張峰峰，陳龍，楊詩怡，于凌濤，干旻峰，詹蔚，孫立寧

(1.蘇州大學 機電工程學院，江蘇 蘇州 215006；2.蘇州大學 蘇州納米科技協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 蘇州 215123；3.哈爾濱工程大學 機電工程學院，黑龍江 哈爾濱 150001；4.蘇州大學 附屬第一醫(yī)院，江蘇 蘇州 215000)

傳統(tǒng)的脊柱手術(shù)需要暴露患者的脊柱或通過基于術(shù)中X光圖像的手術(shù)導航來實現(xiàn)標記點的放置，給患者的心理和身體帶來了痛苦[1-3]。目前隨著醫(yī)學影像、光學追蹤及機器人輔助手術(shù)技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的手術(shù)導航技術(shù)已經(jīng)明顯不能適應(yīng)時代的需求。憑借術(shù)前病人的脊柱CT與術(shù)中病人脊柱的X光圖來完成三維圖像和二維圖像的實時配準來定位病灶點的位置。這一技術(shù)雖然可以幫助醫(yī)生實現(xiàn)微創(chuàng)手術(shù)，但由于術(shù)中引入X光圖來進行手術(shù)導航，無疑是給醫(yī)生和患者增加了被輻射的風險，對患者造成二次傷害。目前許多研究引入機器人輔助三維導航系統(tǒng)進行病灶點位置的精確定位及手術(shù)路徑的規(guī)劃，在臨床上具有長遠的意義[4-6]，但仍然沒有徹底解決術(shù)中病人和醫(yī)生的輻射問題。因此，如何能夠降低或消除輻射對病人的影響成了目前手術(shù)導航研究領(lǐng)域的一大熱點[7]。三維結(jié)構(gòu)光技術(shù)主要指通過投影儀投射特定的光學圖案到被測物體表面，由相機對其進行信息采集，最終實現(xiàn)對被測物體的表面三維重建。三維結(jié)構(gòu)光技術(shù)經(jīng)過這些年的發(fā)展，在生物醫(yī)學工程領(lǐng)域逐漸嶄露頭角[8-10]。隨著圖像引導手術(shù)導航和三維結(jié)構(gòu)光技術(shù)的快速發(fā)展，未來將三維結(jié)構(gòu)光技術(shù)用于術(shù)中病人脊柱表面信息的采集，可能會成為一種趨勢[11]。相比于利用X光機對病人術(shù)中脊柱拍攝X光圖，基于三維結(jié)構(gòu)光技術(shù)的病人脊柱表面信息的采集則是在完全無輻射的情況下進行，同時具有高效率和高精度的特點。在術(shù)中通過結(jié)構(gòu)光掃描儀掃描脊柱來實時提供脊柱表面三維重建圖像。與術(shù)前CT圖像進行實時配準的基礎(chǔ)之上，融合了光學跟蹤設(shè)備進行實時獲取手術(shù)器械和患者的病灶點之間的相對位置關(guān)系，使其能夠?qū)崟r顯示在可視化的三維空間軟件中[12-15]。醫(yī)生可以在三維導航軟件上進行脊柱病灶點的三維可視化觀察，同時可以進行手術(shù)路徑的規(guī)劃，能夠更精確的定位和切除病灶點[16-20]。

本文設(shè)計了機器人輔助脊柱手術(shù)的三維定位導航系統(tǒng)并進設(shè)計了脊柱穿刺定位實驗。利用結(jié)構(gòu)光圖像代替術(shù)中X光圖像，同時在CT和結(jié)構(gòu)光掃描的圖像的基礎(chǔ)之上，進行三維手術(shù)導航系統(tǒng)的軟、硬件模塊的深入研究。對基于三維結(jié)構(gòu)光掃描的脊柱三維重建圖像的精度以及術(shù)前CT和術(shù)中結(jié)構(gòu)光圖像的配準精度進行定量分析，同時進行各個模塊的坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系分析，將規(guī)劃的路徑坐標傳送給機器人實現(xiàn)手術(shù)路徑的規(guī)劃和病灶點的精確定位。最后設(shè)計穿刺定位位置和姿態(tài)實驗來驗證機器人輔助的三維導航系統(tǒng)精度。

1 機器人輔助脊柱手術(shù)三維導航系統(tǒng)

