根据手术中和手术前获取的图像数据生成手术信息的技术的制作方法

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1.本公开总体上涉及手术辅助物的提供。更详细地，提供了一种根据手术中和手术前获取的椎骨的图像数据生成手术信息的技术。该技术可以被实施为方法、计算机程序产品或设备。

背景技术：

2.脊柱介入已经成为广泛应用的手术，并且目前由外科医生或手术机器人来手动执行。
3.为了保证合适的手术结果，可以利用手术信息在手术前计划脊柱介入，或者在手术中相对于特定椎骨来导航所跟踪的手术工具，或者用于其它目的。外科医生或手术机器人可以例如基于手术信息而被引导或控制，从而沿着朝向椎骨的预先计划轨迹推进手术工具。
4.通常根据使用基于辐射的成像技术(诸如，计算机断层扫描(ct))获取的图像数据来生成手术信息。为了减少患者和手术人员的辐射曝露，因此通常使用低剂量成像技术(诸如，锥束ct(cbct))或者使用二维ct定位图像来获取特别是手术中图像数据。这种低剂量成像技术的缺点是所得图像数据的分辨率低，这也损害从所得图像数据导出的任何手术信息的精度。虽然确实存在替代的成像技术(诸如，超声成像)，但是这种替代的成像技术固有地具有低分辨率，因此在用于生成手术信息时会存在类似的缺点。
5.wo2011/134083a1涉及用于生成手术中引导反馈的技术。与患者相关的在手术前获取的三维图像数据与由评估反向散射辐射的表面拓扑成像装置获得的手术中获取的拓扑数据进行配准。给定骨科结构的手术前获取的图像数据被分段成相对于彼此(例如，单个椎骨)具有旋转和平移自由度的结构段。然后，可以使用表面配准将图像数据段中的每一个与反向散射辐射拓扑扫描进行配准。
6.us10,368,956b2教导了对在手术前获取的三维图像数据中的感兴趣结构进行分段，并且生成待与感兴趣结构的手术中获取的二维投影图像进行对准或配准的所分段的结构的模拟投影。以这种方式，可以将手术前获取的三维图像数据的通常优异的图像质量和较佳的三维解剖环境添加到从二维投影图像中获得的信息，从而辅助外科医生。
7.已经发现，与us10,368,956b2中所呈现的类型的技术或其他类型的技术相关联的信息增强通常不足以用于特定导航目的，特别是在脊柱介入的背景下。

技术实现要素：

8.需要一种根据手术中获取的椎骨的图像数据和手术前获取的椎骨的图像数据来生成手术信息的技术，该技术在手术信息方面取得了改进。
9.根据第一方面，提供了一种根据手术中获取的椎骨的图像数据和手术前获取的椎骨的图像数据生成手术信息的方法。该方法包括获得第一图像段，每个第一图像段包含不同的椎骨，其中第一图像段已经通过处理手术前获取的图像数据而被导出，并且获得第二
图像段，每个第二图像段包含不同的椎骨，其中第二图像段已经通过处理手术中获取的图像数据而被导出。该方法还包括识别包含相同椎骨的第二图像段中的一个和第一图像段中的一个，并且确定将所识别的第一图像段和所识别的第二图像段进行配准的转换。另外，该方法包括基于转换和所识别的第一图像段生成手术信息。
10.手术信息可以输出到手术机器人(例如，作为数据集，可选地，已经为此目的作进一步处理)。替代地或另外地，手术信息可以输出给外科医生(例如，经由扬声器以声音的方式，或者在显示装置上被可视化)。手术信息可以用于手术计划和手术导航中的一个或两者。
11.手术中获取的图像数据可以反映椎骨中的至少一个椎骨的当前位置和取向，其中该至少一个椎骨将进行手术介入。术语“手术中”还可以涵盖患者已经被放置在手术台上，而这种脊柱介入(包括例如，提供通过患者皮肤的椎骨通路的切口)尚未开始的时间点。
12.手术前获取的图像数据可以具有与手术中获取的图像数据相同的空间维度。例如，两种类型的图像数据都可以是三维图像数据。在一些变型中，手术前获取的图像数据是三维图像数据，并且手术中获取的图像数据是二维图像数据。
13.生成手术信息可以包括基于所识别的第一图像段和转换来处理手术中获取的图像数据。手术中获取的图像数据可以例如在所识别的第二图像段的空间区域中被处理。在一些变型中，所识别的第二图像段的空间区域可以由转换(例如，以平移转换分量的形式)进行限定。在这种或其他变型中，转换可以(例如，附加地)限定旋转(例如，以旋转转换分量的形式)。
14.处理手术中获取的图像数据可以包括在转换被应用到第一图像段的情况下，将所识别的第一图像段混合到手术中获取的图像数据中。因此，可以使用第一图像段来局部地(例如，在所识别的第二图像段的空间区域中)修改手术中获取的图像数据。在一些变型中，该修改可以使得局部地增强图像数据分辨率，从而提高手术信息的准确性(例如，与仅基于手术中获取的图像数据生成手术信息的情况相比)。
