免费论文摘要：面向内窥镜导航的医术图像计划与融洽本领接洽

内窥镜手术最大的便宜在乎对病家实行了微创。和保守盛开式手术比拟，内窥镜手术是现在临床五官科手术本领的总体趋向，大夫经过人体的天然腔道或报酬的微弱暗语将内窥镜和手术东西伸入病灶处，在前窥镜供给的及时视觉反应下径直举行手术操纵。因为制止了大创伤，缩小了患者的畏缩感和身材上的苦楚，减少了痊愈功夫，缩小了调节耗费，内窥镜手术赢得了普遍的关心和赶快的兴盛。但是,内窥镜一上面有着体内及时成像的便宜，另一上面又生存着视线渺小，不足空间感、直觉感、深度感以及易被掩饰等题目。所以，将图像启发手术（image-guided surgery, IGS）与内窥镜本领相贯串就产生了一个新的接洽热门：内窥镜导航（endoscopic navigation）。个中内窥镜导航所波及的内窥镜图像领会与特性索取、内窥镜标定与图像矫正、图像配准与融洽、假造内窥镜与巩固实际、内窥镜及手术东西的盯梢与检验和测定以及可视化等，是要害的难点和热门题目。正文以内窥镜导航为后台，贯串华夏临床的本质需要，对那些接洽热门所波及的估量表面和医术图像计划与融洽本领，从数学模子、算法实行以及简直运用三个档次上打开表面和本领上的接洽。针对外窥镜图像变形题目，提出一种鉴于Harris角点检验和测定的全机动内窥镜图像变形矫正算法。对一幅口角棋格图像举行Harris特性点检验和测定并将特性按分属曲线举行机动归类。引入对于理想变形参数的Harris角点子集曲线度因变量并对它举行Levenberg-Marquardt迭代优化来探求最优变形参数。获得图像时无需控制内窥镜相机与标定图案的对立模样，算法实行中无需用户交互式干涉。模仿试验和临床试验截止表白新算法的矫正截止使得内窥镜成像很好地满意线性相机模子，具备亚像素级精度，是一种赶快大略精巧的矫正本领，更加符合临床运用。图像矫正后的内窥镜满意线性相机模子，是后续接洽的普通。针对外窥镜相机与外部场所传感器之间的手眼标定题目，开始将它归类于呆板人员眼标定题目，并提出一种鉴于最大似然估量的非线性最优手眼标定算法。因为丈量包括缺点，所以不许庄重满意手眼标定矩阵方程，进而引导现有呆板人员眼标定算法对察看噪声较为敏锐。新算法按照包括噪声的丈量值估量它们的真值，使得丈量真值满意手眼标定方程，而且在欧拉刚性变幻矩阵空间中可使真值和对应的丈量值的隔绝最小。经过数值仿真和如实内窥镜手眼标定试验，并与现有两种典范的手眼标定算法比拟,截止表白新算法在估量缺点、对位姿变幻度数的敏锐度以及宁静性上面均优于典范算法。对准保守的标定题目，开始对它举行了数学情势上的一致。其次将贝叶斯估量的思维引入到标定题目中，提出了一种鉴于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filtering, UKF）的在线标定框架。结果以手眼标定于例，运用UKF滤波来求解齐次变幻矩阵方程。经过创造手眼标定的隐式马尔可夫模子（hidden Markov model, HMM），并对它举行无迹卡尔曼滤波，进而对标定参数的状况举行递归贝叶斯估量和及时可视化处置。蒙特卡洛仿真截止表白，在小高斯噪声、较大高斯噪声以及非等目标性高斯噪声模子下，该算法估量截止的透彻度优于保守的最小二乘标定算法。经过本质手眼标定试验考证了新算法的宁静抑制性，标定截止的缺点小于最小二乘法。对准单幅内窥镜图像不足空间感和深度感的题目，接洽了鉴于2/多/序列内窥镜图像的好多重修题目。将计划机视觉范围的“从疏通中回复构造”（structure from motion, SFM）本领引入内窥镜导航，安排并实行了一种鉴于SIFT（scale-invariant feature transform）特性的内窥镜图像序列SFM算法。以适用化为手段，提出一种鉴于内窥镜图像的非交战式好多丈量本领，试验截止表白隔绝丈量缺点小于1.5 mm。针对外窥镜导航中的图像配准题目，提出了商量噪声模子的医术图像点对配准题目的最大似然估量算法并给出目的配准缺点的猜测本领。对设置在马氏（Mahalanobis）隔绝空间的“一致定向题目”（absolute orientation problem, AOP）举行迭代求解，使其截止抑制到最大似然解，并运用缺点传播表面计划配准截止的方差。经过方差传播公式计划目的配准缺点（target registration error, TRE）的数学憧憬，敌手术空间中TRE数学憧憬的散布举行可视化，天生TRE散布舆图（TRE map）用来评介配准截止和优化基准点的空间摆设。数值模仿截止表白新算法估量截止的透彻度优于AOP的封锁解法，对TRE猜测的对立缺点小于2%，对配准截止规范差猜测的对立缺点小于4%。其余，还提出一种鉴于ICP（iterative closest point）算法的特性点云配准本领用来术中配准。获得本质手术空间和医术图像空间特性地区的两片点云坐标举行三维配准。对CT图像举行重修、分隔以及交互式操纵获得医术图像特性点云。运用光学定位仪及时搜集本质手术空间中对应地区的点云。经过主元领会（principal component analysis, PCA）获得两组点云数据的特性向量举行初配准。在初始配准的普通长进行迩来点迭代使配准矩阵抑制到一个最优解，个中沿用k-d 树（k-d tree）探求临近点加快迭代进程。结果以脊柱模子骨为东西举行了脊柱手术导航配准精度试验，截止表白这种配准本领大略真实，在模子骨情景下配准精度在1 mm以内。对于内窥镜导航的可视化题目，接洽了鉴于假造内窥镜本领的视觉巩固与融洽本领。给出了鉴于面绘制算法和体绘制算法的两种假造图像合成算子，并比较本质内窥镜相机，提出了假造相机的观念以及假造相机与如实内窥镜联合浮动的本领。将纹理映照引入到内窥镜导航中举行图像融洽，减少假造手术场景的如实感。对准假造相机的疏通遏制及路途筹备题目，安排并实行了一种人体腔状构造的重心线索取算法，并运用三次样条因变量对原算法的截止举行了优化。在重心线的普通上提出了导航消息树的数据构造，运用它能灵验地构造导航消息，爆发传神的假造内窥镜fly-through视图。结果，搭建了内窥镜导航本领试验接洽平台——EndoNavi体例。该体例动作正文接洽实质的简直实行，定坐落临床运用。开始引见了它的构成和软硬件平台。其次举行了电磁定位摆设（NDI公司的Aurora电磁定位仪）的定位精度试验接洽。结果在EndoNavi平台上打开了“鉴于假造内窥镜本领的血管内输油管导航”的试验接洽，经过模子假体试验和众生试验考证了EndoNavi体例的灵验性和临床运用后劲。

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