|
在 置钉规划中,术前和术中图像的配准是一个关键步骤,确保手术的精确性和安全性。以下是 理术前和术中图像配准的主要方法:
1. 图像采集
• 术前图像:通常使用 CT 或 MRI 扫描获取高分辨率的术前图像,这些图像提供了详细的解剖结构信息。
• 术中图像:在手术过程中,使用 C 臂 X 光机或其他实时成像设备获取术中图像。
2. 图像预处理
• 去噪和增强:对术前和术中图像进行去噪和增强处理,以提高图像质量和可视性。
• 图像标准化:对图像进行标准化处理,使得不同来源的图像具有相似的亮度和对比度。
3. 初始配准
• 刚性配准:使用刚性配准算法(如基于互信息或相关系数的方法)进行初始配准。刚性配准假设图像之间只有平移和旋转变换。
4. 精细配准
• 非刚性配准:在初始配准的基础上,使用非刚性配准算法(如基于 B 样条或薄板样条的方法)进行精细配准。非刚性配准可以处理由于患者移动或其他因素引起的图像变形。
5. 验证和调整
• 配准验证:使用解剖标志点或其他验证方法检查配准的准确性。如果配准结果不理想,可以手动调整或重新进行配准。
• 实时调整:在手术过程中,实时监控和调整配准结果,确保术中图像与术前图像的精确对齐。
6. 图像融合
• 多模态图像融合:将术前和术中图像进行融合,提供更全面的解剖信息,帮助医生进行手术规划和导航。
7. 手术导航
• 实时导航:在手术过程中,系统提供实时的导航支持,帮助医生精确地执行置钉操作。导航系统会根据配准结果,指导医生进行操作。
• 机器人辅助:机器人臂可以自动调整到预定的位置,帮助医生进行精确的置钉操作。
通过这些步骤,能够实现术前和术中图像的精确配准,确保手术的成功和患者的安全。- vtkSmartPointer<vtkBSplineTransform> bsplineTransform = vtkSmartPointer<vtkBSplineTransform>::New();
- registration->SetTransform(bsplineTransform);
- registration->SetTransformTypeToBSpline();
- registration->Update();
-
复制代码- vtkSmartPointer<vtkImageBlend> imageBlend = vtkSmartPointer<vtkImageBlend>::New();
- imageBlend->AddInputData(preOpImage);
- imageBlend->AddInputData(intraOpImage);
- imageBlend->SetOpacity(0, 0.5); // 设置术前图像的透明度
- imageBlend->SetOpacity(1, 0.5); // 设置术中图像的透明度
- imageBlend->Update();
-
复制代码
|
|