1.1 硬件組成

整個三維機器人輔助導航系統(tǒng)主要由以下硬件組成：結(jié)構(gòu)光掃描儀、脊柱模型、工作站、機器人、可編程邏輯控制器(programmable logic controller，PLC)(s7-200)、顯示器、手術(shù)臺和NDI光學跟蹤器,如圖1所示。其中NDI光學跟蹤器主要獲取手術(shù)器械、患者病灶點、結(jié)構(gòu)光掃描儀等之間的相對位置關(guān)系。三維結(jié)構(gòu)光掃描儀主要用于拍取實驗過程中脊柱模型圖像，能夠?qū)崟r重建脊柱表面的三維信息，為實驗過程中的配準環(huán)節(jié)做準備。機器人主要用于代替人手完成脊柱模型病灶點的穿刺，減小人為操作存在的隨機誤差。為了方便實驗和更真實的模擬實際的手術(shù)環(huán)境，選取部分脊柱模型噴上白漆標記作為實驗操作的對象，將不屬于脊柱部分的尾骨去除。

圖1 脊柱手術(shù)三維導航系統(tǒng)的硬件組成Fig.1 Hardware composition of three-dimensional navigation system for spinal surgery

1.2 軟件組成

在基于MFC的基礎(chǔ)之上融合了VTK、ITK可視化軟件安裝包，用Visual studio 2010編寫了脊柱手術(shù)的三維手術(shù)導航系統(tǒng)軟件的操作界面。手術(shù)路徑規(guī)劃模塊、三維重建模塊以及3D-3D配準模塊構(gòu)成了三維導航系統(tǒng)的軟件部分。

1.2.1 術(shù)前CT和術(shù)中基于結(jié)構(gòu)光掃描的脊柱三維重建模塊

基于術(shù)前CT的脊柱模型三維重建的流程如下：首先，在實驗前通過CT機對脊柱模型進行拍攝，將CT切片導入工作站。然后，通過VTK軟件包讀取CT切片的相關(guān)信息。最后分別采用體繪制和面繪制的方法對脊柱模型進行三維重建。具體基于CT的術(shù)前脊柱模型三維重建的效果如圖2(a)所示。

基于術(shù)中三維結(jié)構(gòu)光掃描的脊柱模型三維重建流程為：1)通過三維結(jié)構(gòu)光掃描儀的投影儀向脊柱模型投射編碼圖案；2)通過雙目結(jié)構(gòu)光相機進行脊柱表面信息的采集，傳入到工作站，進行解碼；3)將得到的脊柱表面三維點云信息顯示在顯示器中。具體的基于結(jié)構(gòu)光三維重建效果如圖2(b)所示。

1.2.2 3D-3D配準模塊

首先通過三維重建模塊投射一定的初始配準參數(shù)，將術(shù)前拍攝的脊柱模型的CT切片進行三維重建。然后通過結(jié)構(gòu)光掃描儀對術(shù)中脊柱進行實時掃描，進行脊柱表面的點云信息采集，在此基礎(chǔ)之上，進行基于VTK的點云數(shù)據(jù)的三維曲面重建。最后將基于結(jié)構(gòu)光的術(shù)中脊柱三維曲面與術(shù)前CT重建的脊柱模型圖像進行相似性測度值計算，設(shè)定一個相似性測度值，當二者的配準結(jié)果不滿足相似性測度值時，再調(diào)整初始的配準參數(shù)，使其能夠滿足相似性測度的要求。具體配準流程如圖3所示。

圖2 脊柱模型的三維重建效果Fig.2 The effect of three-dimensional reconstruction of spinal model

圖3 3D-3D圖像配準的流程Fig.3 3D-3D image registration process

1.2.3 脊柱手術(shù)的路徑規(guī)劃模塊

運行三維手術(shù)導航系統(tǒng)軟件，根據(jù)預(yù)先的設(shè)置規(guī)劃脊柱手術(shù)路徑。通過3D-3D的配準模塊所獲得的參數(shù)將預(yù)先規(guī)劃好的手術(shù)路徑的兩端坐標轉(zhuǎn)換到三維結(jié)構(gòu)光光掃描儀的坐標系中。根據(jù)三維結(jié)構(gòu)光掃描儀到星狀剛體的標定和校準參數(shù)，使其從三維結(jié)構(gòu)光掃描儀坐標系轉(zhuǎn)換到星狀剛體坐標系中。使用NDI光學跟蹤器實時獲取脊柱模型上的被動剛體和機器人末端手術(shù)器械上的被動剛體之間位姿關(guān)系。同時實時獲取脊柱模型和星狀剛體之間的相對位姿。通過一系列轉(zhuǎn)換，可以將術(shù)前規(guī)劃的手術(shù)路徑的坐標轉(zhuǎn)換到機器人坐標系，從而進一步控制機器人按照既定的路線進行手術(shù)穿刺。

