白輝全， 高德東,2， 王 珊， 李 強， 鄭浩峻

（1. 青海大學機械工程學院，青海 西寧 810016；2. 浙江大學流體動力與機電系統(tǒng)國家重點實驗室，浙江 杭州 310027；3. 中國科學技術(shù)館，北京 100012）

基于圖像形態(tài)學的軟組織變形測量方法研究

白輝全1， 高德東1,2， 王 珊1， 李 強1， 鄭浩峻3

（1. 青海大學機械工程學院，青海 西寧 810016；2. 浙江大學流體動力與機電系統(tǒng)國家重點實驗室，浙江 杭州 310027；3. 中國科學技術(shù)館，北京 100012）

為了準確測量針穿刺過程中的軟組織變形，提出了一種基于圖像形態(tài)學的軟組織形變測量方法。闡述了邊緣檢測、圖像膨脹和腐蝕等算法，獲取組織內(nèi)標識物增強圖像。提取標識物重心位移，并存入測量矩陣M中。搭建了包括精密運動裝置、工業(yè)相機、光源和嵌入標識物的水凝膠假體等組成的組織形變測量平臺。實時采集了穿刺過程圖像，并利用形態(tài)學算法測量了組織內(nèi)標識物的位移。經(jīng)誤差補償后，組織形變測量誤差小于0.7 mm。該方法可提高機器人輔助針穿刺手術(shù)精度。

軟組織；針穿刺；組織變形；形態(tài)學

針穿刺是一種復雜的微創(chuàng)手術(shù)過程，大量外科診斷、治療和實驗研究都需要針穿刺到特定的靶點（病灶點），其中靶點大多數(shù)都集中在軟組織器官上（如腎、肝臟、前列腺等）[1-2]。針穿刺的誤差一般控制在毫米級，否則可能會導致嚴重的并發(fā)癥[3]。穿刺針在穿刺過程中與軟組織進行交互，①穿刺過程中穿刺針受到橫(軸)向的摩擦阻力和縱向的組織壓力使其偏離預定軌跡，穿刺針不能精確地到達目標靶點；②在穿刺過程中，由于穿刺針對軟組織的作用力使軟組織發(fā)生形變使目標靶點偏離原來的位置，穿刺針拔出后，組織發(fā)生非線性恢復，使釋放的放射粒子或藥物未放置到理想的位置，損害周圍的組織器官[4]。在穿刺插針機器人的幫助下，DiMaio和 Salcudean[5]基于平面刺入實驗得到軟組織的二維形變?，F(xiàn)在已有很多種方法對軟組織的形變進行研究[6-7]，但是還不能直接利用到機器輔助針穿刺過程。

為了直觀地研究針穿刺過程中軟組織的形變，本文通過工業(yè)相機采集穿刺過程圖片，采用圖像形態(tài)學方法，定量測量軟組織形變。

1 方法

針穿刺是一個動態(tài)的過程，在穿刺過程中軟組織的形變測量較困難，本文通過實時采集得到穿刺過程中不同時刻軟組織的圖像，通過圖像形態(tài)學處理，提取每張照片軟組織內(nèi)部每個標識物的重心坐標，根據(jù)穿刺過程中每時刻標識物的重心坐標變化得到軟組織的形變。

1.1 圖像數(shù)學形態(tài)學算法

數(shù)學形態(tài)學是一種非常實用的圖像處理方法，對臨床醫(yī)學的應用和發(fā)展有著重要的作用。圖像采集器采集的 RGB彩色圖像不利于圖像處理[8]，本文首先通過matlab中 im2bw函數(shù)將索引圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，通過多次調(diào)節(jié)設(shè)定歸一化的閾值，將圖像進行取反得到二值圖像。

對生成的二值圖像通過不同的邊緣檢測算子處理，最終確定一種二階導數(shù)的高斯-拉普拉斯(Laplacian of Gaussian, LOG)邊緣檢測算子，該算子先用高斯函數(shù)對圖像濾波，然后對濾波后圖像進行拉普拉斯運算，計算結(jié)果等于零的點認為是邊界點。LOG運算：根據(jù)卷積求導法：,其中，f(x,y)為圖像，g(x,y)為高斯函數(shù)：

同理：

故：

對邊緣檢測的圖像進行消除尖刺，清除孤立點處理，未連接的像素搭橋處理，對處理后的圖像進行膨脹：

其中，A為搭橋處理后的集合，

其中，所有非邊界（背景）點標記為0，將1賦給p點開始，整個區(qū)域用1填充，這里 X0=p，B表示的是對稱結(jié)構(gòu)元素， AC表示不包含集合A的所有元素的集合，當 Xk=Xk-1，則算法在迭代的第k步結(jié)束。對膨脹后的圖像進行腐蝕：

