本發(fā)明涉及骨折復位，尤其涉及一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著技術的不斷發(fā)展，機器人輔助的微創(chuàng)骨科手術成為越來越流行的手術方式。與傳統(tǒng)的手術方式不同，機器人手術可以通過三維圖像分析及術前規(guī)劃，直觀顯示個體解剖特點，幫助醫(yī)生進行準確操作。大幅減少手術關鍵環(huán)節(jié)的操作步驟，減輕軟組織干擾并縮短手術時間，將手術創(chuàng)傷及相關并發(fā)癥發(fā)生風險降至最低。相比于在脊柱手術和關節(jié)置換手術中的廣泛應用，機器人技術在骨盆骨折復位手術中尚未得到廣泛應用。計算機輔助的術前規(guī)劃對于骨盆骨折復位手術至關重要，它可以設計出最佳的手術路徑和手術方案，提高手術的安全性和成功率。從機器人自主手術的角度出發(fā)，術前規(guī)劃可以量化骨折復位的路徑，以安全地避免碎骨之間的碰撞。

2、pan等人[1]針對骨盆骨折復位路徑規(guī)劃采用了增強的a*算法，提出了方向規(guī)劃策略和線性采樣搜索來優(yōu)化復位路徑。在該方法中，對于碎骨的空間位置采用三維a*算法進行遍歷搜索，對碎骨的空間姿態(tài)采用線性采樣的方法進行規(guī)劃；該方案還建立了骨盆體外實驗平臺以驗證該算法的可行性。此外，該團隊還將opensim軟件與該方法進行結合，探索在復位過程中降低肌肉阻力[2]。

3、[1]pan?m,chen?y,li?z,et?al.autonomous?path?planning?for?robot-assisted?pelvic?fracture?closed?reduction?with?collision?avoidance[j].theinternational?journal?of?medical?robotics?and?computer?assisted?surgery,2023,19(2):e2483.

4、[2]chen?y,pan?m?z,li?z,et?al.autonomous?path?planning?with?muscleforce?optimization?for?robot?assisted?pelvic?fracture?closed?reduction[j].ieee?transactions?on?medical?robotics?and?bionics,2023.

5、在現(xiàn)有的骨盆骨折復位路徑規(guī)劃方法中，a*算法由于需要對三維空間點進行遍歷，因此規(guī)劃效率低下；同時對于碎骨的空間姿態(tài)需要采用線性的規(guī)劃策略，這在盆腔的狹小空間中對于骨折復雜案例無法成功規(guī)劃路徑。

6、為了克服這些缺陷，本技術提出了一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)。同時對碎骨的空間三維位置和空間三維姿態(tài)進行采樣搜索，結合基于表面點云的碰撞檢測算法和路徑短接算法，為機器人輔助骨折復位提供量化路徑。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術的目的是提供一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，旨在解決上述的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術提供如下技術方案：

3、本技術提供一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃方法，包括：

4、獲取患者的ct數(shù)據；

5、對所述ct數(shù)據進行分割重建和目標位資規(guī)劃，得到斷骨對應的初始位資數(shù)據和目標位資數(shù)據；

6、計算所述初始位資數(shù)據和所述目標位資數(shù)據之間的位置差異和姿態(tài)差異；

7、以所述初始位資數(shù)據和所述目標位資數(shù)據組成六維向量作為采樣點，進行骨折復位路徑規(guī)劃，生成最終路徑；

8、通過路徑后處理算法對所述最終路徑進行優(yōu)化。

9、進一步的，所述對所述ct數(shù)據進行分割重建和目標位資規(guī)劃，得到斷骨對應的初始位資數(shù)據和目標位資數(shù)據的步驟中，具體包括下述步驟：

10、對所述ct數(shù)據進行分割重建，形成包含斷骨的配置空間所述配置空間分為兩類：健側骨和不需要移動的骨定義為障礙區(qū)域，其他區(qū)域定義為非障礙區(qū)域，斷骨的所述初始位資數(shù)據定義為χstart；

11、對斷骨選取所述目標位資數(shù)據χtarget，恢復骨盆結構的生理狀態(tài)。

12、進一步的，所述計算所述初始位資數(shù)據和所述目標位資數(shù)據之間的位置差異和姿態(tài)差異的步驟中，具體包括下述步驟：

13、設初始姿態(tài)下的歐拉角為θs＝(0,0,0)，則目標姿態(tài)下的歐拉角為θt＝(αt,βt,γt)；

14、將所述初始位姿數(shù)據和所述目標位姿數(shù)據分別定義為長度為6的向量，則：

15、

16、若在時刻τ和笛卡爾坐標系下，碎骨質心移動至(xτ,yτ,zτ)，歐拉角旋轉了(ατ,βτ,γτ)，則碎骨點云的初始位置fτ表達為：

17、fτ＝rz(γτ)ry(βτ)rx(ατ)·(fs-ps)+(xτ,yτ,zτ)。

18、進一步的，所述以所述初始位資數(shù)據和所述目標位資數(shù)據組成六維向量作為采樣點，進行骨折復位路徑規(guī)劃，生成最終路徑的步驟中，具體包括下述步驟：

19、將初始位置作為樹的節(jié)點，建立包含起點的樹；

20、通過增強的rrt*算法進行迭代，從狀態(tài)空間中隨機采樣一個節(jié)點χrand，并找到樹中距離該節(jié)點最近的節(jié)點χnearest；

