所述模型坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第一中心点坐标;
第二中心点坐标计算模块,用于计算所述第一坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第二中心点坐标;
第一基准点偏差向量计算模块,用于计算所述第一中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第一基准点偏差向量;
第二基准点偏差向量计算模块,用于计算所述第二中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第二基准点偏差向量;
基准误差计算模块,用于根据所述第一基准点偏差向量和所述第二基准点偏差向量,计算得到第一误差旋转角度和第一误差平移向量,以所述基准标记点为基准,所述第二中心点坐标与所述第一中心点坐标之间的误差等效于以所述第一基准点偏差向量和所述第二基准点偏差向量所处平面的第一法向量为轴旋转所述第一误差旋转角度后,再按照所述第一误差平移向量平移;
基准误差确定模块,用于将所述第一误差旋转角度和所述第一误差平移向量确定为所述基准误差参数。
进一步的,所述误差参数计算模块可以包括:
第三中心点坐标计算单元,用于计算所述第三坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第三中心点坐标;
第三基准点偏差向量计算单元,用于计算所述第三中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第三基准点偏差向量;
目标误差计算单元,用于根据所述第一基准点偏差向量和所述第三基准点偏差向量,计算得到第二误差旋转角度和第二误差平移向量,以所述基准标记点为基准,所述第三中心点坐标与所述第一中心点坐标之间的误差等效于以所述第一基准点偏差向量和所述第三基准点偏差向量所处平面的第二法向量为轴旋转所述第二误差旋转角度后,再按照所述第二误差平移向量平移;
目标误差确定单元,用于将所述第二误差旋转角度和所述第二误差平移向量确定为所述目标误差参数。
在本申请的一个实施例中,所述标记点验证模块可以包括:
第一标记点验证单元,用于若所述第二误差旋转角度小于或等于所述第一误差旋转角度与第一评价系数的乘积,且所述第二误差平移向量的模小于或等于所述第一误差平移向量的模与第二评价系数的乘积,则判定所述目标标记点通过验证,所述第一评价系数和所述第二评价系数均为0至1之间的数值。
进一步的,所述标记点验证模块还可以包括:
法向量夹角计算单元,用于若所述第二误差旋转角度大于所述第一误差旋转角度与第一评价系数的乘积,或者所述第二误差平移向量的模大于所述第一误差平移向量的模与第二评价系数的乘积,则计算所述第一法向量和所述第二法向量的夹角;
第二标记点验证单元,用于若所述第一法向量和所述第二法向量的夹角小于第一阈值,则判定所述目标标记点通过验证,否则判定所述目标标记点未通过验证。
在本申请的一个实施例中,所述装置还可以包括:
新标记点获取模块,用于获取所述目标物体上除所述多个指定标记点和所述目标标记点之外的下一个标记点的位置坐标;
初始标记点获取模块,用于对所述下一个标记点执行与所述目标标记点相同的验证处理,直至获得所述目标物体上指定数量通过验证的初始标记点;
第一对应点求取模块,用于通过计算所述初始标记点到所述三维模型的面的最小距离的方法,求得所述初始标记点在所述三维模型上的对应点;
精配准坐标变换参数计算模块,用于根据配准坐标集合和对应点坐标集合,计算得到第二旋转变换参数和第三平移向量,所述配准坐标集合包含的位置坐标在经过所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述对应点坐标集合包含的位置坐标之间的欧氏距离最短,所述配准坐标集合包含所述初始标记点的位置坐标,所述对应点坐标集合包含所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标;
配准坐标集合更新模块,用于按照所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量对所述配准坐标集合执行坐标变换处理,得到更新的配准坐标集合,所述更新的配准坐标集合包含更新的所述初始标记点的位置坐标;
第二对应点求取模块,用于通过计算更新的所述初始标记点到所述三维模型的面的最小距离的方法,求得更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点;
第一精配准坐标变换参数记录模块,用于若更新的所述初始标记点的位置坐标与更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标之间的欧式距离小于或等于第二阈值,则记录所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量;
第二精配准坐标变换参数记录模块,用于若更新的所述初始标记点的位置坐标与更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标之间的欧式距离大于所述第二阈值,则根据所述更新的配准坐标集合和更新的对应点坐标集合,继续计算得到更新的第二旋转变换参数和更新的第三平移向量,直至记录最终的第二旋转变换参数和最终的第三平移向量,所述更新的对应点坐标集合包含更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如图1表示的任意一种标记点选取位置的验证方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,当该计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行实现如图1表示的任意一种标记点选取位置的验证方法。
图6是本申请一实施例提供的终端设备的示意图。如图6所示,该实施例的终端设备6包括:处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个标记点选取位置的验证方法的实施例中的步骤,例如图1所示的步骤101至107。或者,所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图5所示模块501至505的功能。
所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中,并由所述处理器60执行,以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序62在所述终端设备6中的执行过程。
所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61可以是所述终端设备6的内部存储单元,例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备6的外部存储设备,例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种标记点选取位置的验证方法,其特征在于,包括:
