CN114795470A - 手术中的定位导航方法、装置及安装机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种手术中的定位导航方法、装置及安装机器人。其中，该方法包括：获取目标对象的医学影像数据，其中，上述医学影像数据中至少包括上述目标对象的目标骨骼，以及上述目标骨骼的原始骨面；根据上述医学影像数据制作上述目标骨骼适配的三维关节假体模型；根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装。本发明解决了相关技术中手术中的定位导航方法存在的安装效率低且定位不准确的技术问题。

Description

手术中的定位导航方法、装置及安装机器人

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及关节置换技术领域，具体而言，涉及一种手术中的定位导航方法、装置及安装机器人。

背景技术

对于肱骨头坏死、严重粉碎的肱骨近段骨折以及盂肱关节炎患者，需要肩关节置换术进行治疗。在肩关节的不同部位处损伤严重的情况下，采用不同的肩关节假体，现有技术中主要有两种肩关节假体一种是肱骨头部位处发生严重损伤时采用的正肩关节假体，另一种是肩袖处发生严重损伤时采用的反肩关节假体。

无论正肩关节假体还是反肩关节假体，术中需要有效的手术定位导向装置及方法，帮助定向关节盂假体，以改善假体的最终安放位置，由于医学影像设备不同，拍摄环境各异且拍摄过程中可能会出现各种误差源的干扰，导致关节假体安装效率低，安装定位的准确性较差，使得手术存在一定的风险。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种手术中的定位导航方法、装置及安装机器人，以至少解决相关技术中手术中的定位导航方法存在的安装效率低且定位不准确的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种手术中的定位导航方法，包括：获取目标对象的医学影像数据，其中，上述医学影像数据中至少包括上述目标对象的目标骨骼，以及上述目标骨骼的原始骨面；根据上述医学影像数据制作上述目标骨骼适配的三维关节假体模型；根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装。

可选的，若上述虚拟骨面为联合骨面，则根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面，包括：根据上述医学影像数据将上述联合骨面切分为多个不同的子骨面；获取与上述联合骨面对应的多个备选骨面，并将多个上述备选骨面切分为与多个上述子骨面对应的多个备选子骨面；获取每个上述备选骨面的可触及评分，其中，上述可触及评分用于反映在假体置换手术过程中接触骨面的可能性，与患者的病情、软骨、可使用骨骼面、医生手术入路相关；根据上述医学影像数据对多个备选子骨面分别进行特异性计算，得到每个上述备选子骨面对应的特异性值，其中，上述特异性计算包括：特异结构评分，平面度计算，对称性参数计算；根据上述医学影像数据对多个上述备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个上述备选子骨面相关的置信度值；根据上述可触及评分、上述置信度值与上述特异性值，从多个上述备选骨面中选取与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面。

可选的，根据上述可触及评分、上述置信度值与上述特异性值，从多个上述备选骨面中选取与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面，包括：基于每个上述备选骨面对应的多个上述特异性值，计算得到每个上述备选骨面的联合特异性值；基于每个上述备选骨面对应的多个上述置信度值，计算得到每个上述备选骨面的联合置信度值；根据上述可触及评分、上述联合置信度值与上述联合特异性值，计算得到每个上述备选骨面的联合评分；根据上述联合评分，从多个上述备选骨面中选取与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面。

可选的，根据上述医学影像数据对多个备选子骨面分别进行特异性计算，得到每个上述备选子骨面对应的特异性值，包括：根据上述医学影像数据逆向得到点云数据；针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的特异结构进行评分，得到第一评分，其中，上述特异结构为包含凹陷特征、突起特征性的结构；针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的平面度进行评分，得到第二评分，其中，上述平面度用于反映上述备选子骨面的整体与平面之间的趋近程度；针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的对称性进行评分，得到第三评分，其中，上述对称性用于反映上述备选子骨面的整体的对称性；对上述第一评分、上述第二评分和上述第三评分对应分别赋予一个权重，得到第一权重值、第二权重值和第三权重值；根据上述第一评分、上述第二评分、上述第三评分、上述第一权重值、上述第二权重值和上述第三权重值，计算得到每个上述备选子骨面对应的特异性值。

可选的，根据上述医学影像数据对多个上述备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个上述备选子骨面相关的置信度值，包括：计算上述医学影像数据中不同层的三维影像中每个像素的平均信噪比；根据上述平均信噪比对多个备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个上述备选子骨面相关的上述置信度值。

