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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院

摘要：本申请提供一种椎弓根螺钉置入手术路径规划方法、装置及设备，涉及医学领域，能够自动规划椎弓根螺钉置入手术路径，提高椎弓根螺钉置入手术路径规划的准确率和效率。该方法包括：对目标脊椎的扫描图像进行椎骨实例分割处理，得到目标脊椎中多个不同椎骨节段的图像数据；对多个椎骨节段的图像数据进行三维重建，得到多个椎骨节段对应的三维椎骨图像；根据椎骨特征，识别并记录扫描图像中每个椎骨节段对应的关键特征点的位置信息；根据位置信息，建立多个椎骨节段对应的局部坐标系；基于多个三维椎骨图像，在多个椎骨节段对应的局部坐标系中定位手术路径关键点；根据多个椎骨节段对应的手术路径关键点，规划对应椎骨节段的手术路径。

主权项：1.一种椎弓根螺钉置入手术路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：对目标脊椎的扫描图像进行椎骨实例分割处理，得到所述目标脊椎中多个不同椎骨节段的图像数据；对多个所述椎骨节段的图像数据进行三维重建，得到多个所述椎骨节段对应的三维椎骨图像；根据椎骨特征，识别并记录所述扫描图像中每个所述椎骨节段对应的关键特征点的位置信息；根据所述位置信息，建立多个所述椎骨节段对应的局部坐标系；基于多个所述三维椎骨图像，在多个所述椎骨节段对应的局部坐标系中定位手术路径关键点；根据多个所述椎骨节段对应的手术路径关键点，规划对应椎骨节段的手术路径；所述对目标脊椎的扫描图像进行椎骨实例分割处理，得到所述目标脊椎中多个不同椎骨节段的图像数据，包括：通过训练好的神经网络模型，对所述扫描图像进行椎骨实例分割处理；根据椎骨特征，查找当前分割得到的椎骨节段对应的标签；使用所述标签对当前分割得到的所述椎骨节段进行标记；将标记后的所述椎骨节段作为所述神经网络模型的输入，通过损失函数对所述神经网络模型进行迭代优化处理，输出下一椎骨节段，直至得到所述目标脊椎中多个不同椎骨节段的图像数据；所述对目标脊椎的扫描图像进行椎骨实例分割处理，得到所述目标脊椎中多个不同椎骨节段的图像数据，包括：根据标记后的所述椎骨实例对应的标签，从所述扫描图像中提取对应椎骨节段的图像数据；所述根据标记后的所述椎骨实例对应的标签，从所述扫描图像中提取对应椎骨节段的图像数据，包括：去除所述扫描图像中的噪声，得到第一脊椎图像，所述噪声为所述扫描图像中除所述椎骨节段之外的图像数据；向预定分辨率方向，对所述第一脊椎图像中的图像数据进行重采样得到第二脊椎图像；根据标记后的所述椎骨实例对应的标签，从所述第二脊椎图像中提取对应椎骨节段的图像数据；所述去除所述扫描图像中的噪声，得到第一脊椎图像，包括：对所述扫描图像进行图像预处理，得到第三脊椎图像，所述图像预处理包括灰度变换、调窗和阈值划分处理；计算所述第三脊椎图像中存在的连通区的面积，得到至少一个连通区面积；根据至少一个所述连通区面积，确定所述第三脊椎图像中的椎骨区域；从所述第三脊椎图像中提取所述椎骨区域对应的图像数据，得到所述第一脊椎图像；所述关键特征点包括椎管中心点和椎体中心点；所述根据椎骨特征，识别并记录所述扫描图像中每个椎骨节段对应的关键特征点的位置信息，包括：通过预设截面，从所述扫描图像中截取得到椎骨横断面图像；根据第二大连通区，从所述椎骨横断面图像中查找所需识别的椎管区域，所述第二大连通区为所述连通区面积中的第二大面积对应的连通区；对所述椎管区域进行面积积分以及中心求解，得到所述椎骨横断面图像中的椎管中心点；通过最大内切圆几何计算方法，得到所述椎骨横断面图像中椎体区域的椎体中心点；所述位置信息包括椎管中心点位置信息和椎体中心点位置信息，所述根据所述位置信息，建立多个所述椎骨节段对应的局部坐标系，包括：确定作为所述局部坐标系的原点的椎管中心点位置信息；根据所述椎管中心点位置信息和所述椎体中心点位置信息，确定所述局部坐标系的参考平面；根据所述原点和所述参考平面，建立所述椎骨节段对应的局部坐标系；所述根据所述椎管中心点位置信息和所述椎体中心点位置信息，确定所述局部坐标系的参考平面，包括：利用空间中坐标点最小二乘拟合直线公式，根据所述椎管中心点位置信息确定椎骨轴线；重采样计算公式具体如下： 其中，是被插值点，是被插值点的坐标信息；为以插值点为中心的临近立方体的8个顶点，为某一像素点的坐标信息，为辅助参数，分别取值为0和1，表示临近立方体中的8个定点的序号，为重采样计算过程中的辅助乘子，为CT扫描时横断面上的像素间距，为CT扫描时的层间距。

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