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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种有框架立体定向系统的注册方法、系统及存储介质，包括：基于连续薄层全头颅扫描获取目标对象的扫描图像；分别提取扫描图像的边缘形状和第一特征点，建立匹配模型，获取与第一特征点对应的匹配特征点，基于第一特征点和匹配特征点的二维坐标生成第一特征点的三维坐标，并重建目标对象的三维模型；建立神经网络模型，提取标准特征点，基于标准特征点和三维模型生成标准模型；定位立体定向框架的关键体表点，获取位置信息，将关键体表点映射在标准模型中，获取对比点和对应的框架的三个正中面，完成目标对象的立体定向注册。通过本发明可以提高有框架立体定向系统的临床便利性并保持其良好的定位精度和安全性。

主权项：1.一种有框架立体定向系统的注册方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：获取无框CT图像，并进行预处理：对目标对象进行CT扫描，并基于CT扫描图像获得三维模型；S2：选取立体定向框架坐标系中位于基准平面上的至少n个定位点，在立体定向框架坐标系内采集所述定位点的三维坐标数据，其中，n为大于等于4的正整数；所述基准平面为正中矢状面、正中冠状面和正中水平面；所述定位点为用于匹配的关键体表点；S3：所述关键体表点匹配：根据所述定位点在立体定向框架坐标系统的分布规律，在所述三维模型中搜索对应的关键体表点，并设定为对比点；S4：根据匹配模块匹配得到的对比点，在所述三维模型中建立与所述立体定向框架坐标系中基准平面对应的三个正中面，分别为正中矢状面、正中冠状面和正中面，完成注册；其中，S1包括以下步骤：基于连续薄层全头颅扫描获取目标对象的扫描图像，将所有扫描图像组合并设定为第一图像集；分别提取所述第一图像集中所有所述扫描图像的边缘形状和第一特征点，获取所述第一特征点的二维坐标，建立匹配模型，基于所述匹配模型判断不同的扫描图像中是否存在与所述第一特征点对应的匹配点，若存在，则抽取所述第一特征点的任一匹配点并设定为匹配特征点，获取所述匹配特征点的二维坐标，若不存在，则剔除所述第一特征点，基于所述第一特征点和所述匹配特征点的二维坐标生成所述第一特征点的三维坐标，组合所有三维坐标并重建所述目标对象的三维模型；将所述三维模型包含的所述第一特征点设定为待分析特征点，建立神经网络模型，所述神经网络模型将所述待分析特征点分类并提取标准特征点，基于所述标准特征点和所述三维模型生成所述目标对象的标准模型。

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