获取目标物体上除多个指定标记点之外的目标标记点的位置坐标;
将所述目标标记点的位置坐标添加至第一坐标集合中,得到第二坐标集合,所述第一坐标集合是按照第一坐标变换参数对预采集的物体坐标集合执行坐标变换处理后得到的坐标集合,所述物体坐标集合包含所述目标物体上所述多个指定标记点的位置坐标;
按照所述第一坐标变换参数对所述第二坐标集合执行坐标变换处理,得到第三坐标集合;
根据所述第三坐标集合和预采集的模型坐标集合计算得到目标误差参数,所述模型坐标集合包含所述目标物体的三维模型上与所述多个指定标记点对应的位置坐标,所述目标误差参数用于衡量所述第三坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度;
若所述目标误差参数小于基准误差参数,则判定所述目标标记点通过验证,所述基准误差参数用于衡量所述第一坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度。
2.如权利要求1所述的验证方法,其特征在于,所述多个指定标记点中包含一个基准标记点,所述第一坐标变换参数根据以下方式计算得到:
根据所述物体坐标集合和所述模型坐标集合,计算得到第一旋转变换参数和第一平移向量,所述物体坐标集合包含的位置坐标在经过所述第一旋转变换参数和所述第一平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的欧氏距离最短;
计算所述物体坐标集合包含的所述基准标记点的位置坐标在经过所述第一旋转变换参数和所述第一平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述模型坐标集合包含的与所述基准标记点对应的位置坐标之间的差值;
将所述第一旋转变换参数和第二平移向量确定为所述第一坐标变换参数,所述第二平移向量为所述第一平移向量与所述差值之和。
3.如权利要求2所述的验证方法,其特征在于,所述基准误差参数根据以下方式计算得到:
计算所述模型坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第一中心点坐标;
计算所述第一坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第二中心点坐标;
计算所述第一中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第一基准点偏差向量;
计算所述第二中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第二基准点偏差向量;
根据所述第一基准点偏差向量和所述第二基准点偏差向量,计算得到第一误差旋转角度和第一误差平移向量,以所述基准标记点为基准,所述第二中心点坐标与所述第一中心点坐标之间的误差等效于以所述第一基准点偏差向量和所述第二基准点偏差向量所处平面的第一法向量为轴旋转所述第一误差旋转角度后,再按照所述第一误差平移向量平移;
将所述第一误差旋转角度和所述第一误差平移向量确定为所述基准误差参数。
4.如权利要求3所述的验证方法,其特征在于,根据所述第三坐标集合和预采集的模型坐标集合计算得到目标误差参数,包括:
计算所述第三坐标集合中除与所述基准标记点对应的位置坐标之外的其它位置坐标的第三中心点坐标;
计算所述第三中心点坐标与所述基准标记点的位置坐标之差,得到第三基准点偏差向量;
根据所述第一基准点偏差向量和所述第三基准点偏差向量,计算得到第二误差旋转角度和第二误差平移向量,以所述基准标记点为基准,所述第三中心点坐标与所述第一中心点坐标之间的误差等效于以所述第一基准点偏差向量和所述第三基准点偏差向量所处平面的第二法向量为轴旋转所述第二误差旋转角度后,再按照所述第二误差平移向量平移;
将所述第二误差旋转角度和所述第二误差平移向量确定为所述目标误差参数。
5.如权利要求4所述的验证方法,其特征在于,若所述目标误差参数小于基准误差参数,则判定所述目标标记点通过验证,包括:
若所述第二误差旋转角度小于或等于所述第一误差旋转角度与第一评价系数的乘积,且所述第二误差平移向量的模小于或等于所述第一误差平移向量的模与第二评价系数的乘积,则判定所述目标标记点通过验证,所述第一评价系数和所述第二评价系数均为0至1之间的数值。
6.如权利要求5所述的验证方法,其特征在于,还包括:
若所述第二误差旋转角度大于所述第一误差旋转角度与第一评价系数的乘积,或者所述第二误差平移向量的模大于所述第一误差平移向量的模与第二评价系数的乘积,则计算所述第一法向量和所述第二法向量的夹角;
若所述第一法向量和所述第二法向量的夹角小于第一阈值,则判定所述目标标记点通过验证,否则判定所述目标标记点未通过验证。
7.如权利要求1至6中任一项所述的验证方法,其特征在于,在判定所述目标标记点通过验证之后,还包括:
获取所述目标物体上除所述多个指定标记点和所述目标标记点之外的下一个标记点的位置坐标;
对所述下一个标记点执行与所述目标标记点相同的验证处理,直至获得所述目标物体上指定数量通过验证的初始标记点;
通过计算所述初始标记点到所述三维模型的面的最小距离的方法,求得所述初始标记点在所述三维模型上的对应点;
根据配准坐标集合和对应点坐标集合,计算得到第二旋转变换参数和第三平移向量,所述配准坐标集合包含的位置坐标在经过所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量的处理后,得到的位置坐标与所述对应点坐标集合包含的位置坐标之间的欧氏距离最短,所述配准坐标集合包含所述初始标记点的位置坐标,所述对应点坐标集合包含所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标;
按照所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量对所述配准坐标集合执行坐标变换处理,得到更新的配准坐标集合,所述更新的配准坐标集合包含更新的所述初始标记点的位置坐标;
通过计算更新的所述初始标记点到所述三维模型的面的最小距离的方法,求得更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点;
若更新的所述初始标记点的位置坐标与更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标之间的欧式距离小于或等于第二阈值,则记录所述第二旋转变换参数和所述第三平移向量;
若更新的所述初始标记点的位置坐标与更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标之间的欧式距离大于所述第二阈值,则根据所述更新的配准坐标集合和更新的对应点坐标集合,继续计算得到更新的第二旋转变换参数和更新的第三平移向量,直至记录最终的第二旋转变换参数和最终的第三平移向量,所述更新的对应点坐标集合包含更新的所述初始标记点在所述三维模型上的对应点的位置坐标。
8.一种标记点选取位置的验证装置,其特征在于,包括:
标记点获取模块,用于获取目标物体上除多个指定标记点之外的目标标记点的位置坐标;
