一种空间转换方法、装置、电子设备及介质发明专利

专利名称：一种空间转换方法、装置、电子设备及介质

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410733825.8

专利申请（专利权）人：中南大学湘雅二医院
权利人地址：湖南省长沙市芙蓉区人民中路139号

专利发明（设计）人：熊力,马程远,党文哲,侯木舟,罗虎,王心祥,阳树森,张阳

专利摘要：本发明涉及图像数据处理领域，公开了一种空间转换方法、装置、电子设备及介质。方法包括：根据第一空间与第二空间之间的空间转换关系将多个第一空间中的待转换标记点转换至第二空间；空间转换关系通过以下步骤获得：获取第一空间的多个第一标记点；获取第二空间中与多个第一标记点对应的多个第二标记点，每个第二标记点所表征的需转换物的特征与对应的第一标记点表征的需转换物的特征相同；确定各个第二标记点对应的目标法向量；利用所有目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系作为空间转换关系，使得最近点搜索算法纳入了点与平面之间的相对关系的评估，以避免陷入局部最优解。

主权利要求：
1.一种空间转换方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一空间的多个待转换标记点；
根据所述第一空间与第二空间之间的空间转换关系将多个所述待转换标记点转换至所述第二空间；
所述空间转换关系通过以下步骤获得：
获取所述第一空间的多个第一标记点，其中，多个所述第一标记点表征需转换物的特征；
获取所述第二空间中与多个所述第一标记点对应的多个第二标记点，每个所述第二标记点所表征的需转换物的特征与对应的所述第一标记点表征的需转换物的特征相同；
确定各个所述第二标记点对应的目标法向量，其中，所述目标法向量垂直于所述第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面；
利用多个所述目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个所述第一标记点与多个所述第二标记点之间的转换关系，并将所述转换关系作为所述空间转换关系；
其中，所述转换关系包括旋转矩阵与平移矩阵，所述利用多个所述目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个所述第一标记点与多个所述第二标记点之间的转换关系，包括：根据关系矩阵与关系向量确定所述旋转矩阵；
所述关系矩阵的表达公式为：
；
所述关系向量的表达公式为：
；
其中，为所述关系矩阵，为所述关系向量，为所述第一标记点与所述第二标记点的编码，为所述第一标记点的个数，为所述第一标记点，为所述第二标记点，为所述目标法向量；
基于最近点搜索算法，利用所述旋转矩阵以及多个所述目标法向量进行迭代计算，得到所述平移矩阵；
所述基于最近点搜索算法，利用所述旋转矩阵以及多个所述目标法向量进行迭代计算，得到所述平移矩阵，包括：利用所述旋转矩阵与预平移矩阵对多个所述第一标记点进行转换；
确定转换后的多个所述第一标记点与多个所述第二标记点之间的转换误差；
所述转换误差的表达公式为：
；
其中，为所述转换误差，为转换后的所述第一标记点与所述第二标记点的编码，为转换后的所述第一标记点的个数， 为转换后的所述第一标记点， 为所述第二标记点，为所述目标法向量， 为所述旋转矩阵，为所述预平移矩阵；
根据所述转换误差对所述预平移矩阵进行迭代更新，并重复上述步骤，直至所述转换误差或迭代次数满足迭代终止条件，将迭代终止后的所述预平移矩阵作为所述平移矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二空间中与多个所述第一标记点对应的多个第二标记点，包括：利用区域生长分割算法对所述第一空间的图像进行预处理；
利用经过所述预处理后的所述图像进行模型转换，以形成与所述第一空间对应的模型图像，作为所述第二空间；
根据多个所述第一标记点在所述第二空间中选取对应的多个标记点作为多个所述第二标记点。
3.一种空间转换装置，其特征在于，所述装置包括：待标记点获取模块，用于获取第一空间的多个待转换标记点；
转换模块，用于根据所述第一空间与第二空间之间的空间转换关系将多个所述待转换标记点转换至所述第二空间；
空间转换关系获取模块，用于通过以下步骤获得所述空间转换关系：第一标记点获取单元，用于获取所述第一空间的多个第一标记点，其中，多个所述第一标记点表征需转换物的特征；
第二标记点获取单元，用于获取所述第二空间中与多个所述第一标记点对应的多个第二标记点，每个所述第二标记点所表征的需转换物的特征与对应的所述第一标记点表征的需转换物的特征相同；
