[发明专利]一种医学图像配准方法和手术导航系统

说明书

本发明公开了一种医学图像配准方法和手术导航系统，所述包括以下步骤：从三维图像空间中获取图像空间点集，并从物理空间中获取对应所述图像空间点集的物理空间点集；以每个图像空间点为中心，采用区域生长算法生成模糊配准参考模板；根据所述模糊配准参考模板和物理空间点计算初始转移矩阵；基于所述初始转移矩阵对模糊配准参考模板进行坐标转换得到初始迭代点集；根据初始迭代点集和物理空间点集，计算迭代转移矩阵；初始迭代点集和迭代转移矩阵的乘积即图像空间到物理空间的转移矩阵。

技术领域

本发明属于手术导航领域，尤其涉及一种医学图像配准方法和手术导航系统。

背景技术

近年来，随着医学图像处理和计算机辅助外科的发展，各种数字外科技术被广泛应用于临床。而将来自于不同传感器、不同时间、或者不同空间的图像融合到一个坐标系下，成为数字外科应用的一个关键技术。比如，在图像导航手术过程中，只有将术前设计的三维图像数据匹配到病人所在的物理坐标系中，才能实现术中的引导和跟踪。

图像配准的实质是通过输入和输出图像来计算两个坐标系之间的转移矩阵。目前常用的方法主要包括基于表面数据的迭代配准算法和基于标记点的最小二乘拟合配准算法。但由于术中能获取到的表面数据是有限且容易变形，因此基于标记点的配准方法更加可靠和精确，在临床应用中收到更多的青睐。而基于标记点的配准方法又可以分为基于植入式标记点配准和基于自然解剖标记点的配准。基于植入式标记点，顾名思义需要在术前将标记物固定到病人身体上，会造成一定程度的创伤；而基于自然解剖标记点的方法，难点则在于难以实现标记点的自动识别。

事实上，最实用且理想的方式，是在术前和术中分别通过手动的方式选取具有明显特征的解剖结构作为配准的参考点，来实现术前和术中三维坐标匹配。但是手动选点存在较大的误差和不稳定性，即存在较大的随机噪声。而目前基于点数据的配准方法不具备处理噪声的能力。

因此，针对术前和术中三维坐标匹配，如何有效抑制噪声，提高医学图像配准精确度，是目前本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种医学图像配准方法和手术导航系统，所述配准方法基于图像空间参考点经区域生长后的模糊配准参考模板，计算图像空间到导航空间的转移矩阵，能够有效抑制图像配准的噪声，鲁棒性更高，实现术前数据和术中导航数据的精确有效地坐标匹配。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种医学图像配准方法，包括以下步骤：

从三维图像空间中获取图像空间点集，并从物理空间中获取对应所述图像空间点集的物理空间点集；

以每个图像空间点为中心，采用区域生长算法生成模糊配准参考模板；

根据所述模糊配准参考模板和物理空间点计算初始转移矩阵；

基于所述初始转移矩阵对模糊配准参考模板进行坐标转换得到初始迭代点集；

根据初始迭代点集和物理空间点集，计算迭代转移矩阵；初始迭代点集和迭代转移矩阵的乘积即图像空间到物理空间的转移矩阵。

进一步地，所述迭代转移矩阵计算方法为：以物理空间点集为参考，采用迭代方法从初始迭代点集匹配与其几何特征最相似的点集；基于所述点集和物理空间点集，计算迭代转移矩阵。

进一步地，所述初始转移矩阵计算方法为：计算模糊配准参考模板的中心点集；根据所述中心点集和物理空间点集，计算初始转移矩阵。

进一步地，所述区域生长算法的生长准则函数：