[发明专利]一种骨关节的自动配准定位方法及装置

权利要求书

1.一种骨关节的自动配准定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取受试者的双平面同步动态X光影像以及CT体数据，并对所述CT体数据进行分割得到目标骨的CT骨骼数据；

S2：对所述双平面同步动态X光影像进行空间校正，得到所述双平面同步动态X光影像的不同拍摄视角之间的相对位置；

S3：对校正后的所述双平面同步动态X光影像进行去噪处理；

S4：对所述CT骨骼数据依据用于拍摄所述双平面同步动态X光影像的设备的成像参数以生成虚拟X光影像，即DRR影像；

S5：计算若干组所述DRR影像与对应视角的所述双平面同步动态X光影像相似度，采用第一优化算法进行空间位置搜索，比较同一视角的所述双平面同步动态X光影像与所述DRR影像的相似度，迭代更新不同时刻不同目标骨的位置变化矩阵，直到得到相对应的最终位置变化矩阵，所述第一优化算法为粒子群优化算法；

S6：根据不同时刻不同目标骨的所述最终位置变化矩阵，确定骨关节的相对运动；

其中，在所述步骤S5中，通过相似性测试函数获取相似度，包括以下步骤：

B1：在直角坐标系下，基于轴对齐包围盒的线盒相交技术判断去噪后的所述双平面同步动态X光影像与所述CT体数据是否相交，并得到去噪后的所述双平面同步动态X光影像穿过所述CT体数据路径的大小参数；

B2：对所述步骤B1中的路径的大小参数进行插值、积分，得到去噪后的所述双平面同步动态X光影像穿过所述CT体数据的衰减系数的积分值，从而得到所述CT骨骼数据转化为DRR影像的各点像素值；

B3：计算去噪后的所述双平面同步动态X光影像与对应视角下所述DRR影像的归一化互信息，其计算定义为其中H(DRR)为计算所述DRR影像的熵，H(F)为计算去噪后的所述双平面同步动态X光影像的熵，H(DRR，F)为计算影像的联合熵，影像的熵的计算定义为其中hi为图像中灰度值为i的像素点总数，N表示图像的灰度级数；

所述DRR影像与去噪后的所述双平面同步动态X光影像的联合熵计算定义为其中，为所述DRR影像与所述去噪后的所述双平面同步动态X光影像的联合概率密度分布；

B4：对于不同视角的去噪后的所述双平面同步动态X光影像与所述DRR影像计算其总体相似度F＝w_F1×NMI_F1+w_F2×NMI_F2，令f_i^g＝F，其中，f_i^g为相似度，w_F1为第一视角所占比重，w_F2为第二视角所占比重，NMI为对应视角下的去噪后的所述双平面同步动态X光影像与所述DRR影像的归一化互信息。

2.根据权利要求1所述的骨关节的自动配准定位方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述对所述CT体数据进行分割得到目标骨的CT骨骼数据进一步包括以下步骤：

A1：在所述CT体数据内选取目标骨的种子点；

A2：根据所述种子点通过区域增长的方式进行分割，得到所述CT骨骼数据。

3.根据权利要求1所述的骨关节的自动配准定位方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

通过铅点网格对所述双平面同步动态X光影像进行空间校正，确定所述双平面同步动态X光影像的不同拍摄视角之间的相对位置，其中，所述不同拍摄视角之间的相对位置为不同组的X光发射器的放射源与X光接收器的相对位置，通过不同组的所述X光发射器与所述X光接收器拍摄得到所述双平面同步动态X光影像。

4.根据权利要求1所述的骨关节的自动配准定位方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：

建立全变分去噪模型，用于对空间校正后不同时刻的所述双平面同步动态X光影像进行去噪，利用第二优化算法求解所述全变分去噪模型得到能量最小化的泛函，以获取去噪X光影像。