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    基于C形臂的手術(shù)導航相機標定方法

    2016-09-29 19:08:54張建法張峰峰孫立寧匡紹龍
    計算機應(yīng)用 2016年8期
    關(guān)鍵詞:實驗平臺

    張建法 張峰峰 孫立寧 匡紹龍

    摘要:針對基于C形臂的手術(shù)導航系統(tǒng)中相機標定這一關(guān)鍵技術(shù)中存在的過渡環(huán)節(jié)過多、參數(shù)求解過程復(fù)雜等問題,提出一種完全忽略相機模型的解決方法。該方法完全忽略相機模型,在映射參數(shù)求解過程中簡化了過渡環(huán)節(jié),使得算法實現(xiàn)變得高效;同時,提出了帶有雙層金屬球的校準靶,通過識別小球的投影數(shù)據(jù)來實現(xiàn)相機標定。在校準點驗證實驗中,可以驗證經(jīng)變換后的坐標的殘余誤差均不超過0.002像素;在導航驗證實驗中,借助初步搭建的導航平臺成功實現(xiàn)了探針取點及穿孔。實驗結(jié)果表明,該相機標定方法的精度能夠滿足手術(shù)導航系統(tǒng)的精度要求。

    關(guān)鍵詞:C形臂;校準靶;實驗平臺;相機標定;手術(shù)導航系統(tǒng)

    中圖分類號:TP391.7

    文獻標志碼:A

    0引言

    圖像引導手術(shù)系統(tǒng)(Image-guided Surgery, IGS)以X線、CT(Computed Tomography)、MRI(Magnetic Resonance Imaging)等醫(yī)學圖像為載體,采用高精度定位系統(tǒng)跟蹤手術(shù)工具與患者的相對位姿關(guān)系,并加以實時虛擬顯示,以輔助醫(yī)生提高手術(shù)質(zhì)量[1],其拓展了醫(yī)生的視野,對于提高手術(shù)定位精度、減少手術(shù)創(chuàng)傷、縮短手術(shù)時間等具有非常重要的意義。目前,基于C形臂的手術(shù)導航系統(tǒng)因無需進行術(shù)前術(shù)中配準,可在術(shù)中隨時現(xiàn)場獲取患者解剖圖像及可利用當前大多數(shù)醫(yī)院已有的C形臂設(shè)備等優(yōu)點而受到廣泛研究,其中相機標定是該系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。

    到目前為止,眾多研究者們針對相機校準分別提出了不同的標定方法,其中以文獻[2-4]中提出的校準方法較為經(jīng)典。上述方法均能達到理想的標定效果,其中文獻[4]提出的相機標定方法(以下簡稱Faugeras校準)因在參數(shù)求解和過渡環(huán)節(jié)等問題的處理上與文獻[2-3]中提出的標定方法相比均存在顯著優(yōu)勢而備受推崇,其待求參數(shù)求解環(huán)節(jié)少,計算公式簡單,適用于圖像變形校正與 C 形臂成像系統(tǒng)標定嚴格分離的手術(shù)導航系統(tǒng)[5-6]。閆士舉[7]針對Faugeras校準過程中仍要經(jīng)歷中間環(huán)節(jié)的問題提出了改進的Faugeras校準方法,其直接求取校準參數(shù),沒有中間過渡環(huán)節(jié),算法結(jié)構(gòu)大大簡化;但是該改進方法在參數(shù)求解過程中的約束條件使得求解過程還存在一定的繁瑣之處。

    由于基于C型臂的手術(shù)導航系統(tǒng)中的相機標定的最終目的是為了實現(xiàn)3D空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成2D圖像數(shù)據(jù),本文借鑒閆士舉[7]針對Faugeras校準方法改進時所用到的忽略相機模型的想法,提出一種新的解決方案。該方案完全忽略相機模型,進一步簡化過渡環(huán)節(jié),使得求解過程變得簡單,同時精度也能夠得以保證。本研究還改進了校準靶,借助校準靶實現(xiàn)圖像變形矯正,并提取矯正后的校準靶圖像數(shù)據(jù)用于相機標定;在實現(xiàn)3D空間坐標向2D圖像坐標的映射后搭建了導航實驗平臺,進行了相關(guān)實驗,進一步驗證了本文所提出的解決方法。

    1校準靶的設(shè)計

    校準靶是基于C形臂手術(shù)導航系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵部件。根據(jù)功能要求,其上應(yīng)帶有按一定規(guī)則布置的金屬網(wǎng)格或金屬小球。手術(shù)前,先將校準靶固定在C型臂的影像增強器(X-ray Image Intensifier, XRII)端,獲取若干幅圖像,然后對小球在圖像中投影進行識別并提取其幾何數(shù)據(jù)。XRII圖像變形校正及后續(xù)的C型臂成像系統(tǒng)標定都必須借助這些幾何數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)。本文研究中,自行設(shè)計制造了校準靶。

    如圖1所示:圖(a)為自行設(shè)計的校準靶,側(cè)面裝有3個供定位跟蹤儀定位使用的跟蹤器(Tracker),上下兩層有機玻璃上裝有按一定規(guī)則排列的金屬球,下層鋼珠直徑比上層金屬球大,所拍攝的校準靶X線圖像如圖(b)所示。