位置坐标添加模块,用于将所述目标标记点的位置坐标添加至第一坐标集合中,得到第二坐标集合,所述第一坐标集合是按照第一坐标变换参数对预采集的物体坐标集合执行坐标变换处理后得到的坐标集合,所述物体坐标集合包含所述目标物体上所述多个指定标记点的位置坐标;
位置坐标变换模块,用于按照所述第一坐标变换参数对所述第二坐标集合执行坐标变换处理,得到第三坐标集合;
误差参数计算模块,用于根据所述第三坐标集合和预采集的模型坐标集合计算得到目标误差参数,所述模型坐标集合包含所述目标物体的三维模型上与所述多个指定标记点对应的位置坐标,所述目标误差参数用于衡量所述第三坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度;
标记点验证模块,用于若所述目标误差参数小于基准误差参数,则判定所述目标标记点通过验证,所述基准误差参数用于衡量所述第一坐标集合包含的位置坐标与所述模型坐标集合包含的位置坐标之间的偏差程度。
9.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的标记点选取位置的验证方法。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的标记点选取位置的验证方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110805685.7A CN113616350B (zh) | 2021-07-16 | 2021-07-16 | 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 |
PCT/CN2022/090080 WO2023284368A1 (zh) | 2021-07-16 | 2022-04-28 | 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110805685.7A CN113616350B (zh) | 2021-07-16 | 2021-07-16 | 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113616350A true CN113616350A (zh) | 2021-11-09 |
CN113616350B CN113616350B (zh) | 2022-04-19 |
Family
ID=78379926
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110805685.7A Active CN113616350B (zh) | 2021-07-16 | 2021-07-16 | 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113616350B (zh) |
WO (1) | WO2023284368A1 (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114812576A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-07-29 | 上海钛米机器人股份有限公司 | 地图匹配方法、装置及电子设备 |
CN115153837A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-10-11 | 杭州柳叶刀机器人有限公司 | 光学跟踪工具的标记点排布方法、装置和电子设备 |
WO2022214105A1 (zh) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 骨圣元化机器人(深圳)有限公司 | 骨科手术配准装置、终端设备和存储介质 |
WO2023284368A1 (zh) * | 2021-07-16 | 2023-01-19 | 元化智能科技(深圳)有限公司 | 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN116725679A (zh) * | 2022-08-12 | 2023-09-12 | 北京和华瑞博医疗科技有限公司 | 配准点确定以及配准方法、装置、设备、介质和程序产品 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116342672B (zh) * | 2023-05-26 | 2023-10-03 | 杭州三坛医疗科技有限公司 | 髋关节实际位置配准方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN117773954B (zh) * | 2024-02-27 | 2024-06-11 | 深圳威洛博机器人有限公司 | 一种机器人关节模组运动控制***及方法 |
Citations (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
ES2197052T3 (es) * | 2000-11-24 | 2004-01-01 | Brainlab Ag | Dispositivo y procedimiento de navegacion. |
CN101862220A (zh) * | 2009-04-15 | 2010-10-20 | 中国医学科学院北京协和医院 | 基于结构光图像的椎弓根内固定导航手术***和方法 |
CN105852979A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-17 | 北京柏惠维康科技有限公司 | 医学图像空间的定位装置及方法 |
CN106780459A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-05-31 | 华中科技大学 | 一种三维点云数据自动配准方法 |
CN107133637A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-09-05 | 精劢医疗科技南通有限公司 | 一种手术导航图像自动注册设备以及方法 |
CN107874832A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-06 | 合肥美亚光电技术股份有限公司 | 骨科手术器械导航***及方法 |
US20180330497A1 (en) * | 2017-05-11 | 2018-11-15 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Deformable registration of preoperative volumes and intraoperative ultrasound images from a tracked transducer |