可选的，计算上述医学影像数据中不同层的三维影像中每个像素的平均信噪比，包括：采用切分框对上述医学影像数据中不同层的三维影像进行切分处理，得到切分后的多个局部图像；对多个上述局部图像分别进行去噪处理，得到多个处理后局部图像，其中，上述去噪处理包括但不限于均值滤波处理、自适应维纳滤波处理、中值滤波处理、贝叶斯滤波处理；计算多个上述处理后局部图像的对应的多个第一信噪比；将上述切分框移动预定个数的像素步长之后，采用下一切分框重复进行上述切分处理和上述去噪处理，得到第二信噪比，直至上述切分框与上述下一切分框重合；根据上述第一信噪比和上述第二信噪比计算上述处理后局部图像中每个上述像素的上述平均信噪比。

可选的，根据上述可触及评分、上述联合置信度值与上述联合特异性值，计算得到每个上述备选骨面的联合评分，包括：对上述可触及评分、上述联合置信度值与上述联合特异性值对应分别赋予一个权重，得到第四权重值、第五权重值和第六权重值；根据上述可触及评分、上述联合置信度值、上述联合特异性值、上述第四权重值、上述第五权重值和上述第六权重值，计算得到每个上述备选骨面的上述联合评分。

可选的，采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装，包括：采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，以确定特征标记点和预留连接口；根据上述特征标记点和上述预留连接口，将上述修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装，其中，上述修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼的连接位置和/或方向唯一确定。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种手术中的定位导航装置，包括：获取模块，用于获取目标对象的医学影像数据，其中，上述医学影像数据中至少包括上述目标对象的目标骨骼，以及上述目标骨骼的原始骨面；制作模块，用于根据上述医学影像数据制作上述目标骨骼适配的三维关节假体模型；选取模块，用于根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；安装模块，用于采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种关节假体安装机器人，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行任一项上述的手术中的定位导航方法。

在本发明实施例中，采用手术中定位导航的方式，通过获取目标对象的医学影像数据，其中，上述医学影像数据中至少包括上述目标对象的目标骨骼，以及上述目标骨骼的原始骨面；根据上述医学影像数据制作上述目标骨骼适配的三维关节假体模型；根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装，达到了准确获取安装定位并自动完成三维关节假体模型的贴合安装的目的，从而实现了提升手术中的定位导航效率和安装准确性的技术效果，进而解决了相关技术中手术中的定位导航方法存在的安装效率低且定位不准确的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种手术中的定位导航方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的另一种可选的手术中的定位导航方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的一种可选的肩关节置换术的定向装置的示意图；

图4a是根据本发明实施例的一种可选的骨面贴合模块的示意图；

图4b是根据本发明实施例的一种可选的骨面贴合模块与患者Marker的装配示意图；

图4c是根据本发明实施例的另一种可选的骨面贴合模块与患者Marker的装配示意图；

图4d是根据本发明实施例的一种可选的患者截骨后的肱骨的结构示意图；

图5是根据本发明实施例的一种手术中的定位导航装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

首先，为方便理解本发明实施例，下面将对本发明中所涉及的部分术语或名词进行解释说明：

肩关节：由肩胛骨的关节盂和肱骨头构成，属球窝关节。因为肱骨头较大，呈球形，仅包绕肱骨头的1/3，关节囊薄而松弛。所以肩关节是人体运动范围最大而又最灵活的关节，它可做前屈、后伸、内收、外展、内旋、外旋以及环转等运动。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种手术中的定位导航的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种手术中的定位导航方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取目标对象的医学影像数据，其中，上述医学影像数据中至少包括上述目标对象的目标骨骼，以及上述目标骨骼的原始骨面；

步骤S104，根据上述医学影像数据制作上述目标骨骼适配的三维关节假体模型；

步骤S106，根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；

步骤S108，采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装。

可选的，上述目标骨骼可以但不限于为肩胛骨；根据上述医学影像数据逆向出与上述目标骨骼适配的三维关节假体模型，可以但不限于通过CT图像、核磁共振多种模态方式获取上述医学影像数据。

可选的，上述虚拟骨面可以但不限于为单骨面或者多重复合骨面(即联合骨面)；可以但不限于选取联合评分、置信度值以及特异性值综合评分最优的联合骨面作为上述虚拟骨面，或者选取置信度值与特异性值最优的单骨面作为上述虚拟骨面。