目标法向量确定单元，用于确定各个所述第二标记点对应的目标法向量，其中，所述目标法向量垂直于所述第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面；
空间转换关系确定单元，用于利用多个所述目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个所述第一标记点与多个所述第二标记点之间的转换关系，并将所述转换关系作为所述空间转换关系；
其中，所述转换关系包括旋转矩阵与平移矩阵，所述利用多个所述目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个所述第一标记点与多个所述第二标记点之间的转换关系，包括：根据关系矩阵与关系向量确定所述旋转矩阵；
所述关系矩阵的表达公式为：
；
所述关系向量的表达公式为：
；
其中，为所述关系矩阵，为所述关系向量，为所述第一标记点与所述第二标记点的编码，为所述第一标记点的个数，为所述第一标记点，为所述第二标记点，为所述目标法向量；
基于最近点搜索算法，利用所述旋转矩阵以及多个所述目标法向量进行迭代计算，得到所述平移矩阵；
所述基于最近点搜索算法，利用所述旋转矩阵以及多个所述目标法向量进行迭代计算，得到所述平移矩阵，包括：利用所述旋转矩阵与预平移矩阵对多个所述第一标记点进行转换；
确定转换后的多个所述第一标记点与多个所述第二标记点之间的转换误差；
所述转换误差的表达公式为：
；
其中，为所述转换误差，为转换后的所述第一标记点与所述第二标记点的编码，为转换后的所述第一标记点的个数， 为转换后的所述第一标记点， 为所述第二标记点，为所述目标法向量， 为所述旋转矩阵，为所述预平移矩阵；
根据所述转换误差对所述预平移矩阵进行迭代更新，并重复上述步骤，直至所述转换误差或迭代次数满足迭代终止条件，将迭代终止后的所述预平移矩阵作为所述平移矩阵。
4.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1‑2中任一项所述的空间转换方法的步骤。
5.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令被处理器执行时使得所述处理器实现根据权利要求1‑2中任一项所述的空间转换方法。 说明书 : 一种空间转换方法、装置、电子设备及介质技术领域[0001] 本申请属于图像数据处理领域，具体涉及一种空间转换方法、装置、电子设备及介质。背景技术[0002] 在众多需要进行手动实操的行业中，为了实现操作的精准性，需要利用另一空间（多数为虚拟空间）进行在实际空间中的操作导航，这就需要进行两个空间之间坐标转换以配准两个空间之间对应的点。比如，医生在进行手术时，有时需要利用手术导航系统，手术导航系统可以实现病人空间和图像空间之间的转换。[0003] 目前，空间转换中常采用最近点搜索（IterativeClosestPoint，ICP）算法，但传统的最近点搜索算法只考虑两个点云之间点到点的距离以进行转换关系的寻找，容易导致解决方案陷入局部最优解，从而无法保证转换精度。发明内容[0004] 本申请实施例的目的是旨在提供一种空间转换方法、装置、电子设备及介质，能够在利用最近点搜索算法进行空间转换时，避免陷入局部最优解，以保证转换精度。[0005] 第一方面，本申请实施例提供了一种转换方法，包括：[0006] 获取第一空间的多个待转换标记点；[0007] 根据所述第一空间与第二空间之间的空间转换关系将多个所述待转换标记点转换至所述第二空间；[0008] 所述空间转换关系通过以下步骤获得：[0009] 获取所述第一空间的多个第一标记点，其中，多个所述第一标记点表征需转换物的特征；[0010] 获取所述第二空间中与多个所述第一标记点对应的多个第二标记点，每个所述第二标记点所表征的需转换物的特征与对应的所述第一标记点表征的需转换物的特征相同；[0011] 确定各个所述第二标记点对应的目标法向量，其中，所述目标法向量垂直于所述第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面；[0012] 利用多个所述目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个所述第一标记点与多个所述第二标记点之间的转换关系，并将所述转换关系作为所述空间转换关系。