雙目視覺手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究
發(fā)布時間:2023-04-06 22:58
介入式手術(shù)導(dǎo)航就是利用醫(yī)學(xué)影像來幫助醫(yī)生將手術(shù)器械精確地穿刺到病灶內(nèi)部。其主要包括手術(shù)器械標(biāo)定與跟蹤、醫(yī)學(xué)圖像的處理、手術(shù)器械與醫(yī)學(xué)圖像的融合與三維顯示。本文針對目前手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)存在的問題,包括圖像處理效率、手術(shù)器械標(biāo)定、圖像分割等問題進行了相關(guān)的研究,其主要內(nèi)容如下:首先,使用多線程技術(shù)處理雙目攝像機拍攝的手術(shù)器械圖像。在手術(shù)導(dǎo)航中需要實時跟蹤手術(shù)器械的位置,圖形工作站要不斷地處理雙目攝像機拍攝的手術(shù)器械圖像來獲取手術(shù)器械的二維圖像坐標(biāo),然后三維重建手術(shù)器械?紤]到同時處理雙目攝像機拍攝的手術(shù)器械圖像存在時間效率低下進而不滿足實時性的問題,本文使用多線程技術(shù)充分調(diào)用多核處理器資源提升圖像處理的效率。實驗證明多線程技術(shù)可以提升圖像處理的時間效率。其次,提出一種新的手術(shù)器械標(biāo)定算法。對于手術(shù)器械標(biāo)定來說,在標(biāo)定的過程中由于針尖抖動等因素可能會引入脈沖噪聲,傳統(tǒng)的最小均方(Least Mean Square,LMS)算法不能很好的抑制脈沖噪聲,導(dǎo)致求解的尖端點存在精度低的特點?紤]到共軛梯度(Conjugate Gradient,CG)算法具有收斂速度快的特點,而相關(guān)熵可以抑制脈沖噪聲,本...
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題的研究背景與意義
1.2 介入式手術(shù)導(dǎo)航技術(shù)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.3 存在的問題與挑戰(zhàn)
1.3 本文主要工作與結(jié)構(gòu)安排
2 雙目視覺手術(shù)導(dǎo)航技術(shù)基本理論
2.1 手術(shù)導(dǎo)航基本工作原理
2.2 雙目視覺攝像機模型與標(biāo)定技術(shù)
2.2.1 攝像機模型
2.2.2 攝像機標(biāo)定技術(shù)
2.3 三維坐標(biāo)重建
2.4 手術(shù)探針尖端點的標(biāo)定
2.5 超聲圖像分割
2.6 本章小結(jié)
3 并發(fā)多線程提高手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)處理效率
3.1 多線程技術(shù)基本原理介紹
3.2 多線程技術(shù)在手術(shù)導(dǎo)航中的應(yīng)用
3.2.1 多線程技術(shù)的應(yīng)用階段
3.2.2 多線程技術(shù)使用流程圖
3.3 實驗與結(jié)果分析
3.3.1 離線實驗與結(jié)果分析
3.3.2 在線實驗與結(jié)果分析
3.4 本章小結(jié)
4 改進的手術(shù)導(dǎo)航中手術(shù)器械標(biāo)定方法
4.1 手術(shù)器械標(biāo)定原理
4.2 改進手術(shù)器械標(biāo)定原理
4.2.1 共軛梯度法
4.2.2 相關(guān)熵及最大相關(guān)熵準(zhǔn)則
4.2.3 基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的共軛梯度算法
4.3 實驗結(jié)果與分析
4.3.1 實驗設(shè)置與基本流程
4.3.2 實驗與結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
5 改進的基于RSF局部熵模型的超聲圖像分割算法
5.0 圖像分割算法基本原理
5.0.1 CV模型介紹
5.0.2 RSF局部熵模型
5.1 改進的圖像分割算法基本原理
5.2 WLGIF模型能量泛函最小化
5.3 實驗與結(jié)果分析
5.3.1 實驗基本流程
5.3.2 實驗結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
6 搭建簡易介入式手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)樣機
6.1 系統(tǒng)組成介紹
6.1.1 硬件系統(tǒng)組成
6.1.2 軟件系統(tǒng)
6.2 系統(tǒng)標(biāo)定
6.2.1 攝像機標(biāo)定
6.2.2 手術(shù)器械的標(biāo)定及精度測試
6.3 手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)基本功能界面介紹
6.3.1 單器械尖端點顯示
6.3.2 雙器械尖端點顯示
6.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
本文編號:3784577
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題的研究背景與意義
1.2 介入式手術(shù)導(dǎo)航技術(shù)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.3 存在的問題與挑戰(zhàn)
1.3 本文主要工作與結(jié)構(gòu)安排
2 雙目視覺手術(shù)導(dǎo)航技術(shù)基本理論
2.1 手術(shù)導(dǎo)航基本工作原理
2.2 雙目視覺攝像機模型與標(biāo)定技術(shù)
2.2.1 攝像機模型
2.2.2 攝像機標(biāo)定技術(shù)
2.3 三維坐標(biāo)重建
2.4 手術(shù)探針尖端點的標(biāo)定
2.5 超聲圖像分割
2.6 本章小結(jié)
3 并發(fā)多線程提高手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)處理效率
3.1 多線程技術(shù)基本原理介紹
3.2 多線程技術(shù)在手術(shù)導(dǎo)航中的應(yīng)用
3.2.1 多線程技術(shù)的應(yīng)用階段
3.2.2 多線程技術(shù)使用流程圖
3.3 實驗與結(jié)果分析
3.3.1 離線實驗與結(jié)果分析
3.3.2 在線實驗與結(jié)果分析
3.4 本章小結(jié)
4 改進的手術(shù)導(dǎo)航中手術(shù)器械標(biāo)定方法
4.1 手術(shù)器械標(biāo)定原理
4.2 改進手術(shù)器械標(biāo)定原理
4.2.1 共軛梯度法
4.2.2 相關(guān)熵及最大相關(guān)熵準(zhǔn)則
4.2.3 基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的共軛梯度算法
4.3 實驗結(jié)果與分析
4.3.1 實驗設(shè)置與基本流程
4.3.2 實驗與結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
5 改進的基于RSF局部熵模型的超聲圖像分割算法
5.0 圖像分割算法基本原理
5.0.1 CV模型介紹
5.0.2 RSF局部熵模型
5.1 改進的圖像分割算法基本原理
5.2 WLGIF模型能量泛函最小化
5.3 實驗與結(jié)果分析
5.3.1 實驗基本流程
5.3.2 實驗結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
6 搭建簡易介入式手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)樣機
6.1 系統(tǒng)組成介紹
6.1.1 硬件系統(tǒng)組成
6.1.2 軟件系統(tǒng)
6.2 系統(tǒng)標(biāo)定
6.2.1 攝像機標(biāo)定
6.2.2 手術(shù)器械的標(biāo)定及精度測試
6.3 手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)基本功能界面介紹
6.3.1 單器械尖端點顯示
6.3.2 雙器械尖端點顯示
6.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
本文編號:3784577
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