    2相機標定

    相機標定是基于C形臂的手術(shù)導航系統(tǒng)實現(xiàn)所必須解決的關(guān)鍵技術(shù)之一,其本質(zhì)為構(gòu)建一個從空間3D立體患部到2D圖像的投射模型,并求解3D空間坐標到2D圖像坐標系的轉(zhuǎn)換映射參數(shù)[8-9],是手術(shù)實體可視化的必經(jīng)環(huán)節(jié)。

    3實驗與分析

    相機標定需要借助于校準靶在圖像中的投影數(shù)據(jù),故需先對校準靶在圖像中的參數(shù)進行提取。由于所拍攝的校準靶圖像存在一定的變形,所提取的數(shù)據(jù)不能直接用于相機標定,需要對圖像先進行矯正。

    3.1標志物投影數(shù)據(jù)提取

    由于所拍攝的校準靶圖像中目標與背景差別較大,所以本文研究采用自動取閾的方法從背景中分離標志物投影,并采用連通量分析(Connected Components,CC)的方法計算出小球投影的質(zhì)心和面積。

    如圖2所示:圖(a)為經(jīng)最大化類間分割法[10-11]分割后的XRII圖像,白色圓形即為小球投影區(qū)域;圖(b)為經(jīng)連通量分析后獲得的小球坐標數(shù)據(jù)。

    3.2圖像矯正

    由于成像機制、外部環(huán)境及設(shè)備制造裝配誤差等方面的原因[12-13],通過C型臂影像增強器獲得的圖像總是存在著變形失真,若直接提取標志物坐標面積數(shù)據(jù)用作圖像矯正和相機標定則將影響最終的手術(shù)導航精度,故需對圖像先進行矯正[14-17]。

    本文研究采用全局多項式擬合失真變形[18-21],向后插值獲得矯正圖像。圖3為拍攝的直尺圖片:圖(a)中可以明顯看到變形的存在,圖(b)為矯正后的圖像。圖4可以看到誤差明顯降低,表1則顯示畸變控制點相對于理想控制點的誤差為8.0142像素,矯正后的殘余誤差為0.5168像素。

    3.3相機標定

    在校準靶上建立如圖5所示坐標系,并根據(jù)校準靶設(shè)計參數(shù)得到鋼珠三維坐標數(shù)據(jù),如圖6(a)所示。對矯正后的校準靶圖像重新提取的鋼珠的中心坐標,如圖6(b)所示,選取上層板48個點和下層板14個點,將這些點的圖像坐標和三維坐標數(shù)據(jù)按式(2)作擬合,并用最小二乘法求解得到3D到2D的映射參數(shù)。將剩余的26個點用作驗證,如表2所示:

    (X,Y,Z)表示校準靶坐標系下鋼珠中心坐標;(u,v)表示理想圖像中鋼珠中心坐標;(u′,v′)表示(X,Y,Z)經(jīng)式(2)變換后在圖像中所映射的點的坐標,坐標殘余誤差均在0.002像素以下,精度較高。由于式(2)中的變換矩陣的求解只需要一步,并不存在Faugeras校準和閆士舉[7]的改進方法中的限制條件,無需對求解過程中矩陣進行拆解,所以效率上有所提高。

    3.4導航驗證

    為進一步驗證本文方案的可行性,在實現(xiàn)上述關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上搭建了如圖7所示的基于C型臂的手術(shù)導航系統(tǒng)實驗平臺。利用搭建的平臺拍攝校準靶圖像,同時用Northern Digital Inc公司的Polaris光學定位跟蹤系統(tǒng)記錄校準靶位姿,將探針末端頂在校準靶上層模板安裝的鋼珠上(鋼珠直徑2mm),則在校準靶圖像上顯示白色點,如圖8所示。

    采集如圖9(a)所示的測試裝置(圓柱體上打有半徑不同的圓孔)的正側(cè)位X光圖像,同時記錄測試裝置與校準靶位姿,并在自行開發(fā)的導航軟件中計算位姿轉(zhuǎn)換關(guān)系。將采集的圖像矯正后調(diào)入導航界面(如圖9(b))。

    根據(jù)導航界面上提供的投影信息,調(diào)整探針對準(如圖10(a)所示,左邊是導航界面,粗線代表探針實體,細線代表探針軸線),沿著調(diào)整好的軸線方向成功將探針穿入(如圖10(b)所示),同時能穿過其他孔。

    4結(jié)語

    針對基于C型臂的手術(shù)導航系統(tǒng)中相機標定過程中過渡環(huán)節(jié)過多、參數(shù)求解過程復(fù)雜等問題,本文提出了一種新的解決方案。該方案忽略了相機模型,在相機標定參數(shù)驗證中體現(xiàn)出其高精度;并使用搭建的實驗平臺進行了探針取點及穿孔實驗,驗證了該方案的可行性。本文方案雖然解決了3D空間到2D圖像的映射問題,但是因為完全忽略了相機模型,無法獲取相機內(nèi)外部參數(shù),故其無法解決2D圖像到3D空間的映射問題。若導航系統(tǒng)擴展到機器人輔助導航系統(tǒng),上述問題則需結(jié)合反投射模型進行解決。下一步研究重點為借助反投射模型解決2D圖像空間到3D空間的映射問題。

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