CN108961326A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-12-07 | 雅客智慧(北京)科技有限公司 | 一种用于种牙手术视觉导航的配准方法及电子设备 |
CN109754396A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-14 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 图像的配准方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110169823A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-27 | 艾瑞迈迪科技石家庄有限公司 | 超声探头标定方法、装置、终端及存储介质 |
CN110215281A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-10 | 北京和华瑞博科技有限公司 | 一种基于全膝置换手术的股骨或胫骨配准方法及装置 |
CN110353806A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-22 | 北京航空航天大学 | 用于微创全膝关节置换手术的增强现实导航方法及*** |
CN110443749A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-11-12 | 真健康(北京)医疗科技有限公司 | 一种动态配准方法及装置 |
KR20200026851A (ko) * | 2020-02-26 | 2020-03-11 | (주)레벨소프트 | 복수의 후보 대응점을 이용하는 영상 정합 장치 및 방법 |
CN110946659A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-03 | 武汉中科医疗科技工业技术研究院有限公司 | 影像空间与实际空间的注册方法及*** |
CN111134840A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-05-12 | 元化智能科技(深圳)有限公司 | 膝关节置换手术方案的生成装置和终端 |
CN111179339A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-05-19 | 深圳市瑞立视多媒体科技有限公司 | 基于三角测量的坐标定位方法、装置、设备及存储介质 |
CN111388092A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-10 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种定位跟踪件、配准方法、存储介质及电子设备 |
WO2020163457A1 (en) * | 2019-02-05 | 2020-08-13 | Think Surgical, Inc. | Method of verifying tracking array positional accuracy |
US20200281742A1 (en) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | Mako Surgical Corp. | Systems and methods for surgical registration |
CN111724420A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-29 | 北京天智航医疗科技股份有限公司 | 一种术中配准方法、装置、存储介质和服务器 |
US20200405433A1 (en) * | 2013-03-15 | 2020-12-31 | Synaptive Medical Inc. | System and method for dynamic validation, correction of registration for surgical navigation |
CN112862813A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-05-28 | 北京柏惠维康科技有限公司 | 标记点提取方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN112991409A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-06-18 | 杭州素问九州医疗科技有限公司 | 骨骼注册方法及***及存储介质 |
CN113066109A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-07-02 | 北京爱康宜诚医疗器材有限公司 | 骨盆配准方法、骨盆配准装置和骨盆配准*** |
CN113077499A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-07-06 | 北京爱康宜诚医疗器材有限公司 | 骨盆配准方法、骨盆配准装置和骨盆配准*** |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103700086B (zh) * | 2012-09-28 | 2016-09-14 | 西门子公司 | 一种图像配准的验证方法及*** |
CN109886878B (zh) * | 2019-03-20 | 2020-11-03 | 中南大学 | 一种基于由粗到精配准的红外图像拼接方法 |
CN113616350B (zh) * | 2021-07-16 | 2022-04-19 | 元化智能科技(深圳)有限公司 | 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 |
-
2021
- 2021-07-16 CN CN202110805685.7A patent/CN113616350B/zh active Active
-
2022
- 2022-04-28 WO PCT/CN2022/090080 patent/WO2023284368A1/zh unknown
Patent Citations (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
ES2197052T3 (es) * | 2000-11-24 | 2004-01-01 | Brainlab Ag | Dispositivo y procedimiento de navegacion. |
CN101862220A (zh) * | 2009-04-15 | 2010-10-20 | 中国医学科学院北京协和医院 | 基于结构光图像的椎弓根内固定导航手术***和方法 |