可选的，上述修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼的连接位置和/或方向唯一确定。上述修补处理可以但不限于为骨骼缺损的填充；采用通用化的补块或者针对患者本人进行个性化设计的方式对上述三维关节假体模型进行修补处理；可以但不限于通过机器加工或3D打印的方式制作与上述目标骨骼适配的三维关节假体模型。

在本发明实施例中，采用手术中的定位导航方式，通过获取目标对象的医学影像数据，其中，上述医学影像数据中至少包括上述目标对象的目标骨骼，以及上述目标骨骼的原始骨面；根据上述医学影像数据制作上述目标骨骼适配的三维关节假体模型；根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装，达到了准确获取安装定位并自动完成三维关节假体模型的贴合安装的目的，从而实现了提升手术中的定位导航效率和安装准确性的技术效果，进而解决了相关技术中手术中的定位导航方法存在的安装效率低且定位不准确的技术问题。

在一种可选的实施例中，若上述虚拟骨面为联合骨面，则根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面，包括：

步骤S202，根据上述医学影像数据将上述联合骨面切分为多个不同的子骨面；

步骤S204，获取与上述联合骨面对应的多个备选骨面，并将多个上述备选骨面切分为与多个上述子骨面对应的多个备选子骨面；

步骤S206，获取每个上述备选骨面的可触及评分，其中，上述可触及评分用于反映在假体置换手术过程中接触骨面的可能性，与患者的病情、软骨、可使用骨骼面、医生手术入路相关；

步骤S208，根据上述医学影像数据对多个备选子骨面分别进行特异性计算，得到每个上述备选子骨面对应的特异性值，其中，上述特异性计算包括：特异结构评分，平面度计算，对称性参数计算；

步骤S210，根据上述医学影像数据对多个上述备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个上述备选子骨面相关的置信度值；

步骤S212，根据上述可触及评分、上述置信度值与上述特异性值，从多个上述备选骨面中选取与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面。

可选的，上述可触及评分用于反映在假体置换手术过程中接触骨面的可能性，与患者的病情、软骨、可使用骨骼面、医生手术入路相关。

需要说明的是，可触及评分用于反映在假体置换手术过程中接触骨面的可能性，由于患者的病情不同、软骨影响以及术中医生实际采用的手术入路不同，不同患者可使用的骨面会有很大差异，这点在单骨面接触时影响不大，但由于联合骨面配准是尽可能通过扩大接触范围来实现高精度，所以可触及评分在联合骨面使用时非常重要。

可选的，可以但不限于采用经验校准法确定上述可触及评分，需要说明的是，可触及评分实际中较难评估，采用经验校准法，通过采集多例患者的医学影像数据，先由医生进行可触及标注处理，例如，完全无障碍标注为1，完全不可触及标注为0。可以但不限于通过三维投影算法将多例病人的评分同时投影到标准骨骼模型，计算出可触及评分的3D热力值图，并以上述3D热力值图作为基准进入后续可触及评分的计算。

仍需要说明的是，具体现实中医生可以针对可触及评分进行手工调整，调整结果可以反馈给操作软件，操作软件可以对上述3D热力值图进行进一步修正。由此可以看出，上述3D热力值图是可以随着病例的不断增多持续进行优化的。

作为一种可选的实施例，图2是根据本发明实施例的另一种可选的手术中的定位导航方法的流程图，如图2所示，根据上述可触及评分、上述置信度值与上述特异性值，从多个上述备选骨面中选取与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面，包括：

步骤S302，基于每个上述备选骨面对应的多个上述特异性值，计算得到每个上述备选骨面的联合特异性值；

步骤S304，基于每个上述备选骨面对应的多个上述置信度值，计算得到每个上述备选骨面的联合置信度值；

步骤S306，根据上述可触及评分、上述联合置信度值与上述联合特异性值，计算得到每个上述备选骨面的联合评分；

步骤S308，根据上述联合评分，从多个上述备选骨面中选取与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面。

