一种脊柱外科导航中空间配准加速方法及系统

技术领域

本申请涉及医疗领域，尤其涉及脊柱外科导航中空间配准加速方法及系统。

背景技术

长时间的坐在电脑前工作，长途驾驶，长期低头玩手机以及超强度体力劳动都会对脊柱产生伤害，而且随着老龄化的加快，脊柱问题也成为了困扰中老年人的一大问题。对于脊柱相关病的治疗主要有保守治疗和手术治疗两种方案，保守治疗是采用药物、按摩等非创伤方式治疗，手术治疗是通过微创手术对病灶进行处理，手术治疗具有见效快等特点。以往脊柱外科的手术主要是医生借助显微镜、内窥镜等设备进行手术，随着计算机技术以及图像处理技术的进步，现在较为先进的方式是利用计算机辅助进行手术，例如C型臂脊柱手术辅助设备，其主要原理是采用手术导航系统定位病患部位，精确定位，避免了医生依靠经验手术的误差。

利用C型臂进行手术首先要建立病患处的三维图像，然后将患者、手术器械和三维图像统一到一个坐标系中，要实现精确定位就要先实现三维空间的空间配准。配准可以分为图像配准和空间配准，图像配准是图像领域中一个重要概念，主要是对不同传感器或者不同角度的图像匹配，实现图像增强、图像合成等，空间配准不同于图像配准，所谓空间配准就是将手术空间和病患处三维图像空间匹配，只有二者精确匹配，才能顺利完成手术，尤其是对于脊柱外科手术，脊柱周围分布大量神经，如果配准误差较大，很可能对患者造成二次伤害。目前常用的配准方式是迭代最近点法(ICP，Iterative Closest Point)，相当多的导航手术器械用的都是ICP或者改进的ICP配准方式，ICP配准是将病患处三维图像的点云和手术台上患者的点云进行配准。

由于ICP配准是一种不断逼近的迭代计算，当点云中点很多时，需要较长时间进行配准，而如果点过少，又会有较大的误差，如何快速、准确的实现脊柱外科导航中空间配准是本领域亟待解决的问题。

发明内容

由于不同的脊柱CT扫描设备的精度不同，采集的脊柱CT空间点集的数量不同，而且脊柱的弯曲程度不同，这些都会影响脊柱配准速度，传统的空间配准中，配准过程慢，本发明的目的在于提出一种脊柱外科导航中空间配准加速方法及系统，用于提高脊柱外科手术时空间配准的速度。

第一个方面，本发明提供了一种脊柱外科导航中空间配准加速方法，所述方法包括以下步骤：

S1，获取脊柱CT空间点集P

S2，确定第三核心，所述第三核心计算第一点对距离与第三点对距离的差值的第一绝对值，以及第二点对距离与第四点对距离的差值的第二绝对值，若第一绝对值小于第一阈值且第二绝对值小于第二阈值，则执行S3；

S3，根据第一信息确定脊柱CT空间点集P

优选地，所述根据核心占用率和点集大小确定两组核心，具体为：

按照CPU核心的利用率从小到大的顺序进行排序，将排序后的第一个核心作为第一CPU核心，将排序后的第二个核心作为第二CPU核心；

按照GPU中SM的利用率从小到大顺序进行排序，将排序后的前H个SM作为第一SM集合，将第H+1到2H个SM作为第二SM集合；其中，H为正整数；

判断点集P

优选地，所述第三核心为所述第一CPU核心。

优选地，所述确定脊柱CT空间点集P

优选地，所述从点集P

另外一个方面，本发明还提供了一种脊柱外科导航中空间配准加速系统，所述系统包括以下模块：

第一距离计算模块，用于获取脊柱CT空间点集P

判断模块，用于确定第三核心，所述第三核心计算第一点对距离与第三点对距离的差值的第一绝对值，以及第二点对距离与第四点对距离的差值的第二绝对值，若第一绝对值小于第一阈值且第二绝对值小于第二阈值，则执行配准模块；

配准模块，用于根据第一信息确定脊柱CT空间点集P

优选地，所述根据核心占用率和点集大小确定两组核心，具体为：

按照CPU核心的利用率从小到大的顺序进行排序，将排序后的第一个核心作为第一CPU核心，将排序后的第二个核心作为第二CPU核心；

按照GPU中SM的利用率从小到大顺序进行排序，将排序后的前H个SM作为第一SM集合，将第H+1到2H个SM作为第二SM集合；其中，H为正整数；

判断点集P

优选地，所述第三核心为所述第一CPU核心。

优选地，所述确定脊柱CT空间点集P

优选地，所述从点集P

最后，本发明还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述方法。

针对目前脊柱外科导航中空间配准运行速度慢的问题，本发明提供了一种脊柱外科导航中空间配准加速方法及系统，用于提高空间配准的速度，节省手术时间。本发明针对脊柱CT空间点集P

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一的流程图；

图2为点集P

图3为点集P

图4为点集P

图5为本发明一个实施例的流程图。

具体实施方式

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在第一个实施例中，本发明提供了一种脊柱外科导航中空间配准加速方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：