15.可以分别对第一图像段中的两个或更多个和第二图像段中的两个或更多个单独地执行识别、确定和生成的步骤。作为示例，可以将与不同椎骨相关的多个第一图像段以它们的合适位置和取向混合到手术中获取的图像数据中，该合适位置和取向由各自的相关联的第二图像段以及各自的相关联的转换限定。
16.对手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据中的至少一个的处理可以包括，将各个图像数据分段成与单个椎骨相关联的单独区域。对手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据中的至少一个的处理可以包括，确定各个图像数据中的多对相邻椎骨之间的边界。在图像数据为n维的情况下，边界可以是n-1维。在三维图像数据的示例性情况下，边界因此可以由二维几何对象(例如，在给定椎骨的面向相邻椎骨的区域中的取决于给定椎骨的表面轮廓的平坦平面或扭曲平面)限定。在二维图像数据的情况下，边界可以由一维几何对象(例如，在给定椎骨的面向相邻椎骨的区域中的取决于给定椎骨的表面轮廓的直线或曲线)限定。
17.对手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据中的至少一个的处理可以包括，确定单个椎骨的包含单个椎骨的边界体积。在一些变型中，单个椎骨的边界体积可以由朝向其相邻椎骨的边界(例如，平坦平面或扭曲平面)以及在两个边界之间延伸的侧围(例
如，封闭的圆周壁)限制。在图像数据为n维的情况下，边界体积也可以是n维。
18.对手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据中的至少一个的处理可以包括，执行表面识别以识别每个单个椎骨的椎骨表面。可以以一维(例如，作为闭合线)或二维(例如，作为网格和/或闭合中空体)来限定椎骨表面。可以以由包含单个椎骨的边界体积限定的各个图像数据的子集执行单个椎骨的表面识别。
19.第一图像段和第二图像段中的至少一个可以被所包含的椎骨的椎骨表面限定，由所包含的椎骨的椎骨表面组成，或者包括所包含的椎骨的椎骨表面。图像段可以具有与基础图像数据相同的维度，或者具有更低的维度。
20.该方法还可以包括在手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据中的至少一个中，识别每个单个椎骨的至少一个椎骨界标。示例性的椎骨界标包括棘突和上关节面中的一个或两者的专用点。
21.可以通过将所识别的第二图像段和所识别的第一图像段中的椎骨表面和椎骨界标中的至少一个(取决于它们的可用性)进行匹配(例如，配准)来确定转换。转换可以包括平移转换分量和旋转转换分量中的至少一个。各个平移分量可以将所识别的(可选地被进一步处理的)第一图像段(例如，各个椎骨表面或边界体积)中的重心与所识别的(可选地被进一步处理的)第二图像段(例如，各个椎骨表面或边界体积)的重心相关联。
22.例如，如果以单个椎骨的表面信息(例如，为表面网格)的形式提供图像段，则可以首先为每个图像段确定重心。然后，可以将所识别的第二图像段和所识别的第一图像段的重心(例如，通过平移)进行匹配，之后(例如，通过旋转和/或进一步平移)对准各自的界标。在可选的进一步步骤中，执行表面匹配来“微调”转换参数。在一些变型中，可以省略界标对准，并且可以在重心的匹配之后直接进行表面匹配。在又一变型中，仅执行表面匹配。
23.第一图像段(例如，各个椎骨表面或边界体积)和第二图像段(例如，各个椎骨表面或边界体积)可以各自与单个坐标系相关联。转换可以将所识别的第二图像段的坐标系与所识别的第一图像段的坐标系进行配准。
24.该方法可以包括确定单个所跟踪的椎骨在脊柱介入期间的旋转和平移中的至少一个。该确定可以使用包括联接到一个或多个椎骨的一个或多个跟踪器的手术跟踪系统来实时进行。可以以5或6个自由度(dof)进行确定。该方法可以进一步包括，当生成手术信息时考虑旋转和平移中的至少一个。作为示例，当在脊柱介入期间将手术信息视觉地输出给外科医生时，所跟踪的椎骨相对于手术跟踪系统的坐标系的任何旋转或平移可以是可视化的，特别是实时可视化的。
25.该方法可以包括获得(例如，通过所包含的椎骨的类型)标记第一图像段和第二图像段中的至少一些的标记信息。标记信息可以是本领域已知的常规符号(即，l1至l5等)，或者是专有符号。标记信息可以由用户(例如，外科医生或其他医务人员)输入，或者可以被自动地确定。
26.可以基于标记信息来执行识别包含相同椎骨的第一图像段和第二图像段。例如，与相同标记相关联的第一图像段和第二图像段可以被确定为包含相同椎骨。可以通过将每个图像段(即，所包含的信息)与每个限定专用标记的通用椎骨模型进行匹配，来对第一图像段和第二图像段分配标记。可以在以表面模型的形式提供通用椎骨模型的情况下，使用表面匹配。另外地或替代地，可以利用第一图像段和第二图像段中的每一个的(例如，关于
