[发明专利]一种术中配准方法、装置、存储介质和服务器

说明书

本发明实施例提供了一种术中配准方法、装置、存储介质和服务器。本发明实施例的方案中，获取病灶图像；通过非刚性配准算法和探针，对病灶图像进行粗配准，生成初始矩阵；通过迭代最近点算法，根据预先采集的源点集、预先生成的目标点集和初始矩阵，生成配准矩阵，无需采购配准设备，可以节约配准成本；保证了配准精度，从而保证了导航手术的精度，进而提高了手术安全性；耗时较短，能够高效实现精确配准。

【技术领域】

本发明涉及计算机辅助医疗技术领域，尤其涉及一种术中配准方法、装置、存储介质和服务器。

【背景技术】

随着计算机辅助诊断的出现，特别是影像导航手术的实现，使得手术过程中医生能够根据术前人体病灶部位的三维图像了解患者病情然后制定规划。影像导航手术是一种集病灶定位准、术中创伤小、手术成功率高等众多优点于一体且使用广泛的临床手术。通常医生采用术中锥形束CT(Cone-beam CT，简称：CBCT)配准方式或术中X片2D-3D配准方式进行配准，引导医生在术中实时跟踪相对患者病灶位置，从而能达到依据医生规划准确切除病灶或者准确植入钢钉等器械的目的，然而，若采用术中CBCT配准方式，需要采购CBCT设备，导致成本增加，术中对患者的辐射次数较多，对患者身体会造成一定伤害，且CBCT图像不够精确，误差较大；若采用术中X片2D-3D配准方式，这种配准算法较为复杂，耗时较长，配准效率较低，导致手术安全性较低。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种术中配准方法、装置、存储介质和服务器，可以节约配准成本；保证了配准精度，从而保证了导航手术的精度，进而提高了手术安全性；耗时较短，能够高效实现精确配准。

一方面，本发明实施例提供了一种术中配准方法，该方法包括：

获取病灶图像；

通过非刚性配准算法和探针，对病灶图像进行粗配准，生成初始矩阵；

通过迭代最近点算法，根据预先采集的源点集、预先生成的目标点集和初始矩阵，生成配准矩阵。

可选地，通过非刚性配准算法和探针，对病灶图像进行粗配准，生成初始矩阵，包括：

通过非刚性配准算法，根据病灶图像，生成第一指定数量的骨性标志点；

根据骨性标志点，通过探针采集骨性标志点对应的相对位置点，生成多组对应点，每组对应点包括骨性标志点和骨性标志点对应的相对位置点；

对多组对应点按照第二指定数量的对应点进行排列组合，生成多个矩阵；

对每个矩阵进行计算，生成每个矩阵对应的误差；

从每个矩阵对应的误差中筛选出最小值，并将最小值对应的矩阵确定为初始矩阵。

可选地，在通过迭代最近点算法，根据预先采集的源点集、预先生成的目标点集和初始矩阵，生成配准矩阵之前，还包括：

通过移动立方体算法，根据病灶图像，生成目标点集。

可选地，在通过迭代最近点算法，根据预先采集的源点集、预先生成的目标点集和初始矩阵，生成配准矩阵之前，还包括：

将病灶图像按照骨面特性划分为多个区域，每个区域包括对应的采集数量；

在每个区域内通过探针按照采集数量任意采集源点；

将采集到的源点作为源点集。

可选地，初始矩阵包括初始旋转矩阵和初始平移矩阵；通过迭代最近点算法，根据预先采集的源点集、预先生成的目标点集和初始矩阵，生成配准矩阵，包括：

从目标点集中任意选取一个初始目标点；