隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的醫(yī)療手術(shù)已進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代。以計(jì)算機(jī)輔助骨科手術(shù)（Computer Assistant Orthopedics Surgery,CAOS）為代表的數(shù)字化外科手術(shù),也進(jìn)入了一個(gè)全新的發(fā)展階段。計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)結(jié)合了醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)以及智能控制科學(xué),近年來(lái)與之相關(guān)的研究逐漸增多。CAOS技術(shù)可以縮短醫(yī)務(wù)工作者在X射線中暴露的時(shí)長(zhǎng),同時(shí)提高手術(shù)精度,減小創(chuàng)傷。本文以鑫君特公司自主研發(fā)的六自由度骨科手術(shù)機(jī)械臂KM-Robot為研究平臺(tái),圍繞骨科手術(shù)導(dǎo)航領(lǐng)域的手術(shù)機(jī)械臂術(shù)前絕對(duì)精度標(biāo)定、術(shù)中位姿檢測(cè)以及數(shù)字重建放射影像光源位置計(jì)算和二維、三維圖像配準(zhǔn)展開(kāi)深入研究,并針對(duì)研究中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題提出了解決方案。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:第一,本文針對(duì)骨科手術(shù)機(jī)械臂在進(jìn)行椎弓根穿刺手術(shù)時(shí),絕對(duì)定位精度差的問(wèn)題進(jìn)行深入研究,提出一種基于遺傳算法的多階段標(biāo)定算法,并以此方法對(duì)手術(shù)機(jī)械臂進(jìn)行了標(biāo)定以及精度修正,最后通過(guò)NDI Optotrak進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了標(biāo)定后的手術(shù)機(jī)械臂的絕對(duì)定位精度。第二,本文提出一種結(jié)合ArUco標(biāo)記碼和透視n點(diǎn)投影（PnP）算法的機(jī)械臂位姿檢測(cè)方法,在手術(shù)導(dǎo)航的過(guò)程中... 

【文章來(lái)源】：江蘇科技大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：101 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 骨科手術(shù)導(dǎo)航的基本原理
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容以及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 本文創(chuàng)新點(diǎn)
        1.4.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 骨科手術(shù)機(jī)械臂標(biāo)定與校正
    2.1 機(jī)械臂標(biāo)定基本原理
        2.1.1 機(jī)械臂標(biāo)定原理與步驟
        2.1.2 手術(shù)機(jī)械臂KM-bot運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)建模
        2.1.3 機(jī)械臂前向運(yùn)動(dòng)學(xué)
        2.1.4 誤差參數(shù)模型
    2.2 標(biāo)定算法
        2.2.1 基于萊文貝格-馬夸特算法的機(jī)械臂標(biāo)定
        2.2.2 基于遺傳算法（genetic algorithm,GA）的機(jī)械臂標(biāo)定
        2.2.3 算法優(yōu)化
    2.3 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取
        2.3.1 基于標(biāo)定板和千分尺的實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
        2.3.2 基于NDI Optotrak Certes的實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與對(duì)比
        2.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        2.4.2 基于角度修正的誤差補(bǔ)償
        2.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于ArUco算法庫(kù)的手術(shù)機(jī)械臂位姿檢測(cè)
    3.1 檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        3.1.1 系統(tǒng)構(gòu)建
        3.1.2 檢測(cè)方案設(shè)計(jì)
    3.2 視覺(jué)檢測(cè)相關(guān)理論
        3.2.1 相機(jī)標(biāo)定
        3.2.2 ArUco算法庫(kù)
        3.2.3 Perspective-n-Point算法
        3.2.4 坐標(biāo)變換
    3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
        3.3.2 位姿測(cè)量結(jié)果
        3.3.3 不同PnP算法對(duì)位移測(cè)量的影響以及算法性能測(cè)試
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于相機(jī)姿態(tài)估計(jì)算法改進(jìn)的數(shù)字重建放射影像
    4.1 數(shù)字重建放射影像算法基本原理
        4.1.1 光線投射以及光線追蹤算法
        4.1.2 數(shù)字重建放射影像算法
    4.2 基于ITK算法庫(kù)的DRR算法設(shè)計(jì)
        4.2.1 ITK算法庫(kù)簡(jiǎn)介
        4.2.2 ITK算法庫(kù)的設(shè)計(jì)思想
        4.2.3 DRR算法設(shè)計(jì)
    4.3 利用特殊標(biāo)定板改進(jìn)DRR算法
        4.3.1 C型臂X光機(jī)結(jié)構(gòu)與原理
        4.3.2 標(biāo)定板結(jié)構(gòu)
        4.3.3 C型臂光源位置重建計(jì)算
    4.4 本章小節(jié)
第5章 二維三維圖像配準(zhǔn)算法優(yōu)化研究
    5.1 圖像配準(zhǔn)算法相關(guān)理論
        5.1.1 圖像配準(zhǔn)技術(shù)的相關(guān)原理與數(shù)學(xué)模型
        5.1.2 圖像配準(zhǔn)方法分類
        5.1.3 配準(zhǔn)框架的基本流程
    5.2 二維三維圖像配準(zhǔn)
        5.2.1 二維三維配準(zhǔn)框架
        5.2.2 互信息測(cè)度基本理論
        5.2.3 基于互信息測(cè)度的圖像配準(zhǔn)
        5.2.4 配準(zhǔn)結(jié)果評(píng)估
    5.3 基于Amoeba優(yōu)化和金字塔機(jī)制的配準(zhǔn)算法
        5.3.1 Amoeba算法
        5.3.2 圖像金字塔策略
        5.3.3 不同配準(zhǔn)策略性能比較實(shí)驗(yàn)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 問(wèn)題與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于互信息和蟻群算法的多分辨率二維—三維醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的研究[D]. 林蔚.廣西大學(xué) 2013
[3]快速凸包計(jì)算實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用[D]. 毛鵬.西安電子科技大學(xué) 2013
[4]基于VTK和ITK算法庫(kù)的研究與應(yīng)用[D]. 伍云智.南昌大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3152258