[0013] 第二方面，本申请实施例提供了一种空间转换装置，所述装置包括：[0014] 待标记点获取模块，用于获取第一空间的多个待转换标记点；[0015] 转换模块，用于根据所述第一空间与第二空间之间的空间转换关系将多个所述待转换标记点转换至所述第二空间；[0016] 空间转换关系获取模块，用于通过以下步骤获得所述空间转换关系：[0017] 第一标记点获取单元，用于获取所述第一空间的多个第一标记点，其中，多个所述第一标记点表征需转换物的特征；[0018] 第二标记点获取单元，用于获取所述第二空间中与多个所述第一标记点对应的多个第二标记点，每个所述第二标记点所表征的需转换物的特征与对应的所述第一标记点表征的需转换物的特征相同；[0019] 目标法向量确定单元，用于确定各个所述第二标记点对应的目标法向量，其中，所述目标法向量垂直于所述第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面；[0020] 空间转换关系确定单元，用于利用多个所述目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个所述第一标记点与多个所述第二标记点之间的转换关系，并将所述转换关系作为所述空间转换关系。[0021] 第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如本申请实施例第一方面所述的空间转换方法的步骤。[0022] 第四方面，本申请实施例提供了一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令被处理器执行时使得所述处理器实现根据本申请实施例第一方面所述的空间转换方法。[0023] 在本申请实施例中，第一空间的多个待转换标记点通过第一空间与第二空间之间的空间转换关系转换至第二空间，该空间转换关系通过多个第一空间中的第一标记点与多个第二空间中的第二标记点确定。多个第一标记点与多个第二标记点一一对应，在基于最近点搜索算法利用多个第一标记点和多个第二标记点确定上述空间转换关系时，引入了目标法向量，目标法向量垂直于所述第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面。如此，在利用最近点搜索算法寻找上述空间转换关系的过程中，不再只考虑两个点云之间点到点的距离以进行空间转换关系的寻找，通过目标法向量在最近点搜索算法中引入了第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面，使得最近点搜索算法在迭代优化的过程中纳入点与平面之间的相对关系的评估，以避免只考虑两个点云之间点到点距离的传统最近点搜索算法所导致的易陷入局部最优解的问题。附图说明[0024] 图1是本申请实施例提供的空间转换方法的流程示意图；[0025] 图2是本申请实施例提供的空间转换方法中的空间转换关系确定步骤的流程示意图；[0026] 图3是本申请实施例提供的空间转换装置的结构示意图；[0027] 图4是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式[0028] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。[0029] 本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。[0030] 下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的一种空间转换方法、装置、电子设备及介质进行详细地说明。[0031] 请参见图1，是本申请实施例提供的空间转换方法的流程示意图，本申请实施例第一方面提供了一种空间转换方法，包括如下步骤S010‑步骤S020，以及步骤S100‑步骤S400：[0032] 步骤S010：获取第一空间的多个待转换标记点。[0033] 处理器在进行空间转换时，实质上是通过两个空间之间的空间转换关系进行两个坐标系之间的转换。[0034] 具体地，在临床医疗领域的手术导航系统中，手术导航系统需要实现病人空间和图像空间之间的转换（即将病人空间作为第一空间，图像空间作为第二空间），以实现病人空间和图像空间之间的各个点的坐标统一，即将病人空间中的各个点在图像空间中实现投射，保证手术导航过程中的准确性。处理器在进行病人空间与图像空间之间的转换时，首先需要获取病人空间中的待转换标记点，以进行后续的空间转换过程。[0035] 步骤S020：根据第一空间与第二空间之间的空间转换关系将多个待转换标记点转换至第二空间。[0036] 处理器在获取到第一空间的多个待转换标记点后，利用第一空间与第二空间之间的空间转换关系，将多个待转换标记点进行坐标转换，以使多个待转换点被投射至第二空间，即获得了多个待转换标记点所表征的特征，在第二空间中的具体坐标。[0037] 具体地，在病人空间与图像空间的转换中，多个待转换点可以为病人空间中的表征任意特征的任意点，这些被表征的特征需要在图像空间中获得坐标表征。处理器利用病人空间与图像空间之间的空间转换关系，将上述多个待转换点转换至图像空间，以使多个待转换点所表征的特征可以在图像空间中有对应的坐标。[0038] 可见，完成上述空间转换步骤S010‑步骤S020的关键在于第一空间与第二空间之间的空间转换关系，具体地，在手术导航系统中，病人空间与图像空间之间空间转换关系的获取被称为空间注册。