可以理解，上述联合评分越高，则表明备选骨面与原始骨面的贴合效果越好，上述联合评分越低，则表明备选骨面与原始骨面的贴合效果越差。

可选的，通过计算每个上述备选骨面中多个备选子骨面对应的上述特异性值的平均值，得到每个上述备选骨面的联合特异性值。或者通过对每个上述备选骨面中多个备选子骨面对应的上述特异性值进行加权平均计算，得到每个上述备选骨面的联合特异性值，其中，上述加权平均计算的权重可以但不限于为面积权重、特异性权重，等等；其中，上述面积权重即为每个备选子骨面的面积占备选骨面总面积的比重；上述特异性权重即将每个备选子骨面的特异性值作为权重，从而放大骨面的特异性特征在联合评分中的比重。一般来说，在特异性相似的情况下，面积越大，骨面贴合效果越好。

可选的，通过计算每个上述备选骨面中多个备选子骨面对应的上述置信度值的平均值，得到每个上述备选骨面的联合置信度值。或者通过对每个上述备选骨面中多个备选子骨面对应的上述置信度值进行加权平均计算，得到每个上述备选骨面的联合置信度值，其中，上述加权平均计算的权重可以但不限于为面积权重、特异性权重，等等；其中，上述面积权重即为每个备选子骨面的面积占备选骨面总面积的比重；上述特异性权重即将每个备选子骨面的特异性值作为权重，从而放大骨面的特异性特征在联合评分中的比重。

需要说明的是，可触及评分用于反映在假体置换手术过程中接触骨面的可能性，由于患者的病情不同、软骨影响以及术中医生实际采用的手术入路不同，不同患者可使用的骨面会有很大差异，这点在单骨面接触时影响不大，但由于联合骨面配准是尽可能通过扩大接触范围来实现高精度，因此将可触及评分纳入联合评分的计算范围，以达到提升联合评分计算准确性，进而选取出与原始骨面更加贴合适配的虚拟骨面的目的。

在一种可选的实施例中，根据上述医学影像数据对多个备选子骨面分别进行特异性计算，得到每个上述备选子骨面对应的特异性值，包括：

步骤S402，根据上述医学影像数据逆向得到点云数据；

步骤S404，针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的特异结构进行评分，得到第一评分，其中，上述特异结构为包含凹陷特征、突起特征性的结构；

步骤S406，针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的平面度进行评分，得到第二评分，其中，上述平面度用于反映上述备选子骨面的整体与平面之间的趋近程度；

步骤S408，针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的对称性进行评分，得到第三评分，其中，上述对称性用于反映上述备选子骨面的整体的对称性；

步骤S410，对上述第一评分、上述第二评分和上述第三评分对应分别赋予一个权重，得到第一权重值、第二权重值和第三权重值；

步骤S412，根据上述第一评分、上述第二评分、上述第三评分、上述第一权重值、上述第二权重值和上述第三权重值，计算得到每个上述备选子骨面对应的特异性值。

可选的，上述特异结构为包含凹陷特征、突起特征性的结构，例如，对于上述凹陷特征，计算凹陷部位的凹陷深度与凹陷宽度的比值(即深宽比)，并以上述凹陷特征的深宽比作为结构评分，结构评分越高，则表明该凹陷特征在骨面贴合中的导向作用越显著。根据特异结构的数量和结构评分计算每个上述备选子骨面的特异结构评分，并以此作为上述第一评分。

可选的，上述平面度用于反映上述备选子骨面的整体与平面之间的趋近程度。可以但不限于采用三远点法、对角线法、最小二乘法、最小区域法计算上述平面度，其中，上述平面度越高，则表明该备选子骨面在骨面贴合中的特性越低，导向性越差。

可选的，上述对称性用于反映上述备选子骨面的整体的对称性，上述对称性越高，意味着该备选子骨面在骨面贴合中的特性越低，导向性越差。

可选的，对上述第一评分(ISS)、上述第二评分(PP)和上述第三评分(SP)对应分别赋予一个权重，得到第一权重值W(ISN)、第二权重值W(PP)和第三权重值W(SP)，通过以下公式计算得到每个上述备选子骨面对应的特异性值Spe＝W(ISN)*ISN–W(PP)*PP–W(SP)*SP。

在一种可选的实施例中，根据上述医学影像数据对多个上述备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个上述备选子骨面相关的置信度值，包括：

步骤S502，计算上述医学影像数据中不同层的三维影像中每个像素的平均信噪比；

步骤S504，根据上述平均信噪比对多个备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个上述备选子骨面相关的上述置信度值。