相邻的解剖结构的)解剖环境来分配标记。
27.手术中获取的图像数据可以指示在脊柱介入期间的椎骨之间的相对位置和相对取向中的至少一个。手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据中的至少一个(尤其是两种类型的图像数据)可以表示三维图像体积(例如，以dicom格式)。手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据中的至少一个可以已经使用医学成像技术生成，诸如ct、超声成像和磁共振成像(mri)，特别是磁共振断层扫描(mrt)。医学成像技术可以特别是利用辐射(诸如，x射线)的基于投影的技术(例如，ct)。
28.手术前获取的图像数据可以具有比手术中获取的图像数据更高的分辨率。例如，手术前获取的图像数据可以是分辨率固有地较高的ct数据，并且手术中获取的图像数据可以是使用较低分辨率的超声、cbct、手术中ct、或二维ct定位图像数据而获取的。
29.还提供了一种包括程序代码部分的计算机程序产品，该程序代码部分使得处理器在由处理器执行该计算机程序产品时执行本文所呈现的方法。计算机程序产品可以存储在cd-rom、半导体存储器上，或者可以作为数据信号提供。
30.此外，提供了一种根据手术中获取的椎骨的图像数据和手术前获取的椎骨的图像数据生成手术信息的设备。该设备被配置成获得第一图像段，每个第一图像段包含不同的椎骨，其中第一图像段已经通过处理手术前获取的图像数据而被导出，并且获得第二图像段，每个第二图像段包含不同的椎骨，其中第二图像段已经通过处理手术中获取的图像数据而被导出。该设备还被配置成识别包含相同椎骨的第二图像段中的一个和第一图像段中的一个，并且确定将所识别的第一图像段和所识别的第二图像段进行配准的转换。另外，该设备被配置成基于转换和所识别的第一图像段生成手术信息。
31.在一些变型中，该设备被配置成经由数据载体、数据链路或数据接口来获得第一图像段和第二图像段中的至少一个，其中对手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据的基础处理(例如，产生第一图像段和第二图像段的分段)已经由不同的实体执行。在其他变型中，该设备还被配置成处理手术前获取的图像和手术中获取的图像中的至少一个，以获得第一图像段和第二图像段中的至少一个。
32.该设备还可以被配置成执行本文中所呈现的方法的任何方面。
附图说明
33.结合附图，根据以下实施例，本公开的其他细节、优点和方面将变得显而易见，其中：
34.图1a示意性示出了根据本公开的包括用于生成手术信息的设备的手术系统；
35.图1b示出了根据本公开的被配置成在手术中生成图像数据的成像设备的示意图；
36.图2示出了本公开的方法实施方式的流程图；
37.图3a示出了患者椎骨的手术前获取的图像数据的表示；
38.图3b示出了患者椎骨的手术中获取的图像数据的表示；
39.图4a至4c示意性示出了患者椎骨的手术前获取的图像数据的标记和分段；
40.图5a至5c示意性示出了患者椎骨的手术中获取的图像数据的标记和分段；以及
41.图6示意性示出了由图1a的设备生成的手术信息的可视化。
具体实施方式
42.在本公开的示例性实施例的以下描述中，相同的附图标记用于表示相同或相似的部件。
43.虽然将主要在生成视觉导航信息以在脊柱介入期间帮助外科医生引导手术工具的背景下描述以下实施例，但是应当理解，导航信息可以替代地或另外地用于控制以全自动或半自动方式操作的手术机器人。如本文所理解的，半自动操作包括由手术机器人来约束外科医生对手术工具的操纵的情况。此外，手术信息可以用于手术计划目的。
44.图1a示意性示出了安装在手术地点处(例如，在手术室中)的手术系统100的实施例。手术系统100包括手术跟踪系统10，该手术跟踪系统10包括一个或多个跟踪器12、相机14、可选的电磁辐射源16和跟踪控制器18。
45.手术系统100还包括被配置成生成手术信息的设备20，以及被配置成向外科医生输出手术信息的输出装置22。在当前情况中，输出装置22是被配置成以视觉方式向外科医生输出手术信息的显示装置。在其他变型中，输出装置可以被配置成(例如，附加地或替代地)输出声音手术信息和触觉手术信息中的一个或多个。因此，输出装置还可以被配置为增强现实装置(例如，头戴式显示器，hmd)、扬声器、被配置成生成触觉上可检测的手术信息的致动器、或其组合。
46.在图1a中，设备20被实现为位于手术室中的本地计算机系统。可选地，设备20可以以远程服务器的形式或者以云计算资源的形式来实现。设备20和跟踪控制器18被示出为两个单独的实体。可选地，设备20和跟踪控制器18可以共同地提供为单个设备或单个设备的一部分或通过云计算资源而被提供为单个设备或单个设备的一部分。