[0039] 请参见图2，图2是本申请实施例提供的空间转换方法中的空间转换关系确定步骤的流程示意图，空间转换关系通过如下所述的步骤S100‑步骤S400获得：[0040] 步骤S100：获取第一空间的多个第一标记点，其中，多个第一标记点表征需转换物的特征。[0041] 第一空间与第二空间之间的空间转换关系的确定过程中，首先需要获取用于进行空间转换关系确定的第一空间的多个第一标记点，每个第一标记点均表征了第一空间中，需转换物的特征。[0042] 具体地，在病人空间中，第一标记点根据手术导航系统需要进行手术导航的区域，即需转换物所在的区域而定。处理器可以利用病人的某些解剖学上的生理特征或某些病理学上的病理特征，如鼻尖、耳屏、眼角或肿瘤区域特征点，作为多个第一标记点，它们各自表征了对应的需转换物在几何上的特征。[0043] 步骤S200：获取第二空间中与多个第一标记点对应的多个第二标记点，每个第二标记点所表征的需转换物的特征与对应的第一标记点表征的需转换物的特征相同。[0044] 空间转换关系的确定还需要第二空间中的多个第二标记点，多个第二标记点与所述多个第一标记点一一对应，也就是，每个第二标记点所表征的需转换物的特征与对应的第一标记点表征的需转换物的特征相同。[0045] 具体地，在病人空间中，示例性地，多个第一标记点的数量若为3个，分别表征了鼻尖、耳屏、眼角这3个特征，那么，在进行第二标记点的确定时，同样要在图像空间中选择表征了鼻尖、耳屏、眼角这3个特征的点作为与3个第一标记点对应的3个第二标记点。[0046] 步骤S300：确定各个第二标记点对应的目标法向量，其中，目标法向量垂直于第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面。[0047] 本申请实施例提供的空间转换方法相较于传统的利用最近点搜索算法进行点云匹配的空间转换方法，引入了第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面（也就是第一标记点与对应的第二标记点之间的转换平面），以使最近点搜索算法在迭代优化转换关系的过程中纳入点与平面之间的相对关系的评估，第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面通过垂直于第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面的法向量引入，处理器将此法向量确定为目标法向量，故需确定每个第二标记点的目标法向量以用于后续的最近点搜索算法的进行。[0048] 具体地，图像空间若为病人空间的二维（平面）模型，即图像空间中的点的坐标在某一个方向上恒为0，则所有第二标记点均在同一平面内，那么所有第二标记点的目标法向量可以选择同一向量，该向量垂直于该平面。[0049] 图像空间若为病人空间的三维（立体）模型，则所有第二标记点并不一定在同一平面内，需要确定每个第二标记点表征的需转换物上的特征（鼻尖、耳屏、眼角等）的所在的平面，并确定一个垂直于该平面的法向量作为该第二标记点的目标法向量。[0050] 步骤S400：利用多个目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系，并将多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系作为上述空间转换关系。[0051] 在所有目标法向量确定完成后，即结合利用所有目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个第一标记点与多个第二标记点，也就是两个点云之间的转换关系，并将确定完成的多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系作为上述第一空间与第二空间之间的空间转换关系，以用于第一空间待转换点的转换。[0052] 通过上述步骤S010‑步骤S020，以及步骤S100‑步骤S400，第一空间的多个待转换标记点通过第一空间与第二空间之间的空间转换关系转换至第二空间，该空间转换关系通过多个第一空间中的第一标记点与多个第二空间中的第二标记点确定。多个第一标记点与多个第二标记点一一对应，在基于最近点搜索算法利用多个第一标记点和多个第二标记点确定上述空间转换关系时，引入了目标法向量，目标法向量垂直于所述第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面。如此，在利用最近点搜索算法寻找上述空间转换关系的过程中，不再只考虑两个点云之间点到点的距离以进行空间转换关系的寻找，通过目标法向量在最近点搜索算法中引入了第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面，使得最近点搜索算法在迭代优化空间转换关系的过程中纳入点与平面之间的相对关系的评估，以避免只考虑两个点云之间点到点距离的传统最近点搜索算法所导致的易陷入局部最优解的问题。