US20200405433A1 (en) * | 2013-03-15 | 2020-12-31 | Synaptive Medical Inc. | System and method for dynamic validation, correction of registration for surgical navigation |
CN105852979A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-17 | 北京柏惠维康科技有限公司 | 医学图像空间的定位装置及方法 |
CN106780459A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-05-31 | 华中科技大学 | 一种三维点云数据自动配准方法 |
CN107133637A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-09-05 | 精劢医疗科技南通有限公司 | 一种手术导航图像自动注册设备以及方法 |
US20180330497A1 (en) * | 2017-05-11 | 2018-11-15 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Deformable registration of preoperative volumes and intraoperative ultrasound images from a tracked transducer |
CN107874832A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-06 | 合肥美亚光电技术股份有限公司 | 骨科手术器械导航***及方法 |
CN108961326A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-12-07 | 雅客智慧(北京)科技有限公司 | 一种用于种牙手术视觉导航的配准方法及电子设备 |
CN109754396A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-14 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 图像的配准方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112967236A (zh) * | 2018-12-29 | 2021-06-15 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 图像的配准方法、装置、计算机设备和存储介质 |
WO2020163457A1 (en) * | 2019-02-05 | 2020-08-13 | Think Surgical, Inc. | Method of verifying tracking array positional accuracy |
US20200281742A1 (en) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | Mako Surgical Corp. | Systems and methods for surgical registration |
CN110169823A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-27 | 艾瑞迈迪科技石家庄有限公司 | 超声探头标定方法、装置、终端及存储介质 |
CN110215281A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-10 | 北京和华瑞博科技有限公司 | 一种基于全膝置换手术的股骨或胫骨配准方法及装置 |
CN110353806A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-22 | 北京航空航天大学 | 用于微创全膝关节置换手术的增强现实导航方法及*** |
CN110443749A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-11-12 | 真健康(北京)医疗科技有限公司 | 一种动态配准方法及装置 |
CN111179339A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-05-19 | 深圳市瑞立视多媒体科技有限公司 | 基于三角测量的坐标定位方法、装置、设备及存储介质 |
CN110946659A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-03 | 武汉中科医疗科技工业技术研究院有限公司 | 影像空间与实际空间的注册方法及*** |
CN111134840A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-05-12 | 元化智能科技(深圳)有限公司 | 膝关节置换手术方案的生成装置和终端 |
KR20200026851A (ko) * | 2020-02-26 | 2020-03-11 | (주)레벨소프트 | 복수의 후보 대응점을 이용하는 영상 정합 장치 및 방법 |
CN111388092A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-10 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种定位跟踪件、配准方法、存储介质及电子设备 |
CN111724420A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-29 | 北京天智航医疗科技股份有限公司 | 一种术中配准方法、装置、存储介质和服务器 |
CN112862813A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-05-28 | 北京柏惠维康科技有限公司 | 标记点提取方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
CN112991409A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-06-18 | 杭州素问九州医疗科技有限公司 | 骨骼注册方法及***及存储介质 |
CN113066109A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-07-02 | 北京爱康宜诚医疗器材有限公司 | 骨盆配准方法、骨盆配准装置和骨盆配准*** |