最后對腐蝕后的圖像進行填充處理。經(jīng)過邊緣檢測、膨脹和腐蝕處理，可以得到可用于測量的軟組織內(nèi)部標識物的增強圖像。

1.2 軟組織變形測量

前一步驟已經(jīng)得到了標識物的形態(tài)學處理圖像，利用bw=～im2bw(x, q)函數(shù)其中x為處理圖像，根據(jù)圖像設(shè)定q的閾值。通過bwarea函數(shù)計算二值圖像的面積，根據(jù)計算的標識物的面積，設(shè)定p值，利用bw1=wareaopen(bw, p)函數(shù)，刪除二值bw圖像中面積小于p的圖像。利用bw2=and(bw～bw1)函數(shù)，保存面積小于p值得圖像，將面積較大的噪聲去除，在提取標識物重心坐標前進行有效區(qū)域選擇，減少噪聲的影響。圖像重心提取，以圖像的左上角為原點，穿刺針進入軟組織的方向為 X軸，以垂直于穿刺針進入軟組織的方向為Y軸建立坐標系，根據(jù)標定的距離將像素轉(zhuǎn)換為毫米，如果重心的數(shù)目與標識物的個數(shù)相等時，將每張圖片中的每顆珠子的X、Y坐標提取放入M的矩陣中，M為m × n矩陣。其中 m為圖片的張數(shù)，n為標識物個數(shù)的二倍，表示第 i張圖片中第 ak個珠子的X坐標，表示第i張圖片中第 ak個珠子的Y坐標。（其中 k ≤ 3 0 , i ≤ n,且k,i∈N*）當重心的個數(shù)和珠子的個數(shù)不相等時，采用手動方式將錯誤點清除，然后將標識物的重心坐標放入M的矩陣中。

1.3 誤差補償

對得到的 M矩陣進行誤差補償，根據(jù)圖像處理出來的標識物之間的距離進行誤差補償，在圖像處理之前兩標識物重心間的距離 d0是一個定值，圖像處理和像素間的轉(zhuǎn)換后兩標識物之間的距離為 d1與處理前距離 d0之比，ρ稱作比例系數(shù)，對M矩陣乘以比例系數(shù) M1= M × ρ，得到新的矩陣 M1， M1為誤差補償后的矩陣。根據(jù) M1矩陣進行圖形繪制，本文方法的流程如圖1所示。

圖1 本文方法流程圖

2 實驗

2.1 實驗裝置

實驗中使用的介入穿刺針，型號分別為18 G，20 G和21 G，針軸直徑分別是0.84 mm，0.58 mm和0.51 mm，針尖形狀均為單斜面針尖。穿刺實驗的動力由普愛納米位移技術(shù)（上海）有限公司生產(chǎn)的型號為ML01.4A1的精密運動平臺提供，圖像的采集是利用型號為TXG12C的Baumer相機、型號為 H0514-MP2的 Computar鏡頭和型號為BT-200*300W的OSe_背光源等組成。實驗裝置圖如圖2所示。

圖2 實驗裝置圖

圖2中針夾持器用來夾持穿刺針，組織容器用來盛放軟組織或組織假體。針由夾持器固定，可在絲杠的驅(qū)動下沿直線以不同的速度運動。運動平臺由型號為Mercury C-863.10的微位移直流電機驅(qū)動器控制。相機和背光源通過支架固定在實驗臺上。

2.2 組織樣本選用

很多穿刺手術(shù)與肝臟相關(guān)，如肝癌診斷時的活檢手術(shù)，肝臟移植后的活檢以及肝癌的穿刺治療等[9]。通常用PVA水凝膠作為人造皮膚，人造肌肉等人工代用品，在生物醫(yī)學和實驗方面得到廣泛應用[10]。當二甲基亞砜與去離子水的質(zhì)量份數(shù)比為 3∶2時，制備出的凝膠透明度和力學性能最好。當聚乙烯醇、二甲基亞砜、去離子水的質(zhì)量份數(shù)比為 8∶60∶40，冷凍-解凍循環(huán)次數(shù)為 2次時，制備出的水凝膠的力學性能與肝臟組織最為接近[11]。為獲得組織內(nèi)部形變規(guī)律，以直經(jīng)為0.7 mm的黑色鉛芯作為珠子，將珠子作為標識物嵌進透明的水凝膠假體內(nèi)，黑色的珠子與水凝膠假體在圖像處理的過程中便于區(qū)分。

2.3 實驗過程

在穿刺實驗中，為了使穿刺針以恒定的穿刺速度進入軟組織，實驗開始前使針尖初始位置距離軟組織表面10～30 mm的范圍之內(nèi)。針尖的總位移設(shè)定為 100 mm，保證針尖接觸組織表面時穿刺速度達到某一恒定值，然后再以相同的速度拔出組織回到原點，表1給出了不同穿刺速度對應的采集照片的不同幀頻。

表1 不同穿刺速度的不同幀頻表

通過改變穿刺針的型號和速度的研究，了解穿刺針的型號和速度對軟組織變形的影響。

3 算例

采集的RGB彩色圖像分辨率為1292×960如圖3(a)所示，首先對RGB彩色圖像有效區(qū)域進行選擇，根據(jù)本文方法利用im2bw函數(shù)將索引圖像有效區(qū)域轉(zhuǎn)換為二值圖像，經(jīng)過多次調(diào)節(jié)設(shè)定歸一化的閾值為0.53，進行取反生成二值圖像如圖3(b)所示。