[0053] 在一些实施方式中，转换关系包括旋转矩阵与平移矩阵，利用多个目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系，包括：[0054] 确定每个第一标记点与对应的目标法向量的交叉积；[0055] 根据多个目标法向量，确定每个第一标记点的误差向量，其中，误差向量为第一标记点与对应的第二标记点所在的平面之间的垂直距离；[0056] 根据多个交叉积、多个目标法向量以及多个误差向量，确定旋转矩阵；[0057] 基于最近点搜索算法，利用旋转矩阵、预平移矩阵、多个交叉积、多个误差向量以及多个目标法向量进行迭代计算，得到平移矩阵。[0058] 多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系可以由旋转矩阵与平移矩阵构成，旋转矩阵用于将由多个第一标记点组成的点云进行旋转，平移矩阵用于将由多个第一标记点组成的点云进行平移，使得由多个第一标记点组成的点云可以与由多个第二标记点组成的点云对齐，实现第一空间与第二空间的转换。[0059] 具体地，其中，旋转矩阵可以通过构建线性关系求解获得，即后续最近点搜索算法仅用于进行平移矩阵的寻找，以减小利用最近点搜索算法进行迭代优化过程中的优化难度。[0060] 构建求解旋转矩阵的线性关系需要每个第一标记点与对应的目标法向量之间的交叉积（即第一标记点对应的第二标记点所对应的目标法向量），故处理器先进行每个第一标记点与对应的目标法向量的交叉积的确定，这个交叉积实际表征了第一标记点与对应的目标法向量之间的距离。[0061] 构建求解旋转矩阵的线性关系还需要确定每个第一标记点的误差向量，误差向量是第一标记点与对应的第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面之间的垂直距离，具体地，若第一标记点的坐标为（a，b，c），对应的第二标记点的坐标为（d，e，f），该第一坐标点的误差向量即为（a‑d，b‑e，c‑f）与该第一标记点对应的目标法向量之间的点积。[0062] 在所有的交叉积以及所有的误差向量均确定完成后，即可利用所有的交叉积、所有的误差向量以及所有的目标法向量构建求解旋转矩阵的线性关系，求解旋转矩阵。[0063] 旋转矩阵确定完成后，基于最近点搜索算法，利用确定完成的旋转矩阵、所有交叉积以及所有误差向量进行迭代计算，在迭代过程中不断进行平移矩阵确定过程中的优化，以得到平移矩阵，至此，多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系确定完成，该转换关系即为第一空间与第二空间之间的空间转换关系。[0064] 在一些实施方式中，基于最近点搜索算法，利用旋转矩阵、多个交叉积、多个误差向量以及多个目标法向量进行迭代计算，得到平移矩阵，包括：[0065] 利用旋转矩阵与预平移矩阵对多个第一标记点进行转换；[0066] 根据多个交叉积、多个误差向量、旋转矩阵以及预平移矩阵确定转换后的多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换误差；[0067] 根据转换误差对预平移矩阵进行迭代更新，并重复上述步骤，直至转换误差或迭代次数满足迭代终止条件；[0068] 将迭代终止后的预平移矩阵作为平移矩阵。[0069] 转换关系中平移矩阵的确定基于多次的迭代过程完成。在未满足迭代终止条件的情况下，每次迭代过程中，利用确定完成的旋转矩阵进行多个第一标记点的旋转过程，利用预平移矩阵进行多个第一标记点的平移过程，一次旋转过程和平移过程完成后，确定转换后的多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换误差，以次转换误差作为预平移矩阵迭代更新的参考标准，对预平移矩阵进行迭代更新，作为下一次迭代过程中的预平移矩阵，直至转换误差或迭代次数满足迭代终止条件，将迭代终止后的预平移矩阵作为平移矩阵，至此，转换关系确定完成。[0070] 具体地，在一次迭代过程中，处理器首先利用旋转矩阵和预平移对多个第一标记点进行旋转以及平移，再根据上述的所有交叉积、所有误差向量、旋转矩阵以及所有目标法向量确定转换后的多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换误差，以判断转换效果。[0071] 转换误差确定完成后，处理器根据转换误差对预平移矩阵进行迭代更新，处理器可以采用数值优化方法（如梯度下降、最小二乘法等）根据转换误差对预平移矩阵进行迭代更新，将迭代更新后的预平移矩阵作为下一次迭代过程中的预平移矩阵。本领域技术人员可以理解的是，第一次迭代过程中的初始预平移矩阵可以设置为(0,0,0)，技术人员也可以根据多个第一标记点构成的点云的几何特征或者已知的变换信息来估计初始的平移矩阵，或根据经验或者先验知识来确定。