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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种几何信息辅助的3D表面刚性配准方法、系统及电子设备，属于点云配准领域。本发明将术前3D模型的第一表面点云和术中3D模型的第二表面点云采样至相同维度后作为3D表面刚性配准模型的输入，依次通过3D表面刚性配准模型中的特征提取模块、特征加权模块和求解变换矩阵模块，得到两个表面点云之间的刚性变换矩阵，再利用刚性变换矩阵将两个表面点云进行配准。该3D表面刚性配准模型可深入挖掘点云的局部（曲率）和全局（法线方向）几何特征，既可以减少点云重建质量的影响，又可以增强特征表达，能改善3D3D配准效果。本发明可为手术导航中的空间配准提供新的解决方式，具有广阔的应用前景。

主权项：1.一种几何信息辅助的3D表面刚性配准方法，用于针对目标器官实现术中三维点云和术前三维点云之间的配准，其特征在于，包括：S1、读取基于目标器官的术前CT影像重建得到的术前3D模型，并保存为第一表面点云；S2、读取基于目标器官的术中视觉图像重建得到的术中3D模型，并保存为第二表面点云；S3、将第一表面点云和第二表面点云采样至相同维度后作为3D表面刚性配准模型的输入，依次通过3D表面刚性配准模型中的特征提取模块、特征加权模块和求解变换矩阵模块，得到第一表面点云和第二表面点云之间的刚性变换矩阵；所述特征提取模块用于从第一表面点云中提取第一通用特征和第一几何特征，从第二表面点云中提取第二通用特征和第二几何特征；所述特征加权模块包含代表点选举器和特征匹配模块；所述代表点选举器基于点云法线方向进行聚类降维，从而获取第一表面点云和第二表面点云各自对应的代表点掩码；所述特征匹配模块将第一通用特征和第一几何特征经过几何Transformer模型得到几何嵌入后的第一增强特征，将第二通用特征和第二几何特征经过几何Transformer模型得到几何嵌入后的第二增强特征，然后将第一增强特征和第二增强特征通过亲和力层和Sinkhorn迭代算法后由指数函数输出点对应矩阵；最终将所述第一增强特征和第二增强特征分别与所述点对应矩阵和所述代表点掩码进行加权，获得新的第一通用特征和新的第二通用特征；所述求解变换矩阵模块中调用另一相同结构的所述特征匹配模块，以新的第一通用特征和第一几何特征、新的第二通用特征和第二几何特征为输入，计算新的点对应矩阵，最后基于新的点对应矩阵以最小化配准误差为目标，通过奇异值分解求解得到刚性变换矩阵；S4、利用所述刚性变换矩阵将第一表面点云和第二表面点云进行配准；所述特征提取模块包括通用特征提取模块和几何特征提取模块；所述通用特征提取模块由AdaptConv网络和多层感知机级联而成，用于对每个输入的表面点云进行逐点特征学习，得到通用特征；所述几何特征提取模块用于从每个输入的表面点云中提取点对距离特征、三元组角度特征、三元组周长差特征、高斯曲率距离特征和平均曲率距离特征，并将五个特征拼接得到几何特征；所述点对距离特征由点云中所有点对各自的欧式距离组成；所述三元组角度特征由点云中所有点对各自的三元组角度组成；所述三元组周长差特征由点云中所有点对各自的三元组周长差组成；所述高斯曲率距离特征由点云中所有点对的高斯曲率差值组成；所述平均曲率特征由点云中所有点各自的平均曲率差值组成；第一表面点云中，对于任意两个点构成的点对，点对欧式距离、三元组角度、三元组周长差、高斯曲率差值和平均曲率差值的计算式如下：1）点对欧式距离的计算过程为：；2）三元组夹角的计算过程为：首先搜索距离最近的2个近邻点组合为一个三元组；然后由点和点为起始点构成向量，由点和点为起始点构成向量，将向量和向量的向量和定义为，同时定义由点和点为起始点构成向量，进而计算三元组夹角为；3）三元组周长差的计算过程为：搜索距离最近的2个近邻点组合为一个三元组，搜索距离最近的2个近邻点组合为另一个三元组，两个三元组之间的周长差计算为，其中、、分别为到的空间距离、到的空间距离、到的空间距离，、、分别为到的空间距离、到的空间距离、到的空间距离；4）高斯曲率差值和平均曲率差值的计算过程为：点云的表面法向量为，基于表面法向量计算点在点云表面的主曲率，所述主曲率包含最大曲率和最小曲率，基于主曲率进一步计算高斯曲率和平均曲率，计算表达式分别为和；另外以相同方式计算点的高斯曲率和平均曲率；点对各自的高斯曲率之差即为高斯曲率差值，各自的平均曲率之差即为平均曲率差值；所述第一表面点云和第二表面点云中计算五个特征的方式相同。

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