[实用新型]移动式C-arm三维影像系统无效

专利信息
申请号: 200820203978.8 申请日: 2008-11-20
公开(公告)号: CN201324245Y 公开(公告)日: 2009-10-14
发明(设计)人: 王乔生 申请(专利权)人: 王乔生
主分类号: A61B6/03 分类号: A61B6/03
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 519015广东省珠海*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 移动式 arm 三维 影像 系统
【说明书】:

技术领域

实用新型涉及医疗中的X线影像系统。

背景技术

计算机辅助手术治疗已被广泛地应用在医学上,临床手术中也急需三维空间的立体定位。如骨科手术中的膝关节置换术、髋关节置换术及脊椎固定穿刺等等,这都需要借助计算机影像的辅助,实现治疗的规划与导引,并以此提高手术质量,同时降低手术的危险性。

众所周知,计算机断层扫描CT,能够帮助医师进行手术前的常规病变诊断,以及为临床治疗方案的制定,提供非常重要的三维影像成像手段;而移动式手术用C-arm(C臂)影像系统,则是为医师在手术进行中,提供重要的二维介入与引导影像成像。

但在复杂的手术过程中,医师经常会用到复合的2D/3D成像,也会经常依赖于非常重要的三维影像手段,并以此技术手段,来确保复杂手术的成功率。

现有技术的问题是,常规CT的庞大身躯和O型断层结构,使其不能进入手术室,而现有移动式C-arm影像系统又只能提供二维的影像成像。因此,在临床手术治疗中,现实急需能同时具有2D/3D成像功能,又能保留移动式C-arm系统的操作方便、设计紧凑特点的新型的移动式C-arm三维影像系统。

实用新型内容

本实用新型提供一种移动式C-arm三维影像系统,对现有的C-arm影像系统的构造进行改进,从而以二维影像来重建出三维立体模型影像。

上述目的由以下技术方案实现:

一种移动式C-arm三维影像系统,包括C-arm主机、控制机柜、连接臂、C臂、X线发生器、X线探测器、影像处理器、显示器及控制面板,其特征在于:还包括激光定位装置及附加标记,激光定位装置的设置使其产生的激光与X线束中心线重合,附加标记设置在X线束区域内。

本实用新型提供的移动式C-arm三维影像系统以常规骨科手术C-arm系统为主,再整合光学激光定位装置,然后进行最佳的C-arm束影像三维重建,最终实现临床急需的,高质量移动式术中三维成像C-arm介入与引导影像系统新设备。它的使用成本较常规的CT扫描影像低,而又能发挥C-arm的高机动性能,这对提高复杂手术的成功率,避免病人排队CT扫描所需的等待时间,以及降低医疗保健费用,都能起到极积和现实的作用。

附图说明

图1为本实用新型提供的移动式C-arm三维影像系统的组成示意图。

具体实施方式

如图1所示,本实施例提供的移动式C-arm三维影像系统包括C-arm主机1、控制机柜2、连接臂3、C臂4、X线发生器5、X线探测器6、激光定位装置、附加标记、影像处理器8、显示器11及控制面板12。其中,连接臂3可以沿X轴(参见图1中的坐标标示)伸缩,并可绕Z轴旋动,C臂4与连接臂3配合,C臂4可以在XZ平面内转动,由此使得X线发生器5、X线探测器6可以以不同位置及角度进行拍照。激光定位装置的设置要求是使其产生的激光与X线束中心线重合,本实施例中激光定位装置包括激光源71及反射机构72,激光源71设置在C臂4上,反射机构72设置在X线发生器5,激光源41发出的激光经发射机构42反射后保持与X线束中心线重合。影像处理器8与X线探测器可数据通讯地连接,显示器11及控制面板12与影像处理器8可数据通讯地连接。所述附加标记设置在X线束区域内。

激光定位装置发射的激光作为X线束中心线的标度,通过激光的量测,就能确定X线源相对旋转的角度,使得所拍摄的每一二维影像具有一一对应的角度;通过设置附加标记,确定一标准物理尺寸,各图片可依据该附加标记放大或缩小至统一尺寸。实现以上两点,便具备了合成三维影像的前提条件。

基于图1所示系统,本实施例还提供一种基于上述移动式C-arm三维影像系统的成像方法,其特征在于,包括如下步骤:

(1)通过旋转、平动连接臂或旋转C臂,对待拍部位进行全景的X线摄影;其中,利用激光定位装置量测,并计算X线源的旋转方位,配合影像采集取卡,获取各方向的X线源投影图象;

(2)利用影像处理器进行影像前处理,具体指:利用双线性内插方式,将附加标记的灰阶值以邻近点灰阶值取代;

关于步骤(2),要说明的是:Oldendorf(人名)于1961年实用新型了反投影法,之后Saniner(人名)以线形内插的方式来改良反投影法,这样可以减少50%的乘法计算量,但会小幅增加加法计算量,而Salvatore(人名)则直接以傅立叶转换的方式来计算雷登转换,并内插出傅立叶空间中的数值,并计算出各个二维切面上的灰阶值,最后经过堆栈而得到整个三维空间的灰阶值信息。由上可知,步骤(2)通过现有技术是可以实现的。

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