2 三維導航系統(tǒng)各模塊之間的坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系分析

在光學掃描儀上安裝1個星狀的剛體，剛體內(nèi)嵌有紅外發(fā)射二極管。通過NDI光學跟蹤定位系統(tǒng)對星狀剛體進行標定和識別，實時建立剛體的位置和方位。通過1個校準過程確定結(jié)構(gòu)光掃描儀到星狀剛體的轉(zhuǎn)換，只要星形發(fā)射器保持固定在結(jié)構(gòu)光掃描儀的相同位置，這種轉(zhuǎn)換就保持不變。

(1)

圖4 脊柱手術(shù)導航系統(tǒng)的坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系Fig.4 Coordinate transformation relationship of spinal surgical navigation system

3 脊柱定位位置和姿態(tài)的實驗和結(jié)果

通過設(shè)計導航定位位置和姿態(tài)的實驗驗證機器人輔助脊柱手術(shù)的三維導航系統(tǒng)精度。根據(jù)坐標系之間的轉(zhuǎn)換原理，首先完成脊柱模型的CT三維重建以及術(shù)中結(jié)構(gòu)光掃描儀實時掃描，對結(jié)構(gòu)光實時掃描得到的脊柱模型三維重建表面的精度進行誤差定量分析。再進行CT重建后的圖像與結(jié)構(gòu)光掃描重建后的圖像進行3D-3D圖像的配準，同時對二者之間的配準誤差進行定量分析。最終將術(shù)前規(guī)劃好的手術(shù)路徑轉(zhuǎn)換到機器人坐標系中，通過PLC控制機器人運動到規(guī)劃的位置。通過對機器人實際穿刺的位置與理論位置之間進行插值計算，進一步得到定位位置和姿態(tài)的精度誤差。

3.1 基于結(jié)構(gòu)光掃描的脊柱模型表面三維重建實驗

通過結(jié)構(gòu)光掃描儀對術(shù)中脊柱表面進行實時掃描，獲得脊柱表面實時三維點云信息。在基于VTK軟件包的基礎(chǔ)之上，對三維點云數(shù)據(jù)進行實時曲面重建。將脊柱三維重建曲面模型導入Geomagic studio軟件中，對其三維曲面重建精度進行分析，得到的誤差如圖5所示。整個脊柱三維曲面重建精度的標準偏差(standard deviation，SD)為0.123 9 mm,均方根估計值為0.124 1 mm。

圖5 基于結(jié)構(gòu)光掃描的脊柱曲面三維重建誤差分析Fig.5 Error analysis of 3D reconstruction of spinal surface based on structured light scanning

3.2 3D-3D圖像配準實驗

將術(shù)前脊柱模型的CT切片進行三維重建，同時在術(shù)中采用結(jié)構(gòu)光掃描儀對脊柱表面實時掃描，以此獲取脊柱表面三維圖像。利用基于脊柱外部點、面信息，將結(jié)構(gòu)光掃描儀三維重建的脊柱表面信息與CT圖像數(shù)據(jù)進行配準。使用Horn的四元數(shù)方法解決奇異值分解，使用Besl和McKay提出的迭代最近點算法進行基于脊柱表面的配準，并且使用k-d維樹來減少配準的搜索時間。對2者的配準精度進行驗證，得到的誤差如圖6所示。在實驗過程中，選取200 mm長的脊柱白色段作為實驗對象，最終2者配準的標準偏差為2.835 6 mm,均方根估計值為2.832 8 mm。

圖6 脊柱模型3D-3D配準誤差分析Fig.6 Analysis of 3D-3D registration error in spinal model

3.3 機器人輔助導航定位位置實驗

在脊柱模型上打孔并插入4個螺釘，通過PLC控制機器人到達規(guī)劃的位置。憑借螺釘進行路徑的姿態(tài)規(guī)劃，利用小孔進行路徑規(guī)劃時的定位。對理論位置的坐標和實際位置的坐標進行測量并進行差值計算。