作为一种可选的实施例，计算上述医学影像数据中不同层的三维影像中每个像素的平均信噪比，包括：

步骤S602，采用切分框对上述医学影像数据中不同层的三维影像进行切分处理，得到切分后的多个局部图像；

步骤S604，对多个上述局部图像分别进行去噪处理，得到多个处理后局部图像，其中，上述去噪处理包括但不限于均值滤波处理、自适应维纳滤波处理、中值滤波处理、贝叶斯滤波处理；

步骤S606，计算多个上述处理后局部图像的对应的多个第一信噪比；

步骤S608，将上述切分框移动预定个数的像素步长之后，采用下一切分框重复进行上述切分处理和上述去噪处理，得到第二信噪比，直至上述切分框与上述下一切分框重合；

步骤S610，根据上述第一信噪比和上述第二信噪比计算上述处理后局部图像中每个上述像素的上述平均信噪比。

可选的，上述局部图像的尺寸大小可以但不限于为8*8或者16*16。

可选的，上述去噪处理包括但不限于均值滤波处理、自适应维纳滤波处理、中值滤波处理、贝叶斯滤波处理。

可选的，可以根据实际操作需要设置上述预定个数的像素步长，例如将上述预定个数的像素步长设置为2像素步长。在将上述切分框移动2像素步长之后，采用下一切分框重复进行上述切分处理和上述去噪处理，得到第二信噪比，直至上述切分框与上述下一切分框重合。

可选的，在上述切分框与上述下一切分框重合后，根据上述第一信噪比和上述第二信噪比计算上述处理后局部图像中每个上述像素的上述平均信噪比。

可选的，根据上述预定个数的像素步长和上述局部图像的尺寸确定信噪比的计算次数，例如，局部图像为8*8，步长为2，则每一个像素会再计算4次信噪比；根据上述平均信噪比确定平均信噪比张量，其中，上述信噪比张量实际对应于三维影像中每个像素的平均信噪比。

在一种可选的实施例中，根据上述可触及评分、上述联合置信度值与上述联合特异性值，计算得到每个上述备选骨面的联合评分，包括：

步骤S702，对上述可触及评分、上述联合置信度值与上述联合特异性值对应分别赋予一个权重，得到第四权重值、第五权重值和第六权重值；

步骤S704，根据上述可触及评分、上述联合置信度值、上述联合特异性值、上述第四权重值、上述第五权重值和上述第六权重值，计算得到每个上述备选骨面的上述联合评分。

需要说明的是，可触及评分用于反映在假体置换手术过程中接触骨面的可能性，由于患者的病情不同、软骨影响以及术中医生实际采用的手术入路不同，不同患者可使用的骨面会有很大差异，这点在单骨面接触时影响不大，但由于联合骨面配准是尽可能通过扩大接触范围来实现高精度，因此将可触及评分纳入联合评分的计算范围，并为上述联合评分、上述置信度值、上述特异性值分别赋予适当的权重，以达到提升联合评分计算准确性，进而选取出与原始骨面更加贴合适配的虚拟骨面的目的。

在一种可选的实施例中，采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装，包括：

步骤S802，采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，以确定特征标记点和预留连接口；

步骤S804，根据上述特征标记点和上述预留连接口，将上述修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装。

可选的，可以但不限于采用红外光球阵列(主动/被动)、二维码、条纹序列等方式确定上述特征标记点(如医生/患者Marker)。

可选的，上述预留接口可以但不限于为螺纹接口，或其他形式的连接接口。

可选的，上述修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼的连接位置和/或方向唯一确定，可以通过上述预留连接口设计上述修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼之间的多种连接方式。