47.图1a中的手术系统100还包括成像设备24，成像设备24被配置成在手术中获取患者椎骨26的图像数据。在图1a所示的示例性情况中，成像设备24被配置成生成投影图像。更详细地，成像设备是具有cbct成像能力的c形臂。成像设备24包括被配置成产生锥形辐射束的辐射源28。此外，成像设备24具有平板检测器30，平板检测器30被配置成检测由辐射源28投射的通过椎骨26的辐射束。检测器30被配置成在每个成像步骤中生成表示椎骨26的二维投影图像的图像数据。
48.如图1b所示，以c形臂相对于椎骨26的假想纵向轴线a的两个或更多个角度取向来获取包含椎骨26的图像体积32的这种投影图像。根据所得到的二维投影图像，可以在一些变型中，通过重建(例如，反向投影)技术来在手术中获取椎骨26的三维图像体积。可以由成像设备24或由生成手术信息的设备20来执行重建。
49.手术中获取的图像数据指示椎骨26在脊柱介入(例如，在患者被放置在手术台34上的情况下，参见图1)期间的当前相对位置和取向。因此，手术中获取的图像数据有助于提高实时导航的精度。
50.在此处所讨论的情况中，设备20将基于手术中获取的三维图像数据来生成手术信息。将理解的是，在其他情况中，可以基于手术中获取的二维图像数据(诸如，单个cbct投影图像或者两个(或更多个)cbct投影图像)来生成手术信息。
51.现在转向图1a中的跟踪系统10，电磁辐射源16被配置成发射红外光和可见光中的至少一个。电磁辐射源16可以具体地被配置成用电磁辐射充满整个手术地点。一个或多个跟踪器12中的每一个包括三个或更多个反射器(例如，球形主体)，该反射器反射由电磁辐
射源16发射的电磁辐射。因此，一个或多个跟踪器12被配置成为所谓的无源跟踪器。在其他变型中，一个或多个跟踪器12中的至少一个可以被实现为被配置成发射电磁辐射的有源装置。作为示例，每个有源跟踪器12可以包括发射红外光谱或可见光谱内的电磁辐射的三个或更多个发光二极管(led)。如果所有跟踪器12被配置为有源装置，则在一些变型中可以省略电磁辐射源16。
52.跟踪系统10的相机14具有至少一个图像传感器，诸如电荷耦合器件(ccd)或互补金属氧化物半导体传感器(cmos)。图像传感器被配置成检测由一个或多个跟踪器12反射(或发射)的电磁辐射。在一些变型中，相机14可以具有多个图像传感器24。特别地，相机14可以是具有至少两个图像传感器24的立体相机。
53.跟踪控制器18被配置成处理由至少一个图像传感器24生成的图像数据，并且计算一个或多个跟踪器12在跟踪坐标系中的位置和取向。通常以5或6个dof来执行该计算。跟踪坐标系可以相对于相机14具有固定关系，并且可以特别地以相机14的中心为中心。
54.在图1a所示的示例性情况中，为手术工具36(例如，手术指针、钻头或螺丝刀)和椎骨26中的至少一个提供专用跟踪器12。在椎骨26中的多个椎骨处发生脊柱介入的情况下，可以单独地跟踪那些多个椎骨26中的每一个。虽然在图1a中未示出，但是另一跟踪器12可以与成像设备24相关联，以允许将成像设备24在其中获得手术中获取的图像数据的成像坐标系和与相机14相关联的跟踪坐标系之间进行简单的初始配准。当然，配准也可以使用其他技术来执行，诸如外科医生使用所跟踪的手术指针指向专用椎骨界标。
55.如图1a所示，用于生成手术信息的设备20与跟踪控制器18、成像设备24和输出装置22通信地联接。在本公开的一些变型中，设备20执行上述的初始配准步骤。在这些或其他变型中，设备20被配置成基于来自跟踪控制器18的数据输入(例如，所跟踪的手术工具36在跟踪坐标系中的位置和取向)，以及由成像设备24在手术中获取的(配准的)二维或三维图像数据来生成手术信息。这种手术信息可以是表示所跟踪的手术工具36相对于一个或多个所成像的椎骨26的当前轨迹或当前头部位置的导航信息。然后，因此生成的导航信息可以经由输出装置22输出给外科医生。在外科医生由手术机器人替换或辅助的情况下，导航信息被作为数据集而输出到手术机器人以用于控制或验证目的。手术信息还可以是(例如，用于计划植入物类型或尺寸、用于轨迹计划、用于肿瘤分段等的)计划信息。
56.如果椎骨26也被跟踪(单个地或共同地)，则一个或多个所跟踪的椎骨26的任何移动都将被跟踪系统10检测到(以5或6个dof)。该移动可以涉及旋转和平移中的一个或两个，然后在通过例如更新椎骨26的视觉表示而生成手术信息时被设备20实时考虑。
57.基于cbct或类似的手术中可用的成像技术(例如，超声成像或使用二维ct定位图像)生成的手术信息是特别有用的，由于它们考虑所成像的椎骨26的手术中相对位置和取向以及所成像的椎骨26的手术中解剖环境。而且，这种手术中成像技术通常涉及低辐射剂量。另一方面，例如在精确的解剖环境和图像分辨率中的一个或两个方面，手术中获取的图像数据的精度通常不是最佳的。
