摘要：导致组织器官损伤，严重者甚至会引发肢体残疾，因此如何提高手术过程 的精准、高效和安全性成为骨科手术所面临的关键问题。

骨科疾病是最普遍、每年病例数最多的疾病之一，骨科手术不当极易引发各类术后并发症，影响患骨功能恢复。

导致组织器官损伤，严重者甚至会引发肢体残疾，因此如何提高手术过程 的精准、高效和安全性成为骨科手术所面临的关键问题。

骨组织是一种刚性结构，不易发生变形，特别适用于计算机辅助下的手术。因此计算机辅助骨科手术这种新的技术应运而生。

CAOS流程包括：术前利用图像分割与配准技术，注册患骨位置和规划手术过程；术中实时跟踪患骨和器械的空间位置。

指导医生或机器人 执行手术；术后对手术结果进行量化评价，保证手术的安全性和可靠性。

通过术前辅助规划、术中辅助执行、术后辅助评估，CAOS实现了精准高效的手术过程，提高了手术的质量和安全性。

CAOS的实现需要成像设备、光学/电磁跟踪仪器、3D打印材料、串/并联机 器人等硬件设施和图像分割与重建、图像配准与导航等软件系统的相互结合。

而医学影像则是连接两部分的重要桥梁，其贯穿于手术的整体流程，是CAOS的核心和关键。

目前骨科诊疗过程中使用的医学影像主要包括：CT断层成像、X光 透射成像、核磁共振成像、超声波成像。

各种成像方式的特点如下： (1) X 光和CT都属于 X 射线成像，其原理是当X射线穿透人体时，人体不同组织和器官对 X 射线的吸收率不同。

导致到达接收器上的X线量有所差异，进而在成像结果中显示为不同灰度的区域。

X光透射得 到的是单张投影图像，常用的设备为C型臂，其优点是设备体积较小，可用于术中成像，目前在术中使用较多。

其缺点是具有一定的辐射，对长期工作的医生有 较大的危害，并且只能提供二维的平面影像，如需空间信息则需使用O型臂，成本很高且成像范围有限。

CT断层成像通过对人体进行逐层扫描得到一组切片，因此可以准确的反映空间信息，且不同组织之间的差异明显，对骨骼的成像效果好。

目前在骨科领域使用最为广泛，但其也有一定辐射，一般只能用于术前成像。

(2) 核磁共振成像也是断层成像的一种，主要基于核磁共振原理进行成像，由于不同组织的氢核密度不同，最终成像的灰度也会不同。

进而可以显示出物体内在的结构信息。MRI 的优势在于无辐射损伤，且对人体病变部位较敏感，但成本相对较贵。

并且对于骨组织的成像效果较差，难以进行快速准确的三维重建。

(3) 超声成像(Ultrasound, US)的原理是利用超声波穿过人体组织后，不同组 织表面对超声波的反射率不同。

根据设备接收到的反射信号的强弱和传播的时间，计算得到不同位置的灰度信息。超声成像的优点在于使用便捷、成本很低、无辐射损害。

可以在术中采集患骨的空间位置信息，但超声成像效果较差，图像中含有大量噪声，对医师的经验水平要求较高。

不同成像方式得到不同模态的影像往往各有优缺点，单一影像难以满足整个 CAOS 流程中对图像准确性和实时性的需求。

上述医学影像中，CT和核磁影像主要用于术前对患骨进行分割重建。

相比于核磁影像，CT对骨结构的重建精度更好，且使用成本更低，因此在骨科领域使用更为广泛；而超声和X光透射影像则可以在术中进行实时成像。

进而与术前重建的三维模型进行融合与配准，为手 术提供实时引导，相比于X光透射影像，超声具有绿色无辐射、使用便捷、成本 低等优点。

在术中实时成像领域具有显著的优势，因此，采用术前CT与术中超 声结合的方案，可以为手术提供准确的空间信息。

极大的降低手术成本和术中辐射损害，是实现CAOS的有效方案。医学影像的获取只是 CAOS 的前提。

更重要的是从所获取的图像中快速准确的分割提取感兴趣骨特征，这也是后续实现影像配准和基于影像进行手术导航的基础。

错误的骨特征分割与提取会带来较大的误差，导致后续流程 无法进行。目前医学图像分割方法包括传统方法和基于深度学习的方法。

其中传统方法主要基于边界、阈值、区域等信息，以及与特定理论相结合实现骨特征的 分割。

传统方法通过对特定图像的观测和处理，设计对应的分割提取算法，并根据经验调整算法的参数，提取的是比较浅层的特征。

如灰度值、梯度值等，准确性和鲁棒性相对较低，深度学习方法首先构建神经网络，然后利用大量的数据进行迭代训练。

进而得到最优网络模型，模型中的参数体现着图像的特征，最后 使用训练得到的模型进行分割与特征提取。

随着网络深度的增加和相关框架的完 善，深度学习方法的分割精度和效率优于传统方法。

目前，医学图像分割领域广 泛使用的全卷积神经网络(Fully Convolutional Network, FCN)和 U 型神经网 络(U-Net)等取得了很好的效果。