在一种可选的实施例中，上述手术中的定位导航方法可应用于肩关节置换术的定向装置中，如图3所示，该定向装置至少包括：骨面贴合模块、医生/患者Marker(即特征标记点)、定位模块，处理模块、显示模块以及存储模块。上述骨面贴合模块(如图4a所示)用于基于预先获得的患者的医学影像数据，根据上述医学影像数据逆向出患者骨骼的三维关节假体模型，并对上述三维关节假体模型进行修补完善，满足定制化加工***的要求后，设计出的具有与患者原始骨面互补贴合适配的工具，其中，上述骨面贴合模块预留有螺纹等形式的预留接口。上述医生/患者Marker通过上述预留接口与上述骨面贴合模块进行连接，其中，上述医生/患者Marker可以但不限于为红外光球阵列(主动/被动)、二维码、条纹序列以及其它具有相同技术原理的特征标记点；上述医生/患者Marker与上述骨面贴合模块之间的连接位置和连接方向唯一，或者可以通过上述预设接口设计多种不同的连接方式；可选的，通过查阅预先设计的3D加工文件获取上述医生/患者Marker与上述骨面贴合模块之间的连接方式(即空间转换关系)，图4b示出了上述医生/患者Marker与上述骨面贴合模块之间的一种连接方式。上述定位模块用于探测及识别阵列模式，可将识别到的上述阵列模式转换为空间三维坐标，用于患者骨骼以及手术工具的定位跟踪。上述通信模块用于上述对定位模块的获取到的医学影像数据进行处理，并将处理后的医学影像数据输出至上述数据处理模块。上述数据处理模块用于读取预先存储于存储模块中的底层数据，包括工具模型、策划文件等所有手术导航需要的数据，并接受上述通信模块的输出的上述处理后的医学影像数据，将上述底层数据和上述处理后的医学影像数据进行处理后，生成渲染画面传输至显示模块。上述显示模块，将手术工具、患者骨骼、三维关节假体模型动态可视化，并对修补处理后的三维关节假体模型的植入位置、植入角度进行定量化显示。

需要说明的是，在术前策划阶段，主要采用患者的骨骼模型，通过CT图像，核磁共振等一种或多种模态方式获取到的医学影像数据逆向得到上述患者的骨骼模型。可以在术前策划阶段三维关节假体模型在3D模型上标注出关节盂的中心点，或其他具有指导价值的点/线/轴。术前策划的空间信息可以通过骨面贴合模块以及光学定位医生/患者Marker的固定装配关系引入，如图4c所示，图示仅为植入方向以及关节盂中心的显示，还可以显示术前策划的其他空间信息，基于上述术前策划最终可以得到如图4d所示的截骨后的肱骨。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

在本实施例中还提供了一种手术中的定位导航装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”“装置”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述手术中的定位导航方法的装置实施例，图5是根据本发明实施例的一种手术中的定位导航装置的结构示意图，如图5所示，上述手术中的定位导航装置，包括：获取模块40、制作模块42、选取模块44、安装模块46，其中：

获取模块40，用于获取目标对象的医学影像数据，其中，上述医学影像数据中至少包括上述目标对象的目标骨骼，以及上述目标骨骼的原始骨面；

制作模块42，用于根据上述医学影像数据制作上述目标骨骼适配的三维关节假体模型；

选取模块44，用于根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；

安装模块46，用于采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装。

在本发明实施例中，采用手术中的定位导航方式，通过设置获取模块40，用于获取目标对象的医学影像数据，其中，上述医学影像数据中至少包括上述目标对象的目标骨骼，以及上述目标骨骼的原始骨面；制作模块42，用于根据上述医学影像数据制作上述目标骨骼适配的三维关节假体模型；选取模块44，用于根据上述医学影像数据选取与上述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；安装模块46，用于采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装，达到了准确获取安装定位并自动完成三维关节假体模型的贴合安装的目的，从而实现了提升手术中的定位导航效率和安装准确性的技术效果，进而解决了相关技术中手术中的定位导航方法存在的安装效率低且定位不准确的技术问题。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。

此处需要说明的是，上述获取模块40、制作模块42、选取模块44、安装模块46对应于实施例1中的步骤S102至步骤S108，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。

需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。

上述的手术中的定位导航装置还可以包括处理器和存储器，上述获取模块40、制作模块42、选取模块44、安装模块46等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元，上述内核可以设置一个或以上。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本申请实施例，还提供了一种关节假体安装机器人，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行任一项上述的手术中的定位导航方法。

根据本申请实施例，还提供了一种处理器的实施例。可选的，在本实施例中，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述任意一种手术中的定位导航方法。

根据本申请实施例，还提供了一种计算机程序产品的实施例，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有上述任意一种的手术中的定位导航方法步骤的程序。

可选的，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：根据上述医学影像数据将上述联合骨面切分为多个不同的子骨面；获取与上述联合骨面对应的多个备选骨面，并将多个上述备选骨面切分为与多个上述子骨面对应的多个备选子骨面；获取每个上述备选骨面的可触及评分，其中，上述可触及评分用于反映在假体置换手术过程中接触骨面的可能性，与患者的病情、软骨、可使用骨骼面、医生手术入路相关；根据上述医学影像数据对多个备选子骨面分别进行特异性计算，得到每个上述备选子骨面对应的特异性值，其中，上述特异性计算包括：特异结构评分，平面度计算，对称性参数计算；根据上述医学影像数据对多个上述备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个上述备选子骨面相关的置信度值；根据上述可触及评分、上述置信度值与上述特异性值，从多个上述备选骨面中选取与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面。