58.虽然已经建议将手术前获取的三维图像数据的通常优异的图像质量和更佳解剖环境添加到从二维投影图像获得的图像数据，但是这种方法的缺点在于，手术前获取的图像数据中的各个椎骨的相对位置和取向可能偏离手术中图像数据中的各个椎骨的相对位置和取向(例如，由于当获取这两种类型的图像数据时，患者可能处于不同位置)。为了避免
所产生的不准确性负面地影响由设备20生成的导航信息，手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据中的每一个可以以“每椎骨”为单位进行分段，之后确定每对相应的图像段的转换，然后在生成手术信息时由设备20考虑该转换。现在将参考图2的流程图200、手术前获取的图像数据(参见图3b和图4a至4c)以及手术中获取的图像数据(参见图3a和图5a至5c)更详细地描述这种方法。
59.图2中的流程图200示出了在生成供外科医生或手术机器人使用的手术信息的背景下，由设备20所执行的本公开的方法实施方式。根据手术中获取的椎骨26的图像数据(参见图3a)以及根据手术前获取的椎骨26的图像数据(参见图3b)来生成手术信息。上文已经参考成像设备24描述了手术中图像数据获取的示例性方面。手术前图像数据获取可以通过ct或磁共振成像(mri)技术(诸如，mrt)来执行。相应的图像数据可以限定三维图像体积(例如，以dicom格式)。
60.在当前情况中，手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据都包含椎骨26的三维表示(尽管一个或两个图像数据可以在其他情况中可选地包含二维表示)。图3a和3b示出了手术前获取的图像数据具有相比于手术中获取的图像数据显著更高的分辨率和更高的对比度。另一方面，手术中获取的图像数据仍然包含有价值的信息，由于它们指示了在脊柱介入期间(即，当患者被定位在手术台34上时)的椎骨26之间的当前相对位置和相对取向。已经发现，椎骨26的手术中相对位置和相对取向通常不同于手术前获取的图像数据中的椎骨26的相对位置和相对取向(例如，由于不同的患者位置等)。
61.现在转向图2中的步骤202，设备20获得第一图像段402，每个第一图像段402包含椎骨26中的不同椎骨。由设备20或另一实体(例如，图1a中未示出的ct成像设备)通过处理(如图4a至4c所示出的)手术前获取的图像数据来(例如，在手术前)导出第一图像段402。
62.图4a示出了首次被进行如图4b所示的第一分段步骤的手术前获取的图像数据。第一分段步骤可以以全自动的方式或基于用户输入来执行。在第一分段步骤中，在多对相邻的椎骨26之间确定边界(在图4b中示意性地表示为直的虚线)。由于手术前获取的图像数据具有三个空间维度，因此这些边界将是呈例如用于将每对相邻的椎骨26的骨结构分开的扭曲平面的形式的二维几何实体。
63.在图4c所示的第二分段步骤中，在每个椎骨26的手术前获取的图像数据中确定边界体积(或“边界框”)。给定椎骨26的边界体积由朝向给定椎骨26的相邻椎骨26的边界(参见图4)以及在这些边界之间延伸的侧围限制。侧围可以是在椎骨26的侧面处完全包围椎骨26的圆周结构，而边界在侧围的顶端和底端处限制侧围。像基础的手术前获取的图像数据一样，边界体积是三维结构。
64.在第三分段步骤中，对手术前获取的图像数据进行表面识别，以识别每个椎骨26的(例如，呈表面网格的形式的)椎骨表面。可以根据图像数据的格式使用众所周知的算法来执行表面识别。例如，如果图像数据指示亨氏单位(hounsfield unit，hu)值，则可以应用基于阈值的算法。替代地或另外地，可以在表面识别期间考虑解剖环境(例如，相邻椎骨或其他解剖结构(诸如骨盆)的边界)。
65.为了降低表面识别步骤的计算成本并且提高分段精度，在一些变型中，表面识别被限于在第二分段步骤中生成的边界框。因此，表面识别步骤被限于手术前获取的图像数据的子集。在其他变型中，可以跳过第二分段步骤(并且可选地，第一分段步骤)，并且将表
面分段应用于尚未被(完全)预分段的手术前获取的图像数据。
66.在一些变型中，因此确定的椎骨表面(诸如，跨越表面网格的三个维度的数据集)划定了手术前获取的图像数据中的图像段402的外边界。换言之，图像段402由落入在椎骨表面所限定的外边界内的手术前获取的图像数据集限定。
67.图4c示出了五个图像段402a至402f，每个图像段指示与专用椎骨26相关联的手术前获取的图像数据。如图4c中所示，图像段402a至402f中的每一个都以与其固定地相关联的方式与专用坐标系相关联(为了易于示出，在距图像段402a至402f的一定距离处示出了坐标系)。在一些变型中，坐标系被锚定在由每个图像段402a至402f的表面网格所限定的专用表面点(例如，椎骨界标)处。可以自由地选择合适的锚定点。作为示例，邻近于给定椎骨的椎间盘可以用于限定x-y平面(即，x轴和y轴所在的平面或平行于x轴和y轴延伸的平面)，并且z轴可以限定“进入”该椎骨的深度方向。在该示例的一些变型中，或者在其他示例中，可以计算给定椎骨的质心(根据相应的图像数据确定)，并且将该质心用作该椎骨的坐标系原点。
68.图4c还示出了与图像段402a至402e中的每一个相关联的呈椎骨标识符l1至l5形式的椎骨标记信息。根据常规标记方式，该标记信息唯一地表示椎骨26中的每个单个椎骨，并且有助于标记和区分单个椎骨26(以及图像段402a至402e)。可以例如从手术前获取的图像数据中的椎骨表面或其他解剖信息自动导出标记信息。在一些变型中，标记信息由医务人员(例如，外科医生)输入或至少验证。可以响应于椎骨26在(例如，如图3b所示出的)输出装置22上被可视化来执行这种输入或验证。
69.虽然在附图中未示出，但是可以例如以椎骨表面为单位，来执行手术前获取的图像数据的椎骨界标识别。示例性界标包括棘突和上关节面中的一个或两者的专用点。可以自动地或者通过用户输入来执行界标检测。
70.在图2中的步骤204中，设备20还获得第二图像段502，每个第二图像段502包含椎骨26中的不同椎骨。由设备20或另一实体(例如，成像设备24)通过处理(如图5a至5c所示出的)手术中获取的图像数据来在手术中导出第二图像段。由于相应的处理步骤(包括表面识别、标记、界标识别等)类似于上面参考步骤202讨论的处理步骤，因此可参考上面的描述。
71.应当注意，步骤202和204可以以任何顺序执行。步骤202可以在手术中或手术前执行。
72.在上述变型中，已经假设设备20被配置成处理手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据，以获得第一图像段402和第二图像段502。在其他变型中，设备20被配置成经由数据载体、数据链路或数据接口来获得第一图像段402和第二图像段502中的至少一个。在这种变型中，已经由不同的(例如，远程的)实体来执行对手术前获取的图像数据和手术中获取的图像数据的基础处理，以生成第一图像段402和第二图像段502。
73.在步骤206中，该方法继续识别分别包含相同椎骨26的第二图像段502中的单个图像段和第一图像段402中的单个图像段。该识别步骤可以以各种方式执行，例如基于椎骨表面匹配、标记信息的匹配或响应于用户输入。作为示例，可以识别到第一图像段402和第二图像段502都与类型l1的椎骨26相关联，并且对于其他椎骨26是类似的。
74.在步骤206中，可以使用表面匹配技术，将第一图像段中的每一个与第二图像段中的每一个进行比较。在这两个图像段的表面匹配成功(例如，在预定阈值内)的情况下，第一
图像段和第二图像段被确定为包含相同的椎骨26。
75.当使用标记时，可以提高步骤206的精度。在步骤206之前的标记过程中，可以相对于通用椎骨模型(其可以针对不同的年龄组、不同的性别等被预先定义，并且可以针对不同的椎骨类型提供)，来评估第一图像段和第二图像段中的每一个。可以使用通用椎骨表面信息，然后针对第一图像段和第二图像段中的每一个进行表面匹配来执行评估。附加地或替代地，可以基于解剖环境信息(例如，关于诸如相邻椎骨、相邻骨盆等的相邻解剖结构)，或者以其他方式来执行标记。以这种方式，将首先(例如，使用任何类型的标记，诸如l1、l2等)标记第一图像段和第二图像段中的每一个，然后可以在步骤206中利用所得到的标记信息来到具有相同标记的(即，包含相同椎骨26)的第一图像段和第二图像段。
76.在步骤208中，确定将例如椎骨l1的所识别的第一图像段402和该椎骨l1的所识别的第二图像段进行配准的至少一个转换。将理解的是，基于相关联的第一图像段402和第二图像段502中的相应相关联的图像段，可以确定椎骨(例如，l1至l5)中的多个椎骨的多个转换。
77.可以通过合适地匹配在步骤202和204中确定的对应的椎骨表面和椎骨界标中的一个或两个来导出每个转换。例如，每个转换可以是优化算法的结果，该优化算法确定使得各个椎骨表面和/或椎骨界标之间的距离被最小化的平移转换分量和旋转转换分量。可以相对于每个第一图像段402和对应的第二图像段502的坐标系来确定平移转换分量和旋转转换分量。例如，每个转换都可以配准各自的坐标系。
78.在步骤208的一些实施方式中，首先确定每个图像段的重心。在第一步骤中，将所识别的第一图像段402的重心和对应的第二图像段502的重心(例如，通过平移)进行匹配。然后，将各自的界标(例如，通过旋转和/或进一步平移)进行对准。一旦界标已经被合适地对准(例如，在预定义的阈值内)，则会知道转换参数。代替界标匹配(或除了界标匹配之外，例如在界标匹配之后)，可执行表面匹配来确定(或“微调”)转换参数。一旦表面已经在预定阈值内被合适地对准，则会知道(或“微调”)转换参数。
79.在步骤210中，由设备20基于在步骤208中确定的转换并且基于在步骤206中识别的与该转换相关联的第一图像段来生成手术信息。在这方面，存在可以如何生成手术信息的各种可能性。作为示例，可以基于第一图像段402中的一个或多个以及相关联的(一个或多个)转换来处理手术中获取的图像数据。更详细地，将从较高图像质量的手术前获取的图像数据导出的一个或多个第一图像段402混合到表示椎骨的当前位置和取向的手术中获取的图像数据。被混合到手术中获取的图像数据的一个或多个第一图像段402的位置和取向，是由在步骤208中确定的相应的(一个或多个)转换来限定，并且可选地，由对应的一个或多个第二图像段502所位于的(如例如由该第二图像段502的(一个或多个)坐标系的中心限定的)区域来限定。进一步可选地，可以在该背景下应用通常将各个手术中获取的图像数据和手术前获取的图像数据进行配准的全局配准。
80.所得到的手术信息可以被输出给外科医生或手术机器人。图6示出了在图1a的输出装置22上将手术信息以视觉的方式呈现给外科医生的情况。手术信息包括具有增强区域的手术中获取的图像数据的可视化，在增强区域处，在如由手术中获取的图像数据所限定的椎骨l3和l4的手术中位置和取向所限定的它们的正确解剖环境下，将手术前获取的图像数据中的椎骨l3和l4的两个第一图像段重叠或“融合”。如图6中所示，标记信息也可以至少
在第一图像段(此处：l3和l4)的背景中可视化。
81.在一些变型中，手术信息的可视化包括图像段和/或图像数据(例如，椎骨26或椎骨26的多个部分)的塑性三维表示。另外地或可选地，可视化包括图像段和/或图像数据的二维(例如，横截面)表示。
82.手术信息可以被连续地实时更新。更新手术信息可以包括使用跟踪系统10(参见图1a和附接到椎骨26的示例性跟踪器12)来跟踪椎骨l3和l4中的一个或两个，并且根据跟踪情况来共同地或单独地调整它们的(一个或多个)可视化位置和/或(一个或多个)取向。为椎骨提供单独的坐标系(参见图4c和5c)便于跟踪椎骨26中的各个椎骨以及它们的对应可视化。
83.另外，可以通过跟踪手术工具36(参见图1a)并且在输出装置22上将指示相对于被可视化的椎骨26的所跟踪的手术工具36的导航辅助物可视化来增强手术信息。在图6所示的情况中，工具头部的轨迹和位置被跟踪，并且分别以虚线和叉号的方式进行可视化。因此，外科医生获得关于手术工具36与椎骨l3和l4的高质量表示之间的空间关系的视觉信息。
84.应当注意，代替使用手术前获取的ct图像数据，在特定变型中也可以使用mri图像数据。mri图像数据包含(例如，关于肿瘤的)软组织信息。mri图像数据也可以以“每椎骨”为单位进行分段(例如，以产生表面信息)，然后用于增强手术中获取的图像数据。
85.已经从示例性实施例的以上描述中变得显而易见的是，本文中所呈现的技术改善了手术信息的提供，并且因此使得改善了手术结果。

技术特征：

1.一种根据手术中获取的椎骨(26)的图像数据和手术前获取的椎骨(26)的图像数据生成手术信息的方法，所述方法包括：获得(202)第一图像段(402)，每个第一图像段(402)包含不同的椎骨(26)，其中第一图像段(402)已经通过处理所述手术前获取的图像数据而被导出；获得(204)第二图像段(502)，每个第二图像段(502)包含不同的椎骨(26)，其中第二图像段(502)已经通过处理所述手术中获取的图像数据而被导出；识别(206)包含相同椎骨(26)的第二图像段(502)中的一个和第一图像段(402)中的一个，确定(208)将所识别的第一图像段(402)和所识别的第二图像段(502)进行配准的转换；并且基于所述转换和所识别的第一图像段(402)生成(210)手术信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中生成所述手术信息包括基于所识别的第一图像段(402)和所述转换来处理所述手术中获取的图像数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中处理所述手术中获取的图像数据包括在所述转换被应用到第一图像段(402)的情况下，将所识别的第一图像段(402)混合到所述手术中获取的图像数据中。4.根据权利要求1所述的方法，其中分别对第一图像段(402)中的两个或更多个和第二图像段(502)中的两个或更多个单独地执行识别、确定和生成的步骤。5.根据权利要求1所述的方法，其中对所述手术前获取的图像数据和所述手术中获取的图像数据中的至少一个的处理包括：确定各个图像数据中的多对相邻椎骨(26)之间的边界。6.根据权利要求5所述的方法，其中对所述手术前获取的图像数据和所述手术中获取的图像数据中的至少一个的处理包括，确定单个椎骨(26)的包含单个椎骨(26)的边界体积，其中所述边界体积由朝向其相邻椎骨(26)的边界以及在两个边界之间延伸的侧围限制。7.