[0072] 当转换误差或迭代次数已满足迭代终止条件时，迭代过程终止，处理器将迭代终止后的预平移矩阵作为优化完成的平移矩阵，多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系确定完成。[0073] 在一些实施方式中，迭代终止条件为，转换误差相比于上一次迭代过程中的转换误差没有增加，或迭代次数已达到预设迭代次数。[0074] 在一些实施方式中，转换误差的表达公式为：[0075] （1）[0076] 其中，为转换误差，为转换后的第一标记点与第二标记点的编码，为转换后的第一标记点的个数， 为转换后的第一标记点， 为第二标记点，为目标法向量， 为旋转矩阵，为平移矩阵， 为误差向量， 为交叉积。[0077] 转换误差可由上述公式（1）进行确定，从上述公式（1）中可见，转换误差涉及到了交叉积与误差向量，即涉及到了每个第一标记点与对应的目标法向量之间的距离，和每个第一标记点与对应的第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面之间的垂直距离，使得最近点搜索算法在迭代优化预平移矩阵的过程中纳入点与平面之间的相对关系的评估。[0078] 在一些实施方式中，根据多个交叉积、多个目标法向量以及多个误差向量，确定旋转矩阵，包括：[0079] 利用多个交叉积与多个目标法向量构建关系矩阵；[0080] 利用多个交叉积、多个目标法向量以及多个误差向量构建关系向量；[0081] 根据关系矩阵与关系向量确定旋转矩阵。[0082] 在本申请实施例中，迭代优化过程只用于进行预平移矩阵的迭代优化，转换关系中的旋转矩阵通过构建线性关系求解获得。[0083] 在构建线性关系并求解旋转矩阵的过程中，处理器首先利用所有交叉积以及所有目标法向量构建关系矩阵，该关系矩阵反映了每个第一标记点与对应的目标法向量之间的垂直距离以及每个目标法向量的信息。[0084] 处理器再利用所有交叉积、所有目标法向量以及所有误差向量构建关系向量，关系向量反映了每个第一标记点与对应的第二标记点所在的平面之间的垂直距离、每个第一标记点与对应的目标法向量之间的垂直距离以及每个目标法向量。[0085] 处理器最后再利用确定完成的关系矩阵和关系向量，与旋转矩阵构建线性关系，以求解旋转矩阵，如以下公式所示：[0086] （2）[0087] 其中，为旋转矩阵，为关系矩阵，为关系向量。[0088] 具体地，在求解旋转矩阵时，为了便于进行求解，可以将旋转矩阵 近似为一个单位矩阵 ，在求解与使用旋转矩阵时，均可应用该近似的旋转矩阵 ，即：[0089] （3）[0090] （4）[0091] 其中，为旋转矩阵， 为近似的旋转矩阵，、、为 中需要通过上述线性关系求解的未知参数。[0092] 在一些实施方式中，关系矩阵的表达公式为：[0093] （5）[0094] 关系向量的表达公式为：[0095] （6）[0096] 其中，为关系矩阵，为关系向量，为第一标记点与第二标记点的编码，为第一标记点的个数， 为第一标记点， 为第二标记点， 为目标法向量， 为交叉积，为误差向量。[0097] 关系向量和关系矩阵可根据上述公式（5）与公式（6）进行构建，从上述公式（5）与公式（6）中可见，关系矩阵反映了每个第一标记点与对应的目标法向量之间的垂直距离（通过每个第一标记点与对应的目标法向量的交叉积反映）以及每个目标法向量，关系向量反映了每个第一标记点与对应的第二标记点所在的平面之间的垂直距离（通过每个第一标记点的误差向量反映）、每个第一标记点与对应的目标法向量之间的垂直距离（通过每个第一标记点与对应的目标法向量的交叉积反映）以及每个目标法向量。[0098] 如此，利用关系矩阵和关系向量构建求解旋转矩阵的线性关系，求解旋转矩阵，并将求解获得的旋转矩阵应用于后续求解平移矩阵的迭代过程中，即迭代过程中只需要对预平移矩阵进行迭代更新，而不需要对旋转矩阵进行迭代更新，减少了迭代过程中的数值优化任务，使得迭代过程更易完成。[0099] 在一些实施方式中，获取第二空间中与多个第一标记点对应的多个第二标记点，包括：[0100] 利用区域生长分割算法对第一空间的图像进行预处理；[0101] 利用经过预处理后的图像进行模型转换，以形成与第一空间对应的模型图像，作为第二空间；[0102] 根据多个第一标记点在第二空间中选取对应的多个标记点作为多个第二标记点。[0103] 处理器在获取第二空间中，与多个第一标记点对应的多个第二标记点的过程中，首先利用区域生长分割算法对第一空间的图像进行预处理，以将第一空间的图像进行分割，利用分割后的第一空间的图像进行模型转换，以获得一个与第一空间中的需转换物对应的模型图像。将该模型图像作为第一空间需要进行标记点投射的第二空间。