可选的，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：基于每个上述备选骨面对应的多个上述特异性值，计算得到每个上述备选骨面的联合特异性值；基于每个上述备选骨面对应的多个上述置信度值，计算得到每个上述备选骨面的联合置信度值；根据上述可触及评分、上述联合置信度值与上述联合特异性值，计算得到每个上述备选骨面的联合评分；根据上述联合评分，从多个上述备选骨面中选取与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面。

可选的，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：根据上述医学影像数据逆向得到点云数据；针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的特异结构进行评分，得到第一评分，其中，上述特异结构为包含凹陷特征、突起特征性的结构；针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的平面度进行评分，得到第二评分，其中，上述平面度用于反映上述备选子骨面的整体与平面之间的趋近程度；针对上述点云数据对每个上述备选子骨面的对称性进行评分，得到第三评分，其中，上述对称性用于反映上述备选子骨面的整体的对称性；对上述第一评分、上述第二评分和上述第三评分对应分别赋予一个权重，得到第一权重值、第二权重值和第三权重值；根据上述第一评分、上述第二评分、上述第三评分、上述第一权重值、上述第二权重值和上述第三权重值，计算得到每个上述备选子骨面对应的特异性值。

可选的，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：计算上述医学影像数据中不同层的三维影像中每个像素的平均信噪比；根据上述平均信噪比对多个备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个上述备选子骨面相关的上述置信度值。

可选的，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：采用切分框对上述医学影像数据中不同层的三维影像进行切分处理，得到切分后的多个局部图像；对多个上述局部图像分别进行去噪处理，得到多个处理后局部图像，其中，上述去噪处理包括但不限于均值滤波处理、自适应维纳滤波处理、中值滤波处理、贝叶斯滤波处理；计算多个上述处理后局部图像的对应的多个第一信噪比；将上述切分框移动预定个数的像素步长之后，采用下一切分框重复进行上述切分处理和上述去噪处理，得到第二信噪比，直至上述切分框与上述下一切分框重合；根据上述第一信噪比和上述第二信噪比计算上述处理后局部图像中每个上述像素的上述平均信噪比。

可选的，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：对上述可触及评分、上述联合置信度值与上述联合特异性值对应分别赋予一个权重，得到第四权重值、第五权重值和第六权重值；根据上述可触及评分、上述联合置信度值、上述联合特异性值、上述第四权重值、上述第五权重值和上述第六权重值，计算得到每个上述备选骨面的上述联合评分。

可选的，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：采用与上述原始骨面相贴合适配的上述虚拟骨面进行定位，以确定特征标记点和预留连接口；根据上述特征标记点和上述预留连接口，将上述修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼进行贴合安装，其中，上述修补处理后的三维关节假体模型与上述目标骨骼的连接位置和/或方向唯一确定。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取非易失性存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个非易失性存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的非易失性存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种手术中的定位导航方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的医学影像数据，其中，所述医学影像数据中至少包括所述目标对象的目标骨骼，以及所述目标骨骼的原始骨面；

根据所述医学影像数据制作所述目标骨骼适配的三维关节假体模型；

根据所述医学影像数据选取与所述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；

采用与所述原始骨面相贴合适配的所述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与所述目标骨骼进行贴合安装。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述虚拟骨面为联合骨面，则根据所述医学影像数据选取与所述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面，包括：

根据所述医学影像数据将所述联合骨面切分为多个不同的子骨面；

获取与所述联合骨面对应的多个备选骨面，并将多个所述备选骨面切分为与多个所述子骨面对应的多个备选子骨面；

获取每个所述备选骨面的可触及评分，其中，所述可触及评分用于反映在假体置换手术过程中接触骨面的可能性，与患者的病情、软骨、可使用骨骼面、医生手术入路相关；

根据所述医学影像数据对多个备选子骨面分别进行特异性计算，得到每个所述备选子骨面对应的特异性值，其中，所述特异性计算包括：特异结构评分，平面度计算，对称性参数计算；

根据所述医学影像数据对多个所述备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个所述备选子骨面相关的置信度值；

