膝關(guān)節(jié)是人體最大且最復雜的關(guān)節(jié),近年來,膝關(guān)節(jié)疾病頻繁的出現(xiàn)在我們的身邊,嚴重影響了人們的正常生活。目前,針對膝關(guān)節(jié)的諸多疾病仍采用人工穿刺治療的方法,這在費時費力的同時,也對臨床醫(yī)生提出了較高的要求。為了解決人工穿刺時間長、對醫(yī)師經(jīng)驗要求高、受主觀因素影響等問題,本文提出了一種基于目標檢測和圖像分割的穿刺靶點定位算法,為手術(shù)機器人實現(xiàn)自動穿刺提供了更可靠的依據(jù)。針對膝關(guān)節(jié)超聲病變圖像中病變區(qū)域與背景顏色相似難以直接區(qū)分的問題,通過目標檢測網(wǎng)絡對原始圖像進行預處理,獲得了包含目標區(qū)域的矩形框�？紤]到整個系統(tǒng)實時性的問題,分別比較了SSD、YOLOv3、Mobilenet-SSD三種檢測速度較快的單階段檢測網(wǎng)絡,并從中選擇了一種適合本文任務的檢測網(wǎng)絡。同時,考慮到數(shù)據(jù)集大小對網(wǎng)絡學習的影響,采用裁剪、平移、隨機旋轉(zhuǎn)等多種方法對原始數(shù)據(jù)集進行擴增。為了精確地分割出病變區(qū)域,采用語義分割的方法對檢測得到的圖像進行像素級的分類。對比了常用的U-net和Deep Lab網(wǎng)絡的分割結(jié)果,并針對檢測網(wǎng)絡輸出的尺度不同的矩形框圖像,在VGG網(wǎng)絡中引入了空間金字塔池化（SPP）,提出了一種VGG-SPP... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

膝關(guān)節(jié)

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-2-是依賴于傳統(tǒng)的學徒訓練方法。同時，穿刺醫(yī)生長時間的工作，難免會由于眼疲勞、精力不足以及主觀性因素等造成穿刺過程中的一些誤操作。另外，在超聲引導的穿刺方面，由于超聲圖像本身存在信噪比低、紋理信息不明顯等特點，如圖1-1中b)所示，圖像整體偏暗，目標積液區(qū)域與背景顏色非常接近，進一步干擾了醫(yī)生的判斷，造成穿刺準確率下降。近年來，隨著醫(yī)學影像技術(shù)、深度學習及機器人技術(shù)的快速發(fā)展，醫(yī)療機器人已成為先進機器人領(lǐng)域的重要研究方向，機器人輔助外科手術(shù)在操作靈活性、穩(wěn)定性及準確性等方面都具有明顯的優(yōu)勢。將醫(yī)學圖像通過特定方式處理后，選擇合適的深層網(wǎng)絡模型訓練，能夠讓機器人自動地識別出病變區(qū)域的位置并對病癥進行分類，成為醫(yī)生診斷和治療的重要輔助手段。因此，利用深度學習及先進的機器人技術(shù)解決人工對膝關(guān)節(jié)病變穿刺過程中存在的不足具有重要的研究意義。本課題嘗試結(jié)合超聲膝關(guān)節(jié)病變圖像和多種深度學習網(wǎng)絡來自動識別出病變的積液區(qū)域，并利用定位算法在識別到的積液區(qū)域中尋找合適的穿刺靶點。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1膝關(guān)節(jié)診斷研究現(xiàn)狀由于膝關(guān)節(jié)疾病愈發(fā)普遍，國內(nèi)外各大醫(yī)院及高校都對膝關(guān)節(jié)疾病的診斷展開了廣泛的研究，其中，借助醫(yī)療影像輔助膝關(guān)節(jié)診斷的研究較多。目前，膝關(guān)節(jié)疾病的影像學檢查手段主要包括傳統(tǒng)X線、B超、CT和MRI，如圖1-2。a)X線b)B超c)CTd)MRI圖1-2膝關(guān)節(jié)疾病影像學檢查方式

導航技術(shù)用于腰椎間孔鏡穿刺定位手術(shù)中，輔助臨床醫(yī)生進行穿刺。通過對70例腰椎鍵盤突出患者進行穿刺手術(shù)，得出計算機導航輔助腰椎間孔鏡穿刺定位能夠減少透視次數(shù)、透視時間、穿刺次數(shù)及手術(shù)時間[44]。雖然醫(yī)生在醫(yī)療影像的輔助下穿刺準確率和成功率都有提高，但依靠醫(yī)生自身的感覺以及三維解剖結(jié)構(gòu)經(jīng)驗操控柔性穿刺針沿特定路徑進針始終極具挑戰(zhàn)，多數(shù)情況下需要來回拔針和進針，這對醫(yī)生和病人本身都帶來了極大的考驗。隨著機器人技術(shù)的快速發(fā)展，通過機器人精確地控制進針量和針尖方向來實現(xiàn)穿刺手術(shù)逐漸成為可能。如圖1-3所示，先通過醫(yī)療影像設備采集頭部信息，進而規(guī)劃進針路徑，最后實現(xiàn)對頭部的穿刺治療。a)頭部穿刺示意圖b)頭部穿刺實物圖圖1-3機器人輔助頭部穿刺由于穿刺所用的柔性穿刺針是一個非完整系統(tǒng)以及組織結(jié)構(gòu)復雜、組織變形導致靶點偏移等諸多因素，導致國內(nèi)外大量學者展開了對穿刺靶點的選取和穿刺針路徑規(guī)劃的研究。Hu等人提出了一種基于病灶區(qū)域形狀特征分析的自動進針路徑規(guī)劃算法，他們通過對視頻圖像進行處理，提取出目標病灶區(qū)域，然后將病灶中心作為穿刺靶點[45]，并設計了一種S型雙弧線自動穿刺進針路徑規(guī)劃算法。最后通過實驗驗證了設計的算法基本能夠達到理想的效果。為了提高x線引導乳腺活檢的準確性，清華大學深圳研究生院的Wu等人提出利用兩個引導點構(gòu)建x射線錐束，再利用錐束的連接截面確定穿刺目標點，最后他們通過實驗驗證了該算法的有效性[46]。Hungr等人設計了一種在CT和MRI引導下的胸腹部介入放射治療的光穿刺機器人，該機器人被安裝在病人身體上，根據(jù)放射科醫(yī)生預先設定的軌跡和目標位置進行穿刺[47]。他們通過實驗驗證了當目標位置在30mm到90mm深度范圍內(nèi)時，定位精度為3.3±1.7mm，角度偏差為-

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3586683