本文選題：脊椎手術 + 手術導航　； 參考：《計算機仿真》2017年11期

【摘要】：基于視覺的自動導航是自動手術系統(tǒng)和手術機器人的關鍵組成部分。手術前基于CT掃描重建病人組織器官的三維模型,術中采集對應器官的二維影像,使其與三維重建模型進行實時匹配和對準,即實現(xiàn)虛-實配準,即可實現(xiàn)計算機視覺輔助的手術導航。面向脊椎這一剛性組織,研究觀察影像與三維重建模型的自動剛性配準。為實現(xiàn)快速、魯棒的特征提取和匹配,提出使用超限學習機構建的深度學習模型,基于大量訓練數(shù)據(jù)學習2.5D深度圖像和3D模型關鍵點的特征提取,并進行三維配準。人體脊椎數(shù)據(jù)庫的配準實驗和豬脊椎模擬手術導航的結果表明,上述方法具有訓練時間短、匹配精度高、運行速度快等特點,非常適合于脊椎手術導航。
[Abstract]:Vision-based automatic navigation is a key component of automatic surgery system and surgical robot. Before operation, 3D models of tissue and organs of patients were reconstructed based on CT scanning, and 2D images of corresponding organs were collected during operation, which were matched and aligned with 3D reconstruction models in real time, that is, virtual and real registration was realized. It can realize the operation navigation aided by computer vision. For the rigid tissue of spine, the automatic rigid registration of image and three-dimensional reconstruction model was studied. In order to achieve fast and robust feature extraction and matching, a depth learning model based on over-limit learning machine is proposed. Based on a large amount of training data, the feature extraction of 2.5D depth image and the key points of 3D model is learned, and 3D registration is carried out. The results of the registration experiment of human spine database and the simulated operation navigation of pig spine show that the above methods have the advantages of short training time, high matching accuracy and fast running speed, so they are very suitable for the navigation of spinal surgery.
【作者單位】： 中南大學湘雅二醫(yī)院;國防科技大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61540065,61572507)
【分類號】：R687.3;TP391.41

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本文編號：1995625