1.本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种生成数字重建放射影像的方法及其系统。
背景技术：2.目前手术机器人进行手术之前需要先得到病人的身体组织结构信息及病灶位置形态，由于ct影像分辨率较高，扫描速度较快并且价格适中(超声影像分辨率较差，磁共振影像扫描速度较慢并且价格较高)，通常采用ct影像来获取病人的身体组织结构信息，进而由医生制定手术方案。
3.手术过程中需要实时、准确地获取病灶以及手术器械的空间位置信息，防止手术过程偏离手术方案发生事故。通常采用术中c形臂x光机对手术过程进行实时观测，c形臂通过探测器得到x射线穿过人体组织的衰减进而得到2维透视图，直接观察透视图难以准确定位病灶位置，需要将透视图与术前的ct扫描影像进行配准来得到更准确的术中信息。而由于术前ct影像是重建得到的3维人体组织结构影像，无法直接与2维透视图直接配准，通常采用的方案是通过模拟射线正投影算法由3维ct影像产生数字重建放射影像(digitally reconstructured radiograph，以下简称drr)，再采用drr影像与c形臂透视图进行配准，进而在手术过程中达到实时的定位。
4.目前drr影像的计算过程通常需要手动调整不同组织的射线投影权重来获取清晰准确的drr影像，并且相对于常规临床ct，动物ct影像往往ct值定标缺乏标准，影像ct值波动较大，导致drr影像的获取过程也更不稳定，增加了drr获取过程的耗时以及操作复杂度。
技术实现要素：5.发明目的：本发明针对上述不足，提出一种生成数字重建放射影像的方法及其系统，正投影过程关注于手术目标结构，且可以动态调整射线传输函数中的响应，多次迭代得到满足手术过程需求的drr影像。
6.技术方案：
7.一种生成数字重建放射影像的方法，包括：
8.获取患者三维影像；
9.根据不同的手术目标设计对应的正投影射线传输函数中的权重，其中手术目标区域的权重大于其他组织；
10.根据得到的正投影射线传输函数通过正投影模型进行正投影得到数字重建放射影像。
11.获取所述患者三维影像后，还包括重定标步骤：
12.统计三维影像中的体素值分布，识别得到三维影像中软组织、空气的体素值，对软组织、空气的体素值进行重定标，并根据软组织、空气的体素值及其重定标之后的值对其他组织的体素值进行重定标。
13.将三维影像中的体素值通过第一间隔进行粗划分；
14.根据各组中体素出现次数区分得到空气、软组织所代表的组，据此得到空气、软组织对应的体素值范围ra、rs；
15.对空气、软组织对应的体素值范围ra、rs分别通过第二间隔进行细划分，将体素出现次数最多的组中的体素值平均值ea及es作为空气及软组织的当前体素值；
16.对空气及软组织的体素值进行重新定标，并根据空气、软组织的体素值及其重定标后的值对其他组织的体素值进行重定标。
17.在重定标前还包括：根据三维影像中的圆窗掩膜识别到感兴趣区域，将掩膜外的体素值统一设为0值。
18.根据不同的手术目标设计对应的正投影射线传输函数中的权重具体为：
19.1)针对体素值分布可明显区别的组织，射线传输函数fn设定为以体素值为间隔的分段函数：
[0020][0021]
其中，v1、v2、
…
、vj分别表示体素值分隔值；λ1、λ2、
…
、λj分别表示对应的权重，un为射线穿过的体素点n对应的体素值，其中手术目标区域对应体素点的权重大于其他区域体素点的权重；
[0022]
2)针对体素值分布不具有明显区别的组织，通过对三维影像分割得到各组织对应区域的空间坐标范围，设定射线传输函数fn，具体如下：
[0023][0024]
其中，ω1、ω2、
…
、ωj分别表示通过各区域对应的体素点空间坐标范围，wn表示体素点n对应区域的空间坐标，其中手术目标区域对应体素点的权重大于其他区域体素点的权重。
[0025]
对三维影像进行分割得到各组织对应区域的空间坐标的分割方法采用区域生长、图割、unet或vnet神经网络分割算法。
[0026]
还包括校正步骤：
[0027]