根据所述可触及评分、所述置信度值与所述特异性值，从多个所述备选骨面中选取与所述原始骨面相贴合适配的所述虚拟骨面。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述可触及评分、所述置信度值与所述特异性值，从多个所述备选骨面中选取与所述原始骨面相贴合适配的所述虚拟骨面，包括：

基于每个所述备选骨面对应的多个所述特异性值，计算得到每个所述备选骨面的联合特异性值；

基于每个所述备选骨面对应的多个所述置信度值，计算得到每个所述备选骨面的联合置信度值；

根据所述可触及评分、所述联合置信度值与所述联合特异性值，计算得到每个所述备选骨面的联合评分；

根据所述联合评分，从多个所述备选骨面中选取与所述原始骨面相贴合适配的所述虚拟骨面。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述医学影像数据对多个备选子骨面分别进行特异性计算，得到每个所述备选子骨面对应的特异性值，包括：

根据所述医学影像数据逆向得到点云数据；

针对所述点云数据对每个所述备选子骨面的特异结构进行评分，得到第一评分，其中，所述特异结构为包含凹陷特征、突起特征性的结构；

针对所述点云数据对每个所述备选子骨面的平面度进行评分，得到第二评分，其中，所述平面度用于反映所述备选子骨面的整体与平面之间的趋近程度；

针对所述点云数据对每个所述备选子骨面的对称性进行评分，得到第三评分，其中，所述对称性用于反映所述备选子骨面的整体的对称性；

对所述第一评分、所述第二评分和所述第三评分对应分别赋予一个权重，得到第一权重值、第二权重值和第三权重值；

根据所述第一评分、所述第二评分、所述第三评分、所述第一权重值、所述第二权重值和所述第三权重值，计算得到每个所述备选子骨面对应的特异性值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述医学影像数据对多个所述备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个所述备选子骨面相关的置信度值，包括：

计算所述医学影像数据中不同层的三维影像中每个像素的平均信噪比；

根据所述平均信噪比对多个备选子骨面进行影像置信度评估，得到多个所述备选子骨面相关的所述置信度值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算所述医学影像数据中不同层的三维影像中每个像素的平均信噪比，包括：

采用切分框对所述医学影像数据中不同层的三维影像进行切分处理，得到切分后的多个局部图像；

对多个所述局部图像分别进行去噪处理，得到多个处理后局部图像，其中，所述去噪处理包括但不限于均值滤波处理、自适应维纳滤波处理、中值滤波处理、贝叶斯滤波处理；

计算多个所述处理后局部图像的对应的多个第一信噪比；

将所述切分框移动预定个数的像素步长之后，采用下一切分框重复进行所述切分处理和所述去噪处理，得到第二信噪比，直至所述切分框与所述下一切分框重合；

根据所述第一信噪比和所述第二信噪比计算所述处理后局部图像中每个所述像素的所述平均信噪比。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述可触及评分、所述联合置信度值与所述联合特异性值，计算得到每个所述备选骨面的联合评分，包括：

对所述可触及评分、所述联合置信度值与所述联合特异性值对应分别赋予一个权重，得到第四权重值、第五权重值和第六权重值；

根据所述可触及评分、所述联合置信度值、所述联合特异性值、所述第四权重值、所述第五权重值和所述第六权重值，计算得到每个所述备选骨面的所述联合评分。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用与所述原始骨面相贴合适配的所述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与所述目标骨骼进行贴合安装，包括：

采用与所述原始骨面相贴合适配的所述虚拟骨面进行定位，以确定特征标记点和预留连接口；

根据所述特征标记点和所述预留连接口，将所述修补处理后的三维关节假体模型与所述目标骨骼进行贴合安装，其中，所述修补处理后的三维关节假体模型与所述目标骨骼的连接位置和/或方向唯一确定。

9.一种手术中的定位导航装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标对象的医学影像数据，其中，所述医学影像数据中至少包括所述目标对象的目标骨骼，以及所述目标骨骼的原始骨面；

制作模块，用于根据所述医学影像数据制作所述目标骨骼适配的三维关节假体模型；

选取模块，用于根据所述医学影像数据选取与所述原始骨面相贴合适配的虚拟骨面；

安装模块，用于采用与所述原始骨面相贴合适配的所述虚拟骨面进行定位，将修补处理后的三维关节假体模型与所述目标骨骼进行贴合安装。

10.一种关节假体安装机器人，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至8任一项所述的手术中的定位导航方法。

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