CN113077499A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-07-06 | 北京爱康宜诚医疗器材有限公司 | 骨盆配准方法、骨盆配准装置和骨盆配准*** |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022214105A1 (zh) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 骨圣元化机器人(深圳)有限公司 | 骨科手术配准装置、终端设备和存储介质 |
WO2023284368A1 (zh) * | 2021-07-16 | 2023-01-19 | 元化智能科技(深圳)有限公司 | 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN114812576A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-07-29 | 上海钛米机器人股份有限公司 | 地图匹配方法、装置及电子设备 |
CN116725679A (zh) * | 2022-08-12 | 2023-09-12 | 北京和华瑞博医疗科技有限公司 | 配准点确定以及配准方法、装置、设备、介质和程序产品 |
CN116725679B (zh) * | 2022-08-12 | 2024-07-12 | 北京和华瑞博医疗科技有限公司 | 配准点确定以及配准方法、装置、设备、介质和程序产品 |
CN115153837A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-10-11 | 杭州柳叶刀机器人有限公司 | 光学跟踪工具的标记点排布方法、装置和电子设备 |
CN115153837B (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-16 | 杭州柳叶刀机器人有限公司 | 光学跟踪工具的标记点排布方法、装置和电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113616350B (zh) | 2022-04-19 |
WO2023284368A1 (zh) | 2023-01-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113616350B (zh) | 标记点选取位置的验证方法、装置、终端设备和存储介质 | |
US11166767B2 (en) | Alignment precision | |
CN113116523B (zh) | 骨科手术配准装置、终端设备和存储介质 | |
CN108697471A (zh) | 自动化的关节成形术规划 | |
JP2002159478A (ja) | ラジオグラフィックイメージでの解剖学的ランドマークを自動検出する方法、及び、機器によって読み出し可能なプログラムストレージデバイス | |
US20150208948A1 (en) | Method and system for surgical instrument guidance and tracking with position and orientation correction | |
CN113855233B (zh) | 手术范围确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20180199996A1 (en) | Configuring a surgical tool | |
KR100774032B1 (ko) | 정위장치를 사용한 크로스체크 | |
CN111724420A (zh) | 一种术中配准方法、装置、存储介质和服务器 | |
CN116058965A (zh) | 用于关节置换手术的骨骼注册方法及手术导航*** | |
CN114938995B (zh) | 应用于髋关节置换手术的骨盆配准***和医疗设备 | |
CN117274334A (zh) | 一种基于点云的实时骨骼模型重建方法及*** | |
Zhang et al. | A hybrid feature-based patient-to-image registration method for robot-assisted long bone osteotomy | |
CN116509426A (zh) | 一种肘关节旋转中心轴识别方法、***、电子设备及介质 | |
CN115024741B (zh) | 结节定位装置和辅助测量工具 | |
CN114305690B (zh) | 一种手术导航定位方法及装置 | |
CN115844546A (zh) | 骨骼的切削方法、装置、存储介质和处理器 | |
CN116363093A (zh) | 一种用于寻找髋臼的旋转中心的方法与装置、手术规划***及存储介质 | |
Liu et al. | Accurate and robust registration method for computer-assisted high tibial osteotomy surgery | |
Biedrzycki et al. | Use of Hausdorff distance and computer modelling to evaluate virtual surgical plans with three-dimensional printed guides against freehand techniques for navicular bone repair in equine orthopaedics | |
CN115908479A (zh) | 一种脑组织漂变校正方法和手术导航*** | |
CN115607286B (zh) | 基于双目标定的膝关节置换手术导航方法、***及设备 | |
CN115300102B (zh) | 一种用于确定髌骨切除平面的***和方法 | |
Duan et al. | Automatic femoral deformity analysis based on the constrained local models and Hough Forest |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20211109 Assignee: Bone shengyuanhua robot (Shenzhen) Co.,Ltd. Assignor: Yuanhua Intelligent Technology (Shenzhen) Co.,Ltd. Contract record no.: X2021980011825 Denomination of invention: Verification method, device, terminal equipment and storage medium of mark point selection position License type: Common License Record date: 20211103 |
|
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |