基于影像整复的虚拟内固定物生成方法及装置

技术领域

本发明涉及一种以在影像上对骨折的骨骼进行整复的方式为基础的虚拟内固定物生成方法及装置。

背景技术

骨折会根据应力(Stress)的大小、方向、部位而形成多种形态，因此断裂的骨骼碎片也形成不同形态，即，骨折碎片的数量、位置及形状会有所不同。

为了治疗这种形态多样的骨折，将经过如下的治疗过程，即，在切开最靠近骨折部位的皮肤和肌肉组织后，以使得多个骨折碎片最大限度维持骨折之前的原本位置和形状的方式进行排列，通过板(Plate)和螺钉(Screw)等来以使得排列后的多个骨折碎片不会移动的方式进行固定。

其中，使得多个骨折碎片维持骨折之前的原本位置和形状的作业被称为整复(Reduction)，通过板和螺钉等固定多个骨折碎片的作业被称为内固定(Internalfixation)，用于内固定的板和螺钉或金属销或髓内钉(Intramedullary nail)等人体插入物被称为内固定物。在如上所述的整复及内固定手术中，骨折碎片的数量越多、形状越不规则，手术难度便越大且成功率越低。

另一方面，在发生骨折的情况下，骨折碎片的数量、位置及形状根据所受到的应力(Stress)而有所不同，由于最初仅仅将骨折的影像作为医学影像来确认患者的状态，因此，无法知晓骨折之前的骨骼原本为何种形状。当然，虽然可将相反侧未骨折的骨骼作为镜像(Mirroring)来重组并导出骨折之前的骨骼的原本形状，但由于人的骨骼并不是左右完全相同，因此这也不算准确。

最终，现阶段只能在不清楚骨折后的骨骼的原本形状的状态下进行内固定手术，因此，无法制造与患者的骨折的骨骼完全相符的板等定制型内固定物。实际会在手术室中通过直接抓取并移动多个骨折碎片来进行整复并利用常用板进行内固定，但这存在如下问题，即，常用板并不适合经整复的骨骼。

现有的板和螺钉作为已实现标准化的常用医疗设备，以将人类骨骼的平均形状考虑在内的方式基于平均形状来分等级制造成不同大小和长度并销售。在手术时，在实际对患者的骨骼进行整复后，对多种规格的板和经整复的骨骼进行比较来使用形状和大小最类似的板。

但是，即使以平均值对板实现规格化，但大部分板与患者的骨骼形状之间无法形成精确匹配，这给手术造成了很大的难度。例如，骨骼的表面弯曲或三维扭曲程度无法用板体现，或者板的固定孔的位置并不适合骨折碎片，这都会造成无法向骨折碎片插入螺钉的情况。因此，在有些情况下将很难利用板进行内固定，若内固定产生错误，则有可能产生无法再次复原骨骼的原本形状或骨骼无法粘连的不愈合现象。

发明内容

技术问题

本发明的目的在于，提供如下的基于影像整复的虚拟内固定物生成方法及装置，即，可基于在影像上对骨骼进行整复的内容来生成虚拟内固定物并由此制作适合患者的定制型内固定物。

并且，本发明的另一目的在于，提供如下的基于影像整复的虚拟内固定物生成方法及装置，即，可基于在影像上对骨骼进行整复的内容来调节插入固定部件的固定孔的位置及方向。

技术方案

为了实现上述目的，本发明提供一种基于影像整复的虚拟内固定物生成方法，其包括如下的步骤：从包括骨折部位在内的骨折医学影像中识别多个骨折碎片的位置及形状；通过分析多个骨折碎片的形状来判断多个骨折碎片的匹配性；基于匹配性移动多个骨折碎片的位置来对骨折部位进行影像整复；以及生成用于固定经影像整复的骨折部位的虚拟内固定物。

其中，识别多个骨折碎片的位置及形状的步骤可包括如下的步骤：从骨折医学影像中选定多个关注区域；以及提取多个关注区域的特征。

并且，在识别多个骨折碎片的位置及形状的步骤中，可通过分析多个关注区域的特征来识别多个骨折碎片的形状及位置。

并且，判断多个骨折碎片的匹配性的步骤可包括如下的步骤：分析多个骨折碎片的脊线及骨折线；从多个骨折碎片中选定脊线及骨折线的匹配性最高的一对匹配骨折碎片；以及计算分别包含于一对匹配骨折碎片的骨折线并相互对应的多个顶点的匹配向量。

并且，在对骨折部位进行影像整复的步骤中，可通过移动相互对应的多个顶点的匹配向量中的至少一个来对骨折部位进行影像整复。

并且，生成虚拟内固定物的步骤可包括如下的步骤：生成板本体，上述板本体与经影像整复的骨折部位的表面相接触；以及形成固定孔，上述固定孔用于向骨折部位及板本体插入固定部件。

并且，在形成固定孔的步骤中，可基于经影像整复的骨折部位来确定插入固定部件的位置及方向并形成固定孔。

并且，在形成固定孔的步骤中，可基于经影像整复的骨折部位来在多个骨折碎片的边界之外的区域形成固定孔。

并且，本发明提供一种基于影像整复的虚拟内固定物生成装置，其包括：骨折碎片识别部，从包括骨折部位在内的骨折医学影像中识别多个骨折碎片的位置及形状；匹配性判断部，通过分析多个骨折碎片的形状来判断多个骨折碎片的匹配性；影像整复部，基于匹配性移动多个骨折碎片的位置来对骨折部位进行影像整复；以及虚拟内固定物生成部，生成虚拟内固定物，上述虚拟内固定物用于固定经影像整复的骨折部位。

其中，骨折碎片识别部可包括：关注区域选定部，从骨折医学影像中选定多个关注区域；以及特征提取部，用于提取多个关注区域的特征。

并且，骨折碎片识别部可通过分析多个关注区域的特征来识别多个骨折碎片的形状及位置。

并且，匹配性判断部可包括：形状分析部，用于分析多个骨折碎片的脊线及骨折线；匹配骨折碎片选定部，用于从多个骨折碎片中选定脊线及骨折线的匹配性最高的一对匹配骨折碎片；以及匹配向量计算部，用于计算分别包含于一对匹配骨折碎片的骨折线并相互对应的多个顶点的匹配向量。

并且，影像整复部可通过移动相互对应的多个顶点的匹配向量中的至少一个来对骨折部位进行影像整复。

并且，虚拟内固定物生成部可包括：板本体生成部，用于生成板本体，上述板本体与经影像整复的骨折部位的表面相接触；以及固定孔形成部，用于形成固定孔，上述固定孔用于向骨折部位及板本体插入固定部件。

并且，固定孔形成部可基于经影像整复的骨折部位来确定插入固定部件的位置及方向并形成固定孔。

并且，固定孔形成部可基于经影像整复的骨折部位来在多个骨折碎片的边界之外的区域形成固定孔。

发明的效果

本发明具有如下效果，即，可通过在影像上进行整复来在实际进行整复手术之前掌握骨折碎片的数量、位置及形状并掌握用于整复的各个骨折碎片的移动位置。并且，当顺利完成整复手术时，可掌握骨骼的形状。

由此，不仅提高手术人员的便利性，而且，可缩短整复及内固定手术计划所消耗的时间，可提高整复及内固定手术计划的准确性。并且，可在整复及内固定手术之前更简单易懂地向患者说明定制型整复及内固定手术计划。

并且，本发明基于在影像上对骨骼进行整复的内容来生成虚拟内固定物并由此实际制作内固定物，因此，可制作适合患者的定制型内固定物。并且，可基于影像整复来调节插入固定部件的固定孔的位置及方向，因此，当手术难度较高时，即，在粉碎性骨折那样产生多个骨折碎片或骨折碎片的形状不规则的情况下，也可向各个骨折碎片插入固定部件，只要使定制型的板贴合骨折碎片就可使骨骼自然地再次恢复成原本的形状，可由此缩短手术时间，最终可提高手术成功率并降低不愈合率。

可通过本发明得到的效果并不局限于以上所提及的效果，本发明所属技术领域的普通技术人员可通过以下记载明确理解未提及的其他效果。

附图说明

图1为本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成装置的简要框图。

图2为本发明实施例的骨折碎片识别部的具体框图。

图3为用于说明本发明实施例的从骨折医学影像中生成骨折碎片识别影像的过程的图。

图4为本发明实施例的匹配性判断部的具体框图。

图5为用于说明本发明实施例的将骨折碎片识别影像转换为整复医学影像的过程的图。

图6为本发明实施例的虚拟内固定物生成部的具体框图。

图7为用于说明本发明实施例的生成虚拟内固定物的过程的图。

图8为本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成方法的流程图。

具体实施方式

以下，参照附图进一步详细说明本发明的实施例。在此情况下，对于附图中的相同结构要素尽可能赋予相同的附图标记。而且，省略了与有可能混淆本发明的主旨的公知功能及结构相关的详细说明。

在本发明的实施例中，各个结构要素可由一个结构要素或一个以上的下级结构要素构成，各个结构要素所执行的电气功能、电子功能及机械功能可通过电子电路、集成电路及专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)等公知的多种器件或机械要素实现，可分别形成单个结构要素，也可由两个以上的结构要素组合而成。

图1为本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成装置的简要框图。

如图1所示，本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成装置可包括骨折碎片识别部110、匹配性判断部120、影像整复部130以及虚拟内固定物生成部140。

图2为本发明实施例的骨折碎片识别部的具体框图，图3为用于说明本发明实施例的从骨折医学影像中生成骨折碎片识别影像的过程的图。

参照图3，骨折碎片识别部110从包括骨折部位在内的骨折医学影像中识别多个骨折碎片的位置及形状。

如图2所示，骨折碎片识别部110可包括骨折医学影像获取部111、关注区域选定部112以及特征提取部113。

骨折医学影像获取部111用于获取患者的骨折医学影像。即，骨折医学影像获取部111可通过与影像拍摄装置(未图示)进行通信来接收拍摄患者的骨折部位的骨折医学影像。其中，骨折医学影像可以为通过包括X射线(X-Ray)影像拍摄装置、计算机体层(CT，Computed Tomography)影像拍摄装置以及磁共振影像(MRI，Magnetic Resonance Image)拍摄装置在内的多种影像拍摄装置拍摄的二维医学影像数据及三维医学影像数据。

关注区域选定部112可从通过骨折医学影像获取部111获取的患者的骨折医学影像中选定多个关注区域。其中，关注区域作为在骨折医学影像中骨折碎片所处可能性高的区域，可利用多种影像分析算法进行选定。

特征提取部113用于提取多个关注区域的特征，骨折碎片识别部114通过分析多个关注区域的特征来识别多个骨折碎片的形状及位置。

具体地，骨折碎片识别部114预先利用学习模型学习多个骨折碎片的特征，可通过对由特征提取部113所提取的患者的关注区域的特征与已学习的骨折碎片的特征进行比较来检测骨折碎片的形状及位置。

图4为本发明实施例的匹配性判断部的具体框图，图5为用于说明本发明实施例的将骨折碎片识别影像转换为整复医学影像的过程的图。

参照图4及图5，匹配性判断部120通过分析多个骨折碎片的形状来判断多个骨折碎片的匹配性。

如图4所示，匹配性判断部120可包括形状分析部121、匹配骨折碎片选定部122以及匹配向量计算部123。

形状分析部121用于分析多个骨折碎片的脊线及骨折线。其中，骨折碎片的脊线是指骨折之前暴露于外部的部分，骨折碎片的骨折线是指骨折之后暴露于外部的部分。另一方面，骨折碎片的脊线及骨折线作为骨折医学影像为二维医学影像数据时的表达方式，当骨折医学影像为三维医学影像数据时，骨折碎片的脊线及骨折线可表示骨折碎片的脊面及骨折面。

匹配骨折碎片选定部122用于从多个骨折碎片中选定脊线及骨折线的匹配性最高的一对匹配骨折碎片。

即，匹配骨折碎片选定部122可预先利用学习模型学习多个未骨折的正常骨骼的脊线。而且，可通过对分别匹配多个骨折碎片来实现匹配的骨折碎片的脊线与已学习的正常骨骼的脊线进行比较来判断骨折碎片的脊线的匹配性。

并且，匹配骨折碎片选定部122可通过比较分别匹配多个骨折碎片来实现匹配的骨折碎片的骨折线之间的分叉口是否吻合来判断骨折碎片的骨折线的匹配性。

如上所述，匹配骨折碎片选定部122通过判断多个骨折碎片的脊线及骨折线的匹配性来选定一对匹配骨折碎片。

另一方面，虽然在轻型骨折的情况下仅选定一对匹配骨折碎片，但是，在粉碎性骨折的情况下，也可选定多个。

匹配向量计算部123用于选定分别包含于一对匹配骨折碎片的骨折线并相互对应的多个顶点(Vertex)并计算所选定的多个顶点的匹配向量(Matching Vector)。其中，当骨折医学影像为二维医学影像数据时，匹配向量由x坐标及y坐标组成，当骨折医学影像为三维医学影像数据时，由x坐标、y坐标及z坐标组成。

影像整复部130基于通过匹配性判断部120判断的匹配性移动多个骨折碎片的位置来对骨折部位进行影像整复。即，影像整复部130移动通过匹配骨折碎片选定部122选定的一对匹配骨折碎片的位置来对骨折部位进行影像整复。

具体地，影像整复部130移动通过匹配向量计算部123计算的相互对应的多个顶点的匹配向量中的至少一个来对骨折部位进行影像整复。例如，可通过将相互对应的多个顶点中的一个顶点的匹配向量移动到另一顶点的匹配向量来对骨折部位进行影像整复。在如上所述的移动过程中，匹配骨折碎片也可转动规定角度并移动。

与此不同地，影像整复部130也可基于通过匹配性判断部120判断的匹配性来使得手术人员直接在影像上移动多个骨折碎片的位置来对骨折部位进行影像整复。即，手术人员可在影像上利用鼠标点击骨折碎片并以将其拖动到目标移动位置的方式移动多个骨折碎片的位置，从而可对骨折部位进行影像整复。

如上所述，本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成装置可通过在影像上进行整复来在实际进行整复手术之前掌握骨折碎片的数量、位置及形状并掌握用于整复的各个骨折碎片的移动位置。并且，当顺利完成整复手术时，可掌握骨骼的形状。

由此，不仅提高手术人员的便利性，而且可缩短整复及内固定手术计划所消耗的时间并提高整复及内固定手术计划的准确性。并且，可在整复及内固定手术之前更简单易懂地向患者说明定制型整复及内固定手术计划。

图6为本发明实施例的虚拟内固定物生成部的具体框图，图7为用于说明本发明实施例的生成虚拟内固定物的过程的图。

参照图7，虚拟内固定物生成部140生成虚拟内固定物，上述虚拟内固定物用于固定经影像整复的骨折部位。其中，虚拟内固定物是指在制作用于对实际经整复的骨折部位进行固定的实际内固定物之前通过影像模拟的虚拟的内固定物。

其中，虚拟内固定物可以为虚拟板、虚拟金属销及虚拟髓内钉(Intramedullarynail)中的至少一个，以下，将以虚拟内固定物为虚拟板的情况作为一例来进行说明，但并不限定于此。

具体地，如图6所示，虚拟内固定物生成部140可包括板本体生成部141及固定孔形成部142。

板本体生成部141用于生成板本体，上述板本体与经影像整复的骨折部位的表面相接触。其中，板本体可形成包围骨折部位的骨骼的形状。

另一方面，为了将板本体固定在骨折部位，需要单独的固定部件(例如，螺钉(Screw))，并且，需要在板本体上方形成有用于向骨折部位及板本体插入固定部件的固定孔。

为此，固定孔形成部142形成用于向骨折部位及板本体插入固定部件的固定孔。

尤其，固定孔形成部142的特征在于，基于经影像整复的骨折部位来确定插入固定部件的位置及方向并形成上述固定孔。

具体地，固定孔形成部142基于经影像整复的骨折部位来在多个骨折碎片的边界之外的区域形成固定孔。由此，使得固定孔形成于多个骨折碎片边界区域，可通过向以如上所述的方式形成的固定孔插入固定部件来消除无法在骨折部位牢固地固定板本体的问题。

如上所述，本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成装置基于在影像上对骨骼进行整复的内容来生成虚拟内固定物并由此实际制作内固定物，因此，可制作适合患者的定制型内固定物。并且，可基于影像整复来调节插入固定部件的固定孔的位置及方向，因此，当手术难度较高时，即，在粉碎性骨折那样产生多个骨折碎片或骨折碎片的形状不规则的情况下，也可向各个骨折碎片插入固定部件，只要使定制型的板贴合骨折碎片就可使骨骼自然地再次恢复成原本的形状，可由此缩短手术时间，最终可提高手术成功率并降低不愈合率。

图8为本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成方法的流程图。

以下，参照图1至图8说明本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成方法，但是，将省略与如上所述的本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成装置相同的内容。

如图8所示，本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成方法可包括如下的步骤：步骤S10，从包括骨折部位在内的骨折医学影像中识别多个骨折碎片的位置及形状；步骤S20，通过分析多个骨折碎片的形状来判断多个骨折碎片的匹配性；步骤S30，基于匹配性移动多个骨折碎片的位置来对骨折部位进行影像整复；以及步骤S40，生成用于固定经影像整复的骨折部位的虚拟内固定物。

识别多个骨折碎片的位置及形状的步骤S10可包括如下的步骤：从骨折医学影像中选定多个关注区域；以及提取多个关注区域的特征。

其中，在识别多个骨折碎片的位置及形状的步骤S10中，可通过分析多个关注区域的特征来识别多个骨折碎片的形状及位置。

判断多个骨折碎片的匹配性的步骤S20可包括如下的步骤：分析多个骨折碎片的脊线及骨折线；从多个骨折碎片中选定脊线及骨折线的匹配性最高的一对匹配骨折碎片；以及计算分别包含于一对匹配骨折碎片的骨折线并相互对应的多个顶点的匹配向量。

在对骨折部位进行影像整复的步骤S30中，可通过移动相互对应的多个顶点的匹配向量中的至少一个来对骨折部位进行影像整复。

与此不同地，在对骨折部位进行影像整复的步骤S30中，也可基于多个骨折碎片的匹配性来使得手术人员直接在影像上移动多个骨折碎片的位置来对骨折部位进行影像整复。即，手术人员可在影像上利用鼠标点击骨折碎片并以将其拖动到目标移动位置的方式移动多个骨折碎片的位置，从而可对骨折部位进行影像整复。

如上所述，本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成方法可通过在影像上进行整复来在实际进行整复手术之前掌握骨折碎片的数量、位置及形状并掌握用于整复的各个骨折碎片的移动位置。并且，当顺利完成整复手术时，可掌握骨骼的形状。

由此，不仅提高手术人员的便利性，而且可缩短整复及内固定手术计划所消耗的时间并提高整复及内固定手术计划的准确性。并且，可在整复及内固定手术之前更简单易懂地向患者说明定制型整复及内固定手术计划。

生成虚拟内固定物的步骤S40可包括如下的步骤：生成板本体，上述板本体与经影像整复的骨折部位的表面相接触；以及形成固定孔，上述固定孔用于向骨折部位及板本体插入固定部件。

其中，在形成固定孔的步骤中，可基于经影像整复的骨折部位来确定插入固定部件的位置及方向并形成固定孔。

并且，在形成固定孔的步骤中，可基于经影像整复的骨折部位来在多个骨折碎片的边界之外的区域形成固定孔。

如上所述，本发明实施例的基于影像整复的虚拟内固定物生成方法基于在影像上对骨骼进行整复的内容来生成虚拟内固定物并由此实际制作内固定物，因此，可制作适合患者的定制型内固定物。并且，可基于影像整复来调节插入固定部件的固定孔的位置及方向，因此，当手术难度较高时，即，在粉碎性骨折那样产生多个骨折碎片或骨折碎片的形状不规则的情况下，也可向各个骨折碎片插入固定部件，只要使定制型的板贴合骨折碎片就可使骨骼自然地再次恢复成原本的形状，可由此缩短手术时间，最终可提高手术成功率并降低不愈合率。

另一方面，在本说明书和附图中所公开的本发明的多个实施例仅用于示出特定例，以便简单易懂地说明本发明的技术内容并有助于理解本发明，这并不用于限定本发明的范畴。即，显而易见的是，本发明所属技术领域的普通技术人员可实施以本发明的技术思想为基础的其他变形例。