申请/专利权人：中科智博(珠海)科技有限公司

申请日：2023-04-24

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN116492052B

主分类号：A61B34/20

分类号：A61B34/20;A61B34/10;A61B90/00;G06T7/00;G06T5/50;G06T19/00;G06T17/00;G06T7/33

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2023.08.15#实质审查的生效;2023.07.28#公开

摘要：本发明实施例提供了一种基于混合现实脊柱三维可视化手术导航系统，包括：设置有第一导航单元的混合现实设备、设置有第二导航单元的C臂成像设备、光学手术定位导航仪以及跨模态图像生成模块；其中，光学手术定位导航仪用于根据第一导航单元的坐标信息和第二导航单元的坐标信息并建立三维空间坐标系，以及用于对混合现实设备的三维空间坐标进行动态追踪；跨模态图像生成模块用于生成三维脊柱病灶融合图像数据并发送至混合现实设备，混合现实设备用于根据实时坐标信息、位置信息、真实场景图像和三维脊柱病灶融合图像进行配准处理，得到混合现实三维图像。该系统能够减少人为配准误差，提高导航精度，从而提高缩短操作时间、降低医患辐射危害。

主权项：1.一种基于混合现实脊柱三维可视化手术导航系统，其特征在于，包括：混合现实设备，包括第一导航单元；C臂成像设备，包括第二导航单元，所述C臂成像设备用于在手术过程中获取患者脊柱的射线图像数据；光学手术定位导航仪，用于根据所获取对患者脊椎扫描过程中的所述第一导航单元的坐标信息和所述第二导航单元的坐标信息并建立三维空间坐标系，以及用于对所述混合现实设备的三维空间坐标进行动态追踪，得到所述混合现实设备在手术过程中的实时坐标信息；跨模态图像生成模块，用于生成三维脊柱病灶融合图像数据并将所述三维脊柱病灶融合图像数据发送至所述混合现实设备，其中所述三维脊柱病灶融合图像数据包括三维脊柱病灶融合图像以及所述三维脊柱病灶融合图像中的位置信息，所述三维脊柱病灶融合图像为对所述射线图像数据和第一图像数据所配准融合得到的图像，所述第一图像数据为对手术前获取的患者脊柱的CT图像和或MRI图像进行腰椎病变部位进行三维重建后的图像，所述位置信息根据所述C臂成像设备的坐标信息以及所述三维脊柱病灶融合图像得到；所述混合现实设备还用于获取真实场景图像，并根据所述实时坐标信息、所述位置信息、所述真实场景图像和所述三维脊柱病灶融合图像进行配准处理，得到混合现实三维图像；所述跨模态图像生成模块还包括图像融合模块单元和数据传输单元，所述图像融合模块单元用于将手术前获取的患者脊柱的所述CT图像和或所述MRI图像进行椎骨分割识别处理，得到所述第一图像数据；所述图像融合模块单元还用于将手术过程中获取的患者脊柱的射线图像数据和第一图像数据进行对称对齐与质心对齐处理，得到对齐后的初步融合图像数据；所述图像融合模块单元还用于利用点云精配准ICP算法对所述初步融合图像数据进行融合处理得到三维脊柱病灶融合图像；所述数据传输单元用于将所述图像融合模块单元所生成的所述三维脊柱病灶融合图像数据传输至所述混合现实设备；所述第一图像包括CT图像和MRI图像，所述图像融合模块单元还用于将所述CT图像和所述MRI图像分别椎骨定位网络进行第一定位处理，得到所述CT图像的每个椎骨对应的定位点信息和所述MRI图像中的每个椎骨对应的定位点信息；通过所述定位点信息分别分割所述CT图像和所述MRI图像中的每个椎骨，得到所述CT图像中每个椎骨的第一椎骨图像数据和所述MRI图像中每个椎骨的第二椎骨图像数据；根据所述CT图像中每个椎骨的第一椎骨图像数据和所述MRI图像中每个椎骨的第二椎骨图像数据得到椎骨分割后的所述CT图像和所述MRI图像；将椎骨分割后的所述CT图像和所述MRI图像进行配准处理，得到所述第一图像数据；其中，在所述椎骨定位网络中通过语义分割网络回归出每个定位点的热图，热图的生成方法通过以下公式处理得到： ；xi为第i个脊椎骨的质心，σi为可学习参数： ；HLA为初始热图，HSC为对HLA中的虚假光斑进行排除，使用卷积核尺度提高特征的感受野，从全局的角度提取目标点所得到的热图，通过相乘的方式得到目标热图；目标函数采用L2损失函数： ；定位点取热图中灰度值最大的点的坐标： ；根据得到的热图的点的坐标，通过裁剪的方式提取局部的椎骨原始灰度图像，将热图与灰度图作为分割网络U-Net的输入，专注于分割定位点所在的脊椎骨，其中，损失函数采用交叉熵和DSC损失函数： 。

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