S1，获取脊柱CT空间点集P

点云有很多点组成的集和，常见的点云文件格式有PTS、LAS、PCD等，最为简单的点云中点是有D(x，y，z)表示，也即三维坐标，有些点云还会包括RGB等信息。点云可以表示二维以及三维物体的形状。在脊柱手术中，通过CT扫描可以获得病人脊柱的3D视图，根据3D视图进一步可以获得脊柱CT空间点集，在手术前，脊柱导航机器人需要将脊柱CT3D视图和位于手术台上病人的病患部位匹配，这样才能准确确定位置。

点云的空间配准可以实现脊柱CT 3D视图和手术台上病人病患部位的匹配，由于脊柱CT空间点集和手术台上病人病患部位的空间点集除了位置、方向差别外，点集中点的数量和点集内点的位置关系相差不大，针对这个特点，本发明首先计算P

此外，为了获得点云的方向，还需要获得距离在指定范围内的点对集M

S2，确定第三核心，所述第三核心计算第一点对距离与第三点对距离的差值的第一绝对值，以及第二点对距离与第四点对距离的差值的第二绝对值，若第一绝对值小于第一阈值且第二绝对值小于第二阈值，则执行S3；

如图2、3所示，假设第一点对距离为s1，第二点对距离为s2，第三点对距离为s3，第四点对距离为s4，若|s1-s3|

S3，根据第一信息确定脊柱CT空间点集P

根据第一点对和第三点对可以获得两条直线，如图1、2中虚线最长的两条直线①③，由于直线没有方向，还需要根据点对集M

由于在实际应用中，实现两个点集的完全配准是不太可能的，在一个实施例中，同时根据第一点对的位置关系和第三点对的位置关系，和第二点对的位置关系和第四点对的位置关系，确定四条直线，如图2、3中虚线所示的四条直线①②③④，其中点集P

由于采集设备和采集时间等的不同，会影响点集中点的个数和点的位置，比如点集P

S4，按照点对距离大小分别对P

如图2中P

其中m、n和点集中点的个数以及要求的配准精度相关，具体地，点集个数越多，m、n越大，配准精度要求越高，m、n越小。在一个实施例中，

随着电脑性能的提升，越来越多的电脑的CPU、GPU采用多核，本发明对配准任务在核心间调度进行了改进。所述根据核心占用率和点集大小确定两组核心，具体为：

按照CPU核心的利用率从小到大的顺序进行排序，将排序后的第一个核心作为第一CPU核心，将排序后的第二个核心作为第二CPU核心；

按照GPU中SM的利用率从小到大顺序进行排序，将排序后的前H个SM作为第一SM集合，将第H+1到2H个SM作为第二SM集合；其中，H为正整数；

判断点集P

在一个更为具体的实施例中，每组核心包括一个CPU核心和至少一个GPU的SM(Streaming Multiprocessor)。所述按照核心资源空闲率从大到小的顺序对核心排序，将点集较大者分配各排序后第一组核心，将另一点集分配给排序后的第二组核心，具体为：首先按照CPU核心资源空闲率从大到小的顺序对CPU核心排序，得到第一CPU核心和第二CPU核心；然后，按照GPU的SM的资源空闲率从大到小的顺序对SM排序，得到第一组SM和第二组SM，将所述第一CPU核心和所述第一组SM组合，将所述第二CPU核心和所述第二组SM组合，显然第一组合的计算能力大于第二组合，将点集P

优选地，所述确定脊柱CT空间点集P

优选地，所述从点集P

如果P

在第二个实施例中，本发明还提供了一种脊柱外科导航中空间配准加速系统，所述系统包括以下模块：

第一距离计算模块，用于获取脊柱CT空间点集P

判断模块，用于确定第三核心，所述第三核心计算第一点对距离与第三点对距离的差值的第一绝对值，以及第二点对距离与第四点对距离的差值的第二绝对值，若第一绝对值小于第一阈值且第二绝对值小于第二阈值，则执行配准模块；

配准模块，用于根据第一信息确定脊柱CT空间点集P

优选地，若第一绝对值不小于第一阈值和/或第二绝对值不小于第二阈值，则执行第二距离计算模块；

第二距离计算模块，用于按照点对距离大小分别对P

优选地，所述根据核心占用率和点集大小确定两组核心，具体为：

按照CPU核心的利用率从小到大的顺序进行排序，将排序后的第一个核心作为第一CPU核心，将排序后的第二个核心作为第二CPU核心；

按照GPU中SM的利用率从小到大顺序进行排序，将排序后的前H个SM作为第一SM集合，将第H+1到2H个SM作为第二SM集合；其中，H为正整数；

判断点集P

优选地，所述第三核心为所述第一CPU核心。

优选地，所述确定脊柱CT空间点集P

优选地，所述从点集P

在第三个实施例中，本发明还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一所述方法。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件和软件结合的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机产品的形式体现出来，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。