计算得到的数字重建放射影像上的体素值分布，将其与预先设定的手术目标区域的期望体素值分布进行比对，判断是否符合期望；若符合，则输出数字重建放射影像，若不符合，则调整射线传输函数中的权重以重新进行正投影，重复该步骤直至得到的数字重建放射影像满足预先设定的手术目标区域的期望体素值分布为止。
[0028]
调整射线传输函数fn的权重λ1、λ2、
…
、λj具体为：
[0029]
预先设定的手术目标区域的期望体素值分布包括手术目标区域影像体素值的期望平均值范围[e1,e2]和对应的方差范围[v1,v2]；
[0030]
计算当前得到的数字重建放射影像中手术目标区域的体素值平均值ek；
[0031]
若ek＜e1，则根据对应差值增大手术目标区域对应的传输函数中的权重；若ek＞
e2，则根据对应差值减小手术目标区域对应的传输函数中的权重；
[0032]
通过上述调整，使得得到的数字重建放射影像中手术目标区域的体素值平均值ek∈[e1,e2]，计算对应的方差vk；
[0033]
若vk＜v1，则根据对应差值增大手术目标区域对应的传输函数中的权重；若vk＞v2，则根据对应差值减小手术目标区域对应的传输函数中的权重；
[0034]
重复调整，直至当前数字重建放射影像中手术目标区域的体素值平均值与方差均满足期望体素值分布，输出投影结果。
[0035]
一种生成数字重建放射影像的系统，包括：
[0036]
三维影像设备，用于扫描患者术前三维影像，并发送至重定标模块；
[0037]
处理模块，根据不同的手术目标设计不同的正投影射线传输函数，通过正投影模型对重定标后的术前三维影像进行正投影得到数字重建放射影像；正投影射线传输函数的设计如前述。
[0038]
还包括用于对患者术前三维影像中各组织的对应区域进行重定标处理的重定标模块。
[0039]
本发明有益效果如下：本发明根据不同的手术目标设计不同的正投影射线传输函数，在软组织、空气等结构的ct值范围内的响应则设为较低水平，使得正投影过程关注于手术目标结构。且可以动态调整射线传输函数中的响应，多次迭代得到满足手术过程需求的drr影像。
附图说明
[0040]
图1为本发明生成数字重建放射影像的方法流程图；
[0041]
图2为正投影模型的射线衰减示意图。
具体实施方式
[0042]
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
[0043]
本发明自适应地根据三维影像数据自动生成符合手术需要的数字重建放射影像的方法如图1所示，包括如下步骤：
[0044]
(1)扫描得到患者术前三维影像，并对术前三维影像进行统一重定标处理；
[0045]
本发明中，扫描得到患者术前三维影像，该影像数据的体素值一般已经进行了标准定标，其中一般对空气和软组织区域的体素值进行统一定标，如软组织所在的影像区域被定标为0，空气所在的影像区域被定标为-1000；也有些数据如动物的术前三维影像数据未进行标准定标，本发明中对标准定标与未标准定标的三维影像数据都需要进行统一重定标处理。
[0046]
本发明首先根据三维影像中的圆窗掩膜识别到感兴趣区域，将掩膜外的体素值统一设为0值，以排除干扰，得到术前三维影像；对术前三维影像数据进行统一重定标，具体为：将空气所在的影像区域定标为t，将软组织所在的影像区域定标为c，本实施例中，t＝0、c＝1000；那么就需要识别出三维影像中对应区域，具体可以采用直方图方法统计三维影像中的体素值分布：
[0047]
将三维影像中的体素值通过第一间隔进行粗划分，并构建直方图；
[0048]
因为空气、软组织及骨组织的体素值在直方图中的分布差异非常明显，因此可以根据直方图统计对应组中体素出现次数区分得到空气、软组织及骨组织所代表的组，从而得到三维影像中对应区域，并可分别得到对应的体素值范围ra、rs及rb；三维影像中体素值出现次数较多的有空气、软组织、骨组织，根据人体组织分布情况得知，体素值出现次数按软组织、骨组织、空气依次减少，则根据体素分布的直方图统计结果可得到软组织、骨组织、空气的体素值范围。
[0049]
对空气、软组织对应的体素值范围ra、rs分别通过第二间隔进行细划分，并构建直方图，将其中体素出现次数最多的组中的体素值平均值ea及es作为空气及软组织的当前体素值，那么根据前述对空气及软组织的重定标可以通过如下公式对三维影像中各体素的体素值进行重定标：