[0104] 因在进行模型转换之前使用了区域生长分割算法进行图像分割，使得处理器可以更准确地确定图像中感兴趣区域的边界，在进行模型转换时，确保了只有相关的需转换物的区域结构被包括进模型图像，避免了无关区域的干扰。同时，使用区域生长分割算法进行图像分割也优化了处理器计算资源的使用——通过减少分析和处理的图像数据量，降低了处理器计算负担。[0105] 处理器再在确定完成的第二空间中，选取与多个第一标记点对应的多个第二标记点，即选取多个表征的需转换物的特征与对应的第一标记点表征的需转换物的特征相同的点，作为多个第二标记点。[0106] 具体地，处理器首先获取病人空间的图像，如计算机体层摄影（ComputedTomography，CT）图像，核磁共振成像（NuclearMagneticResonanceImaging，NMRI）图像等，然后利用区域生长分割算法，将上述图像进行分割。[0107] 利用3D重建技术，将分割完成的图像转换为一个3D虚拟模型，该3D虚拟模型与病人空间的需转换物对应，作为第二空间，即图像空间。例如，病人空间中的需转换物为人脑，该3D虚拟模型即为一个3D虚拟脑模型。[0108] 处理器再在确定完成的3D虚拟模型中，选取与多个第一标记点对应的多个第二标记点，即选取多个表征的需转换物的特征与对应的第一标记点表征的需转换物的特征相同的点，作为多个第二标记点。[0109] 请参见图3，是本申请实施例提供的空间转换装置的结构示意图，本申请实施例第二方面提供了一种空间转换装置1000，装置1000包括：[0110] 待标记点获取模块1100，用于获取第一空间的多个待转换标记点；[0111] 转换模块1200，用于根据第一空间与第二空间之间的空间转换关系将多个待转换标记点转换至第二空间；[0112] 空间转换关系获取模块1300，用于通过以下步骤获得空间转换关系：[0113] 第一标记点获取单元1310，用于获取第一空间的多个第一标记点，其中，多个第一标记点表征需转换物的特征；[0114] 第二标记点获取单元1320，用于获取第二空间中与多个第一标记点对应的多个第二标记点，每个第二标记点所表征的需转换物的特征与对应的第一标记点表征的需转换物的特征相同；[0115] 目标法向量确定单元1330，用于确定各个第二标记点对应的目标法向量，其中，目标法向量垂直于第二标记点所表征的需转换物的特征所在的平面；[0116] 空间转换关系确定单元1340，用于利用多个目标法向量，基于最近点搜索算法，确定多个第一标记点与多个第二标记点之间的转换关系，并将转换关系作为空间转换关系。[0117] 本申请实施例第二方面提供的空间转换装置1000能够实现上述方法实施例实现的各个过程，并达到相同的有益效果，为避免重复，这里不再赘述。[0118] 请参见图4，是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图，本申请实施例第三方面提供了一种电子设备2000，包括处理器2001和存储器2002，存储器2002存储有能够被处理器2001执行的机器可执行指令，处理器2001可执行机器可执行指令以实现上述的空间转换方法。[0119] 本申请实施例第四方面提供了一种机器可读存储介质，机器可读存储介质上存储有指令，该指令被处理器执行时使得所述处理器实现上述的空间转换方法。[0120] 在本申请的一个实施例中，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据上述实施方式中的空间转换方法。[0121] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。[0122] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。[0123] 在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。[0124] 存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。存储器是计算机可读介质的示例。[0125] 计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD‑ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。[0126] 还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。[0127] 以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。[0128] 此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

专利地区：湖南

专利申请日期：2024-06-07

专利公开日期：2024-09-03

专利公告号：CN118333848B