根据权利要求1所述的方法，其中对所述手术前获取的图像数据和所述手术中获取的图像数据中的至少一个的处理包括：执行表面识别以识别每个单个椎骨(26)的椎骨表面。8.根据权利要求6所述的方法，其中对所述手术前获取的图像数据和所述手术中获取的图像数据中的至少一个的处理包括：执行表面识别以识别每个单个椎骨(26)的椎骨表面；并且以包含单个椎骨(26)的边界体积所限定的各个图像数据的子集执行单个椎骨(26)的表面识别。9.根据权利要求7所述的方法，其中第一图像段(402)和第二图像段(502)中的至少一个被所包含的椎骨(26)的椎骨表面限定，由所包含的椎骨(26)的椎骨表面组成，或者包括所包含的椎骨(26)的椎骨表面。10.根据权利要求7所述的方法，其中
通过将所识别的第二图像段(502)中的椎骨表面和所识别的第一图像段(402)中的椎骨表面进行匹配来确定所述转换。11.根据权利要求1所述的方法，包括在所述手术前获取的图像数据和所述手术中获取的图像数据中的至少一个中，识别单个椎骨(26)的至少一个椎骨界标。12.根据权利要求11所述的方法，其中通过将所识别的第二图像段(502)和所识别的第一图像段(402)中的椎骨界标进行匹配来确定所述转换。13.根据权利要求1所述的方法，其中第一图像段(402)和第二图像段(502)各自与单个坐标系相关联，并且其中，所述转换将所识别的第二图像段(502)的坐标系与所识别的第一图像段(402)的坐标系配准。14.根据权利要求13所述的方法，包括确定单个所跟踪的椎骨(26)在脊柱介入期间的旋转和平移中的至少一个；并且当生成所述手术信息时考虑所述旋转和所述平移中的所述至少一个。15.根据权利要求1所述的方法，包括获得标记第一图像段(402)和第二图像段(502)中的至少一些的标记信息(l1至l5)，并且其中，基于标记信息(l1至l5)来执行识别包含相同椎骨(26)的第一图像段(402)和第二图像段(502)。16.根据权利要求1所述的方法，其中所述手术中获取的图像数据指示在脊柱介入期间的椎骨(26)之间的相对位置和相对取向中的至少一个。17.根据权利要求1所述的方法，其中所述手术前获取的图像数据和所述手术中获取的图像数据中的至少一个表示三维图像体积；和/或其中所述手术前获取的图像数据具有比所述手术中获取的图像数据更高的分辨率；和/或其中所述手术前获取的图像数据和所述手术中获取的图像数据中的至少一个已经使用基于辐射的投影成像技术获得。18.一种包括程序代码部分的计算机程序产品，所述程序代码部分使得处理器在由所述处理器执行所述计算机程序产品时执行一种方法，所述方法包括：获得(202)第一图像段(402)，每个第一图像段(402)包含不同的椎骨(26)，其中第一图像段(402)已经通过处理所述手术前获取的图像数据而被导出；获得(204)第二图像段(502)，每个第二图像段(502)包含不同的椎骨(26)，其中第二图像段(502)已经通过处理所述手术中获取的图像数据而被导出；识别(206)包含相同椎骨(26)的第二图像段(502)中的一个和第一图像段(402)中的一个，确定(208)将所识别的第一图像段(402)和所识别的第二图像段(502)进行配准的转换；并且基于所述转换和所识别的第一图像段(402)生成(210)手术信息。
19.一种根据手术中获取的椎骨(26)的图像数据和手术前获取的椎骨(26)的图像数据生成手术信息的设备(20)，所述设备(20)被配置成：获得(202)第一图像段(402)，每个第一图像段(402)包含不同的椎骨(26)，其中第一图像段(402)已经通过处理所述手术前获取的图像数据而被导出；获得(204)第二图像段(502)，每个第二图像段(502)包含不同的椎骨(26)，其中第二图像段(502)已经通过处理所述手术中获取的图像数据而被导出；识别(206)包含相同椎骨(26)的第二图像段(502)中的一个和第一图像段(402)中的一个，确定(208)将所识别的第一图像段(402)和所识别的第二图像段(502)进行配准的转换；并且基于所述转换和所识别的第一图像段(402)生成(210)手术信息。20.根据权利要求19所述的设备(20)，进一步被配置成：更新椎骨(26)的视觉表示。

技术总结

提出了一种根据手术中获取的椎骨的图像数据和手术前获取的椎骨图像的数据生成手术信息的技术。一种方法实施方式包括，获得第一图像段，每个第一图像段包含不同的椎骨，其中第一图像段已经通过处理手术前获取的图像数据而被导出，并且获得第二图像段，每个第二图像段包含不同的椎骨，其中第二图像段已经通过处理手术中获取的图像数据而被导出。该方法还包括识别包含相同椎骨的第二图像段中的一个和第一图像段中的一个，并且确定将所识别的第一图像段和所识别的第二图像段进行配准的转换。另外，该方法包括基于转换和所识别的第一图像段生成手术信息。图像段生成手术信息。图像段生成手术信息。