圖3 索引圖像和二值圖像

對圖3(b)分別根據(jù)Roberts邊緣算子、Sobel邊緣算子和 LOG邊緣算子計算，分別得到圖4(a)～(c)。其中，LOG算子提取的標識物（即珠子）邊界較為準確。

圖4 不同邊緣檢測的比較

對圖 4(c)邊緣檢測后的圖像進行消除尖刺，清除孤立點，并將未連接的像素搭橋處理，得到圖5。

圖 5 消除尖刺、清除孤立點、搭橋

對圖5進行膨脹，根據(jù)多次調(diào)節(jié)選取三次膨脹圖像，經(jīng)膨脹后的圖像如圖6(a)所示，并進行填充得到圖6(b)。對圖6(b)腐蝕3次后得到圖6(c)；對圖6(c)圖像填充可得圖6(d)。

圖6 膨脹、腐蝕和填充圖像

由圖6可知，在軟組織內(nèi)部穿刺針的圖像存在噪聲，根據(jù)面積關(guān)系，盡量減少手動操作的次數(shù)，將多次調(diào)節(jié)面積設(shè)置為100，對大于100的區(qū)域進行剔除，去噪后的圖像如圖7所示。

圖7 去除面積較大的噪聲

在穿刺針剛進入軟組織時，針尖的面積和珠子的面積相近如圖8(a)所示，這時采用手動去除噪聲的方法，將針尖的左上角和右下角進行標注，選取錯誤重心點去除針尖噪聲，如圖8(b)所示。

圖8 重心錯誤點的處理

4 分析

設(shè)第一顆珠子和第五顆珠子之間的距離為定值d0=60 mm，對得到的M矩陣進行誤差補償。

由圖像處理提取的第一顆重心 Y坐標 M (1,2)和第五顆珠子重心 Y坐標 M ( 1,10)的距離1(1,10) (1,2) dM M =- ，誤差010e = d - d ，比例系數(shù)，誤差補償后矩陣M1=M×ρ。表2為不同速度和針型對應的誤差參數(shù)。

表2 不同速度和針型的誤差補償

根據(jù)誤差補償后的矩陣計算出標識物的位移，如圖9所示。其中圖9(a)表示穿刺針在圖3(a)所示的位置進入軟組織，得到不同位置處標識物的位移。圖9(b)表示相同針型在不同速度下得到的同一位置標識物的位移。

圖9 不同情況標識物的位移

從圖9(a)可看出，當穿刺針到達最大深度時標識物的位移最大，在距離穿刺針位置越近處標識物的位移越大，在距離標識物位置較遠處標識物位移較小。這與馬遠明[12]采用的 B超圖像進行的實驗結(jié)果相似，表明本文采用的基于圖像形態(tài)學研究軟組織變形的方法有效可行。由圖9(b)可得出不同的穿刺速度，對軟組織的變形影響較小。

5 結(jié) 論

針對軟組織的內(nèi)部變形不易測量，本文采用圖形處理技術(shù)，通過研究軟組織內(nèi)部標識物的位移來反映軟組織的變形。通過標識物圖像的繪制表明，采用圖像處理技術(shù)來研究軟組織的變形是有效可行的。在穿刺手術(shù)過程中，可將所需躲避障礙物和病灶點作為標識物采用本方法進行測量，能為穿刺提供更為精確的反饋信息，利于提高穿刺靶點精度，提高手術(shù)成功率。

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A Measurement Method for Soft Tissue Deformation Based on Image Morphology

Bai Huiquan1, Gao Dedong1,2, Wang Shan1, Li Qiang1, Zheng Haojun3
(1. School of Mechanical Engineering, Qinghai University, Xining Qinghai 810016, China; 2. State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University, Hangzhou Zhejiang 310027, China; 3. China Science and Technology Museum, Beijing 100012, China)

A method is provided for measuring soft tissue deformation based on the image morphology in order to obtain the amount of tissue deformation during needle insertion procedure accurately. The algorithms of edge detection, image expansion and corrosion are explained and employed to enhance the images of the markers embedded into soft tissue. The centroids of the markers are extracted and stored into the measurement matrix M. A measurement platform, including the precision motion stage, industrial camera, light source and crystal artificial tissue with marker, is built. The real-time images are collected during needle insertion procedure. The displacements of the markers are calculated using the morphology-based method. The measurement error is less than 0.7 mm with the compensation. The method could improve the accuracy and precision of robot-assisted needle insertion surgeries.

soft tissue; needle insertion; tissue deformation; morphology

TP 391

A

2095-302X(2015)05-0771-05

2015-04-08；定稿日期：2015-06-08

國家自然科學基金資助項目(51165040)；青海省自然科學基金資助項目(2015-ZJ-906)

白輝全(1988-)，男，山東巨野人，碩士研究生。主要研究方向為醫(yī)療機器人。E-mail：857776465@qq.com

高德東(1980-)，男，山東榮成人，副教授，博士研究生。主要研究方向為醫(yī)療機器人、生物制造技術(shù)。E-mail：gaodd@qhu.edu.cn