[0050]
i1＝(i
0-ea)/(e
s-ea)*(c-t)+t
[0051]
其中，i1表示三维影像中某一体素重定标后的体素值，i0表示该体素原先的体素值；按照一般设计习惯，t＝0、c＝1000，则
[0052]
i1＝(i
0-ea)/(e
s-ea)*1000
[0053]
上述过程中对空气、软组织、骨组织体素值范围进行统计时可以通过对原数据三维影像进行抽取或者下采样其中部分切片图来加速统计，更快地完成定标；
[0054]
本发明中，采用ct扫描得到患者术前ct影像。
[0055]
(2)针对步骤(1)得到重定标后的术前三维影像，根据不同的手术目标设计不同的正投影射线传输函数，通过正投影模型进行正投影得到数字重建放射影像；
[0056]
正投影模型指的是从球管发出射线，射线穿过扫描物体而被吸收衰减，最终照射到检测器传感器单元上这个过程的建模，故其中正投影的各项参数为已知，包括球管坐标、检测器坐标、检测器尺寸、分辨率及投影扇角大小等参数；且正投影模型根据球管的尺寸、检测器单元的尺寸、射线形态建模的差异通常可以分为点模型、线模型与面积模型等，另外根据投影值的计算过程也可以分为像素驱动模型、射线驱动模型、距离驱动模型等。
[0057]
正投影模型的射线衰减过程服从朗伯比尔定律，即：
[0058][0059]
其中，ii为射线穿透目标前强度，i0为射线穿透目标后强度，p为射线路径上的衰减系数线积分，即射线路径的radon变换：
[0060]
p＝∫u(x)dx
[0061]
其中，u(x)为射线上x位置的衰减系数，本发明的正投影模型以线模型为例，则表现在三维影像上即为射线上体素点x的体素值，因此上式可以离散化为：
[0062][0063]
其中，n为射线路径上穿过的体素点数；un为射线穿过的体素点n对应的体素值；ln为射线在体素点n内的长度，可以通过射线与各体素边缘的交点连线计算得到，如图2所示；
[0064]
本发明根据各体素点在该射线路径上的响应不同可设置不同的权重fn，具体如下：
[0065][0066]
其中，权重即射线传输函数fn根据不同手术目标进行设计，对于手术目标所在区域设定较高的权重，对于其他区域设定较低的权重，使得正投影结果可以得到清晰的手术目标，减少其他组织的影响；具体如下：
[0067]
1)针对体素值分布可明显区别的部分，如人体骨骼，射线传输函数fn可以设定为以体素值为间隔的分段函数：
[0068][0069]
其中，v1、v2、
…
、vj分别表示体素值分隔值，针对体素值分布可明显区别的部分具有天然的区分，因此可以很明显地得到；λ1、λ2、
…
、λj分别表示对应的权重参数，其初始值根据经验设定；其中，手术目标对应体素点的权重大于其他区域体素点的权重；
[0070]
2)针对体素值分布不具有明显区别的部分，如各类软组织器官(肝脏、前列腺等)，射线传输函数fn无法直接通过体素值来区分手术目标，因此首选需要对手术目标进行分割得到不同区域，从而可以得到手术目标，具体分割方法可以采用区域生长、图割等传统分割算法，或者采用unet、vnet等神经网络分割算法；在分割得到手术目标后，根据手术目标的坐标范围来设定射线传输函数fn，具体如下：
[0071][0072]
其中，ω1、ω2、
…
、ωj分别表示通过前述分割算法分割得到的区域对应的体素点集，wn表示体素点n对应的空间坐标；其中，手术目标对应体素点的权重大于其他区域体素点的权重；
[0073]
本发明的正投影模型也可以采用其他模型，但是射线传输函数fn根据不同手术目标进行设计方式与线模型一致，如上；
[0074]
(3)根据步骤(2)得到数字重建放射影像，并计算其上体素值分布，将其与预先设定的手术目标区域的期望体素值分布进行比对，判断是否符合期望；若符合，则输出数字重建放射影像，若不符合，则需调整射线传输函数fn的权重参数λ1、λ2、
…
、λj以重新进行正投影，重复该步骤直至得到的数字重建放射影像满足预先设定的手术目标区域的期望体素值分布为止；
[0075]
调整射线传输函数fn的权重参数λ1、λ2、
…
、λj具体为：
[0076]
预先设定的手术目标区域的期望体素值分布包括手术目标区域影像体素值的期望平均值范围[e1,e2]和对应的方差范围[v1,v2]；
[0077]
计算当前得到的数字重建放射影像中手术目标区域的体素值平均值ek；
[0078]
若ek＜e1，则根据对应差值增大手术目标区域手术目标区域对应的传输函数中的权重参数，如下：
[0079][0080]
其中，为射线传输函数fn的第m个权重参数的更新值，为射线传输函数fn的第m个权重参数的当前值，α为体素值平均值对应的权重调节参数；
[0081]
若ek＞e2，则根据对应差值减小手术目标区域对应的传输函数中的权重参数，如下：
[0082][0083]
即通过上述调整，使得得到的数字重建放射影像中手术目标区域的体素值平均值ek∈[e1,e2]，然后计算对应的方差vk，对其进行调整，具体如下：
[0084]
若vk＜v1，则根据对应差值增大手术目标区域手术目标区域对应的传输函数中的权重参数，如下：
[0085][0086]
其中，β为方差对应的权重调节参数；
[0087]
若vk＞v2，则根据对应差值减小手术目标区域手术目标区域对应的传输函数中的权重参数，如下：
[0088][0089]
本发明中在调节射线传输函数的权重参数时，先根据体素值的平均值调节射线传输函数中的权重参数直到体素值的平均值在平均值阈值范围内，然后根据体素值的方差调节射线传输函数中的权重参数直到体素值的方差在方差阈值范围内，当体素值的平均值与体素值的方差都满足阈值范围，输出投影结果。
[0090]
本发明还提供了一种生成数字重建放射影像的系统，包括：
[0091]
三维影像设备，用于扫描患者术前三维影像，并发送至重定标模块；在本发明中，三维影像设备采用ct设备；
[0092]
重定标模块，设置于上位机内，用于对患者术前三维影像进行重定标处理；
[0093]
处理模块，设置于上位机内，根据不同的手术目标设计不同的正投影射线传输函数，通过正投影模型对重定标后的术前三维影像进行正投影得到数字重建放射影像；正投影射线传输函数的设计如前述所述；
[0094]
校正模块，对处理模块得到的数字重建放射影像进行校正，具体校正方式如前述步骤(3)所述。
[0095]
本发明根据输入的三维ct影像中像素的统计分布推断空气、软组织、骨头等不同结构的ct值范围，得到各个组织的ct值后再进一步对整个三维影像进行定标(例如以空气为0，水为1000)，得到统一定标的数据；之后再根据不同的手术目标设计不同的正投影射线传输函数，例如骨科手术主要关注骨组织，则正投影射线传输函数在骨组织ct值范围内设为较高的响应，在软组织、空气等结构的ct值范围内的响应则设为较低水平，使得正投影过程关注于手术目标结构。正投影过程可采用像素驱动、射线驱动或者距离驱动等模型，正投影模型结合每个像素重新定标后的ct值在射线传输函数中的响应，可以得到关注于手术目标结构的drr影像。在drr影像的基础上分析对应目标结构的像素分布范围，若不满足预先设定的分布，则可以动态调整射线传输函数中的响应，多次迭代得到满足手术过程需求的drr影像。本发明公开的实施例应用于医疗手术器械领域。
[0096]
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换(如数量、形状、位置等)，这些等同变换均属于本发明的保护范围。
技术特征：1.一种生成数字重建放射影像的方法，其特征在于：包括：获取患者三维影像；根据不同的手术目标设计对应的正投影射线传输函数中的权重，其中手术目标区域的权重大于其他组织；根据得到的正投影射线传输函数通过正投影模型进行正投影得到数字重建放射影像。2.根据权利要求1所述的生成数字重建放射影像的方法，其特征在于：获取所述患者三维影像后，还包括重定标步骤：统计三维影像中的体素值分布，识别得到三维影像中软组织、空气的体素值，对软组织、空气的体素值进行重定标，并根据软组织、空气的体素值及其重定标之后的值对其他组织的体素值进行重定标。3.根据权利要求2所述的生成数字重建放射影像的方法，其特征在于：将三维影像中的体素值通过第一间隔进行粗划分；根据各组中体素出现次数区分得到空气、软组织所代表的组，据此得到空气、软组织对应的体素值范围r
a
、r
s
；对空气、软组织对应的体素值范围r
a
、r
s
分别通过第二间隔进行细划分，将体素出现次数最多的组中的体素值平均值e
a
及e
s
作为空气及软组织的当前体素值；对空气及软组织的体素值进行重新定标，并根据空气、软组织的体素值及其重定标后的值对其他组织的体素值进行重定标。4.根据权利要求2所述的生成数字重建放射影像的方法，其特征在于：在重定标前还包括：根据三维影像中的圆窗掩膜识别到感兴趣区域，将掩膜外的体素值统一设为0值。5.根据权利要求1所述的生成数字重建放射影像的方法，其特征在于：根据不同的手术目标设计对应的正投影射线传输函数中的权重具体为：1)针对体素值分布可明显区别的组织，射线传输函数f
n
设定为以体素值为间隔的分段函数：其中，v1、v2、
…
、v
j
分别表示体素值分隔值；λ1、λ2、
…
、λ
j
分别表示对应的权重，u
n
为射线穿过的体素点n对应的体素值，其中手术目标区域对应体素点的权重大于其他区域体素点的权重；2)针对体素值分布不具有明显区别的组织，通过对三维影像分割得到各组织对应区域的空间坐标范围，设定射线传输函数f
n
，具体如下：其中，ω1、ω2、
…
、ω
j
分别表示通过各区域对应的体素点空间坐标范围，w
n
表示体素点n对应区域的空间坐标，其中手术目标区域对应体素点的权重大于其他区域体素点的权重。
6.根据权利要求5所述的生成数字重建放射影像的方法，其特征在于：对三维影像进行分割得到各组织对应区域的空间坐标的分割方法采用区域生长、图割、unet或vnet神经网络分割算法。7.根据权利要求1所述的生成数字重建放射影像的方法，其特征在于：还包括校正步骤：计算得到的数字重建放射影像上的体素值分布，将其与预先设定的手术目标区域的期望体素值分布进行比对，判断是否符合期望；若符合，则输出数字重建放射影像，若不符合，则调整射线传输函数中的权重以重新进行正投影，重复该步骤直至得到的数字重建放射影像满足预先设定的手术目标区域的期望体素值分布为止。8.根据权利要求7所述的生成数字重建放射影像的方法，其特征在于：调整射线传输函数f
n
的权重λ1、λ2、
…
、λ
j
具体为：预先设定的手术目标区域的期望体素值分布包括手术目标区域影像体素值的期望平均值范围[e1,e2]和对应的方差范围[v1,v2]；计算当前得到的数字重建放射影像中手术目标区域的体素值平均值e
k
；若e
k
＜e1，则根据对应差值增大手术目标区域对应的传输函数中的权重；若e
k
＞e2，则根据对应差值减小手术目标区域对应的传输函数中的权重；通过上述调整，使得得到的数字重建放射影像中手术目标区域的体素值平均值e
k
∈[e1,e2]，计算对应的方差v
k
；若v
k
＜v1，则根据对应差值增大手术目标区域对应的传输函数中的权重；若v
k
＞v2，则根据对应差值减小手术目标区域对应的传输函数中的权重；重复调整，直至当前数字重建放射影像中手术目标区域的体素值平均值与方差均满足期望体素值分布，输出投影结果。9.一种生成数字重建放射影像的系统，其特征在于：包括：三维影像设备，用于扫描患者术前三维影像，并发送至重定标模块；处理模块，根据不同的手术目标设计不同的正投影射线传输函数，通过正投影模型对重定标后的术前三维影像进行正投影得到数字重建放射影像；正投影射线传输函数的设计如权利要求1～8任一所述。10.根据权利要求9所述的生成数字重建放射影像的系统，其特征在于：还包括用于对患者术前三维影像中各组织的对应区域进行重定标处理的重定标模块。
技术总结本发明公开了一种生成数字重建放射影像的方法及其系统，其中方法包括，一种生成数字重建放射影像的方法，包括：获取患者三维影像；根据不同的手术目标设计对应的正投影射线传输函数中的权重，其中手术目标区域的权重大于其他组织；根据得到的正投影射线传输函数通过正投影模型进行正投影得到数字重建放射影像。本发明根据不同的手术目标设计不同的正投影射线传输函数，使得正投影过程关注于手术目标结构，且可以动态调整射线传输函数中的响应，多次迭代得到满足手术过程需求的DRR影像。多次迭代得到满足手术过程需求的DRR影像。多次迭代得到满足手术过程需求的DRR影像。
技术研发人员：孙佳敏
受保护的技术使用者：南京佗道医疗科技有限公司
技术研发日：2022.06.23
技术公布日：2022/11/1
