[发明专利]一种椎弓根螺钉最优置钉点的智能定位方法

说明书

本发明提供一种椎弓根螺钉最优置钉点的智能定位方法，其特征在于，方法包括步骤：S1、获取多组人体椎弓根的CT扫描图片，构建CT扫描图片的三维网格模型M_i（i=1,2，……，a）；S2、计算三维网格模型M_i上的每个顶点v_j^（i）的特征向量F_j^（i），标注每个特征向量F_j^（i）对应的向量标签L_j^（i）；S3、利用深度神经网络算法对集合S以及对应的训练标签进行训练学习，获取深度神经网络模型；S4、获取一待定位的人体椎弓根三维网格模型，获取待定位的三维网格模型的特征向量，将该特征向量输入深度神经网络模型以获取其一一对应的标签结果，根据标签结果获取待定位的三维网格模型中的最佳置钉点位置。上述方法解决了最优置钉入点定位地智能生成问题。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种椎弓根螺钉最优置钉点的智能定位方法。

背景技术

椎弓根螺钉内固定是治疗脊柱复位等脊柱手术的有效方法，但椎弓根的结构复杂多变，椎弓根的固有解剖结构较为狭窄，且其周围毗邻血管、神经及脊髓等重要的解剖结构。准确地植入一根长度合适的椎弓根螺钉非常关键，若植入的椎弓根螺钉位置出现较大偏差，则会损伤毗邻重要组织结构，将造成严重的手术并发症。所以椎弓根螺钉置入位置的定位方法是各类脊柱手术的关键。

在对定位最优置钉点时，现有技术最常采用的是解剖标志点法、椎板开窗法、C型臂透视辅助置钉、X线透视法等依托物理方式或者医师经验的方法。这些方法有些容易因麻药、物理射线等对人体造成伤害，另外一些要依附于经验，不易推广且不稳定性高。所以，采用智能化的定位最优置钉点，成为目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种椎弓根螺钉最优置钉点的智能定位方法，以实现对椎弓根最优置钉点的智能定位。

本发明的技术方案是：一种椎弓根螺钉最优置钉点的智能定位方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

S1、获取多组人体椎弓根的CT扫描图片，构建所述CT扫描图片的三维网格模型M_i(i＝1,2,...,a)，a为正整数；

S2、计算三维网格模型M_i上的每个顶点的特征向量标注每个特征向量对应的向量标签j为正整数；

S3、将所有三维网格模型M_i上所有顶点对应的特征向量构成集合S，将集合S作为训练样本，并将每一个特征向量对应的向量标签作为训练样本S的训练标签，利用深度神经网络算法对集合S以及对应的训练标签进行训练学习，获取深度神经网络模型；

S4、获取一待定位的人体椎弓根三维网格模型，获取所述待定位的三维网格模型的特征向量，将该特征向量输入深度神经网络模型以获取其一一对应的标签结果，根据所述标签结果获取所述待定位的三维网格模型中的最佳置钉点位置。

较佳的，在步骤S2中，利用小波核签名提取三维网格模型M_i上的每个顶点的特征向量

较佳的，构成所述集合S的所有三维网格模型中已标注最佳置钉点位置，于所述集合S中的特征向量对应为最佳置钉点位置时对应的所述向量标签为1，否则为0。

较佳的，步骤S4包括步骤：

S41、获取一待定位的人体椎弓根三维网格模型，获取所述待定位的三维网格模型的特征向量；

S42、将所述待定位的三维网格模型的特征向量全部输入所述深度神经网络模型，获取每个特征向量对应的标签结果，根据所述标签结果判断椎弓根螺钉的最佳置钉点位置。

较佳的，于所述标签结果为1时，所述标签结果对应的顶点为最佳置钉点位置。