但由于深度学习的方法依赖大量的训练数据，而数据集的获取成本较高，尤其在医学领域，相关的公开数据集极少，限制了其在医学领域的广泛应用。

鉴于不同的分割方法各有优劣，针对CAOS不同阶段对 不同模态医学影像的需求，根据各个模态影像的特点，研究对应的骨特征提取方 法具有重要意义。

在术前CT与术中超声结合的方案中，术前CT影像体积较大，分割数据集构建成本很高，深度学习方法难以开展。

而CT影像本身成像效果较好，骨区域和软组织差异较为明显，因此采用传统的分割方法即可取得较好的分割效果。

但对于一些特定部位，如骨密度较低、骨间距较近的区域，会出现过分割和欠分割问题，需要对算法进一步优化。

术中超声影像不同于CT影像，由于图像中存在 噪声多、对比度较差、伪影与软组织的干扰等问题，以及采集方向不合理导致的边界丢失等现象。

要对其准确的分割具有一定的难度，阈值、区域等传统方法分割效果较差。

而超声影像体积和成像区域较小，分割数据集的收集相对简单， 因此基于深度学习的分割方法具有显著优势。

综上所述，医学影像特征提取是CAOS流程的重要环节之一，在不同的手术 阶段需要采用不同类型的医学影像，并且需要从影像中快速准确的提取骨特征。

因此选取了成像效果较好、适用于术前采集的CT影像和成像效果较差、 但可以术中实时采集的超声影像作为研究对象。

针对CT影像特征提取过程中存在的过分割、欠分割问题和超声影像由于成像效果较差导致难以识别骨轮廓的问题，对骨特征分割与提取方法进行研究。

同时开展医学图像的可视化、图像数据 的存储和共享、图像自动分割一体化技术的研究，并基于上述理论和技术开发一 套临床可用的软件系统。

CT 影像中骨骼组织的分割与特征提取方法主要包括基于阈值、梯度、区域 生长、水平集等传统方法。

综上所述，CT影像中的骨区域和周围软组织差异较为明显，阈值、区域生长等传统的分割方法可以有效分割和提取骨特征。

但对于图像中骨间距较近、骨密度较低导致的过分割和欠分割问题，需要进一步研究。

基于机器学习与深度学 习的分割方法在处理复杂的图像时，例如需要抑制金属伪影的干扰和同时分割骨骼与肌肉时，往往比传统分割算法更有优势。

但神经网络依赖于大量的人工分割数据，需要专业医生手动分割来构建可靠的数据集，且不同个体间的图像差异较大，目前在临床上的可行性还有待研究。

传统的超声图像分割方法主要根据图像的灰度、梯度和相位信息进行骨表面的提取，同时结合图像中骨轮廓下方形成的阴影区域，进一步判断骨边界的位置。

传统分割方法需要人工设置不同的参数，鲁棒性较差，效率较低。基于深度学习的方法则利用大量的分割数据作为训练集，然后对卷积神经网络进 行训练。

神经网络中包含大量特征参数，因此可以提取图像中不同层次的特征信息，分割准确性和效率高于传统方法。

在分割成像效果差、骨界面不清晰的超声 图像时，具有显著优势，此外，使用传统方法对图像进行预处理后，再输入神经 网络进行训练和预测。

有助于进一步提高分割的效率和准确性，但需要考虑传统 方法耗时问题对CAOS实时性的影响。

CAOS通常包含一个整体的软件系统，用于实现医学影像特征提取、多模态影像配准融合、患骨实时跟踪等过程的可视化。

为医生构建出一个直观的手术场景，辅助手术过程的顺利执行。医学影像特征提取与分割软件是该系统的组成部分。

主要利用计算机技术对算法执行过程进行可视化呈现，并实现相应的交互功能。

来源：蒙哥浅谈健康