21、通過steer函數(shù)將節(jié)點χrand拓展至一個步長的節(jié)點χnew；

22、若判斷χnew與χnearest之間的連線與障礙物產生碰撞，則放棄該節(jié)點；

23、對于未放棄的節(jié)點，在樹上選取距離小于預設閾值的所有近鄰節(jié)點列表xnear，進行兩個優(yōu)化步。

24、進一步的，所述對于未放棄的節(jié)點，在樹上選取距離小于預設閾值的所有近鄰節(jié)點列表xnear，進行兩個優(yōu)化步的步驟中，具體包括下述步驟：

25、第一個優(yōu)化步，選取χnew的父節(jié)點，計算從起點經由各個近鄰節(jié)點χnear到達χnew的代價cost；

26、將代價最短路徑上的近鄰節(jié)點χnear設為χnew的父節(jié)點，并將χnew加入到樹中，成為樹上的節(jié)點；

27、第二個優(yōu)化步，選取近鄰節(jié)點χnear的父節(jié)點，計算從節(jié)點開始經由χnew到達近鄰節(jié)點χnear的代價；

28、若經由χnew到達χnear的代價小于近鄰節(jié)點χnear的原始代價，則將χnear的父節(jié)點設為χnew；

29、當達到最大迭代次數(shù)或滿足結束條件時，從目標點開始反向搜索，生成最終路徑。

30、進一步的，所述增強的rrt*算法還包括：

31、通過同步探索異步調整的方法進行節(jié)點的擴展，將位置坐標和歐拉角分別以δ1和δ2的步長分開調整；

32、采用基于物體表面點云的碰撞檢測算法，判斷移動骨塊ftemp與其他骨塊fobs之間是否產生碰撞，具體通過檢測點云之間是否有交集s：

33、s＝ftemp∩fobs

34、遍歷ftemp中的每個點，計算每個點在fobs中的近鄰點；

35、若在預設閾值δ內存在近鄰點，則判斷產生碰撞，否則判斷不會產生碰撞；

36、所述碰撞檢測算法的時間復雜度為o(n2)，采用kd樹對環(huán)境障礙物點云建模，將時間復雜度降低到o(n?log?n)。

37、進一步的，所述通過路徑后處理算法對所述最終路徑進行優(yōu)化的步驟中，具體包括下述步驟：

38、從起始點開始，檢測第l個點與起始點之間是否直接連接且路徑上不與障礙物產生碰撞；若沒有產生碰撞則直接連接且刪除中間的節(jié)點；若有碰撞，則檢測第l-1個點，直至檢測到無碰撞的節(jié)點；從該節(jié)點開始，進行重復檢測直至到達目標點，最后返回剩余的節(jié)點和edge；

39、路徑短接算法處理后的路徑保留了碎骨在復位過程中所要經過的n+1個關鍵節(jié)點vi，首尾相接后生成幾何連續(xù)的n段線，對應n個區(qū)間；對關鍵節(jié)點連接成的線段進行平滑，獲取滿足參數(shù)連續(xù)條件的空間曲線，其中所述參數(shù)連續(xù)包括幾何連續(xù)、速度連續(xù)和加速度連續(xù)；具體為：

40、采用三次樣條插值方法分段平滑復位路徑，在三維空間中分段參數(shù)曲線定義為：

41、γ(τ)＝{γi(τ),τ∈[τi,τi+1],i＝0,…,n-1}

42、其中τ0＝0，τn＝1；對應對于每個區(qū)間內的插補坐標，采用三次樣條插值定義：

43、

44、其中，n段區(qū)間共12n個未知參數(shù)，則通過12n個方程進行求解；

45、具體約束條件包含：首尾兩端及內部節(jié)點處的函數(shù)值已知，生成6n個方程；相鄰區(qū)間節(jié)點處的一階導數(shù)相等，生成3(n-1)個方程；相鄰區(qū)間節(jié)點處的二階導數(shù)相等，生成3(n-1)個方程；整個路徑首尾端點處的二階導數(shù)為零，生成6個方程；公式表達為：

46、

47、分別對路徑節(jié)點的位置坐標vi(p)和姿態(tài)坐標vi(θ)進行插補，即可得到平滑的運動軌跡。

48、本技術提供一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃系統(tǒng)，包括：

49、獲取模塊：獲取患者的ct數(shù)據；

50、數(shù)據處理模塊：對所述ct數(shù)據進行分割重建和目標位資規(guī)劃，得到斷骨對應的初始位資數(shù)據和目標位資數(shù)據；計算所述初始位資數(shù)據和所述目標位資數(shù)據之間的位置差異和姿態(tài)差異；

51、骨折復位路徑規(guī)劃模塊：以所述初始位資數(shù)據和所述目標位資數(shù)據組成六維向量作為采樣點，進行骨折復位路徑規(guī)劃，生成最終路徑；

52、優(yōu)化模塊：通過路徑后處理算法對所述最終路徑進行優(yōu)化。

53、本技術提供一種設備，所述設備包括處理器、與所述處理器耦接的存儲器，其中，所述存儲器存儲有用于實現(xiàn)一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃方法的程序指令；所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器存儲的所述程序指令以實現(xiàn)一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃。

54、本技術提供一種存儲介質，存儲有處理器可運行的程序指令，所述程序指令用于執(zhí)行一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃方法。

55、本技術提供了一種機器人輔助骨折復位路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，具有以下有益效果：

56、(1)通過增強rrt算法，機器人能夠在六維空間下同時規(guī)劃碎骨的三維空間位置和三維空間姿態(tài)，極大提高了路徑規(guī)劃效率；

57、(2)采用一種基于物體表面點云的碰撞檢測方法，能夠考慮碎骨和障礙物的實際表面形狀，確保在復位過程中的安全性；同時，通過路徑短接方法和三次樣條插補的路徑后處理方法進一步保證路徑的平滑性并縮短路徑的長度，從而優(yōu)化復位路徑。