脊柱侧弯是一种危害性极大的脊柱三维畸形疾病,医生往往需要借助医学影像技术来对脊柱侧弯进行评估,以实现对这类疾病的诊断、定期检查、术前方案制定。现今,临床上脊柱侧弯评估金标准是在患者站立位的全脊柱正位X光片上测量可以代表脊柱弯曲程度的Cobb角以实现定量的评估,然而X光的电离辐射会对患者的健康产生负面影响。与X射线相比,超声成像具有无辐射、成本低、普及度高以及操作简单等优点。三维超声成像拓宽了传统超声成像的视野,可以为医生提供扫查组织的三维空间结构信息,从而更好地协助医生进行诊治,有望将其应用在脊柱相关的临床领域。目前三维超声成像主要通过自由臂的扫描方式获取,这种扫描方式引入的人为因素导致扫描过程和结果可重复性差,自动化、智能化水平低,并且较大的扫查工作负担还会使医生患上职业性肌肉骨骼疾患。为推进无辐射超声在脊柱扫查的临床场景中落地应用,本文研究并搭建了一种机械臂辅助脊柱超声自动扫查系统,主要贡献包括以下几个方面:1.提出利用机械臂系统来代替医生进行脊柱区域的自动扫查。机械臂辅助扫描很好地解决了自由臂扫描所存在的问题,自动化的机械臂辅助扫描方式可使扫描过程与结果具有优异的可重复性,同时还可大幅度减轻医生的工作负担。2.提出基于深度学习的图像分割方法来实现系统对脊柱区域的自动识别。为使机械臂系统具有较好的智能化水平,可对脊柱区域进行自动识别和自动规划机械臂扫描路径,本文搭建了一种结合空间信息的多模态特征融合全卷积神经网络,完成对人体后背脊柱区域的自动识别和分割。该多模态特征融合方法将脊柱区域的空间特征与RGB特征进行融合,使两种特征形成互补,指导网络完成更高精度的分割,提高系统对多变的脊柱区域的识别能力。基于分割结果,系统便可自动规划出机械臂在三维空间中的扫描路径。3.搭建了一种机械臂辅助脊柱超声自动扫查系统,该系统可完成对脊柱区域的自动识别与自动扫查,并可在扫描完成后实现脊柱的三维重建以及Cobb角的测量。系统采用两种机械臂控制策略对机械臂姿态进行确定与调整,更具体地,在扫描过程中,超声探头与人体皮肤必须紧密耦合才能保证超声信号的有效传播,进而获取高质量的超声数据以便进行后续准确的三维重建和脊柱形态评估。一种基于法向量的方法和一种基于实时力反馈的策略被分别采用以对机械臂的姿态进行确定和调整,以保持探头与脊柱区域在整个扫描过程中都能紧密贴合。此外,如前所述,目前脊柱侧弯的定量评估在二维的X光片上进行,但由于脊柱是一个三维空间上的骨结构,仅通过二维的成像结果去评估脊柱侧弯忽略了脊柱在空间中的形态结构特点,可能使评估结果出现偏差。因此,基于三维重建体,本文采用了一种迭代优化算法来计算Cobb角,以实现对脊柱侧弯形态结构的定量评估。4.利用体模实验和人体实验对系统进行了验证。为了验证该系统的有效性和准确性,本文设计了相应的体模实验和人体实验。实验结果表明,本系统可完成由机械臂搭载超声探头进行实时脊柱区域自动扫描,并保证超声探头以正确的姿态和力度与皮肤紧密耦合,最后实现精度较高的脊柱三维重建和测量误差较小的脊柱形态评估。