對打孔后的脊柱模型重新拍攝CT圖像進行三維重建。任選模型上的2 點規(guī)劃4條手術(shù)路徑，進行A、B、C、D組定位位置的實驗。利用機器人夾持手術(shù)器械到達指定的位姿，通過NDI光學跟蹤系統(tǒng)實時讀取探針的被動剛體選取的點的實際和理論位置的坐標。除此以外仍需將探針尖點的坐標從探針被動剛體坐標系轉(zhuǎn)換到NDI坐標系下。具體的4組實驗結(jié)果如表1所示，實驗數(shù)據(jù)可以得出：本研究中所提出的機器人輔助脊柱手術(shù)導航系統(tǒng)的定位位置平均精度誤差和最小精度誤差分別為3.34 mm和3.23 mm。

如圖7所示對小孔位置進行定位實驗。如表1所示，利用NDI對探針被動剛體的位姿數(shù)據(jù)進行讀取。

圖7 機器人輔助導航定位位置Fig.7 Robot-assisted navigation and location

3.4 機器人輔助導航位姿定位實驗

以螺釘中軸線作為基準，規(guī)劃術(shù)前的手術(shù)路徑。對實際的位姿和理論上的位姿的坐標進行測量，計算坐標之間的差值。分別選取螺釘和手術(shù)器械上平行于基準的2點，通過NDI讀取探針末端所取的點的坐標。分別通過在螺釘和手術(shù)器械上尋找2點構(gòu)建測量向量，將螺釘2點之間的構(gòu)建的向量命名為向量α,將手術(shù)器械上2點之間的向量命名為向量β。機器人輔助定位位姿的誤差主要通過向量α和β的夾角的測量來計算。在脊柱上任選2組螺釘，每組螺釘分別進行2種不同的手術(shù)路徑的規(guī)劃。

1)選取如圖8所示位置的螺釘，規(guī)劃2條不同的手術(shù)路徑。第1組導航定位位姿的實驗，所獲的具體實驗數(shù)據(jù)如表2所示。

表1 機器人輔助導航定位位置的實驗誤差Table 1 Experimental errors of robot-assisted navigation and location

表2 第1組定位導航姿態(tài)實驗的誤差Table 2 Error of the first group of positioning and navigation attitude experiments

圖8 第1組機器人輔助導航定位位姿Fig.8 The first group of robot-assisted navigation positioning posture

2)換位置，選取如圖9所示位置的螺釘，規(guī)劃2條不同的手術(shù)路徑。第2組機器人輔助導航定位位姿的實驗，所獲的具體實驗數(shù)據(jù)如表3所示。

圖9 第2組機器人輔助導航定位位姿Fig.9 The second group of robot-assisted navigation positioning posture

按照上述的實驗步驟，選取2組不同位置的螺釘，共進行了A、B、C、D共4組實驗。通過4組實驗的實驗數(shù)據(jù)可以看出本研究所提出的機器人輔助導航定位位姿的平均精度為3.10°，最小精度誤差為1.92°。從實驗結(jié)果可以看出，定位導航的位姿基本滿足醫(yī)生臨床手術(shù)的需要。

表3 第2組定位導航姿態(tài)實驗的誤差Table 3 Error of the second group of positioning and navigation attitude experiments

4 結(jié)論

1)本文提出了術(shù)中結(jié)構(gòu)光圖像與術(shù)前CT圖像三維配準的方法，降低了人為操作誤差對脊柱穿刺手術(shù)的影響。同時利用結(jié)構(gòu)光圖像代替?zhèn)鹘y(tǒng)的X光圖，與術(shù)前CT圖像進行配準可以解決術(shù)中輻射過量問題。從實驗數(shù)據(jù)可以看出，該三維脊柱穿刺手術(shù)導航系統(tǒng)的定位位置的誤差為3.34±0.12 mm,其定位導航姿態(tài)的誤差為3.1±0.89°，基本可以滿足脊柱穿刺手術(shù)導航的基本需求。

2)該導航系統(tǒng)仍然存在一定的誤差。主要原因可能在于該導航系統(tǒng)的整體流程環(huán)節(jié)過多，導致每個環(huán)節(jié)的誤差積累，最終形成較大的誤差。

在今后的研究中，可以從下面3個方向進行著重研究：對導航系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)進行深入研究，力求減少導航系統(tǒng)的環(huán)節(jié)，簡化手術(shù)導航系統(tǒng)的流程，降低各環(huán)節(jié)誤差的累積；3D-3D配準的算法進行優(yōu)化，同時減少配準時間，提高配準精度；目前該研究的對象為脊柱的裸骨模型，在未來可能進行動物或尸體實驗的研究來進一步對該導航系統(tǒng)的精度進行驗證。