面向腹腔微创手术的增强现实三维影像导航技术研究-手机知网

肝脏微创手术,可以减少创伤,缩短恢复时间,但同时也带来了一系列问题。在微创手术过程中,医生通过腹腔镜获得的图像,视野有限,缺乏深度信息,与术前规划存在分离。为解决这些问题,本文将增强现实技术应用在导航系统中,研究面向腹腔微创手术的增强现实三维影像导航技术。该方法突破了腹腔镜视野限制,建立了术前术中图像的可视化联系,并对手术路径进行规划和AR显示。首先,研究了CT图像中半自动分割肝脏图像的方法。对区域生长法的弊端进行了分析,结合肝脏图像实际情况,改进了区域生长法判断函数,并确立了结合改进的区域生长法、Snake算法、形状描述符的肝脏分割方法,并与手工分割图像进行了对比;分析了面绘制与体绘制两种三维重建方法的优缺点,采用了体绘制中的光线投影法对分割出的各组织图像进行三维重建,并分析重建的精度。其次,为实现3D-3D的术前术中图像配准,对肝脏腹腔镜图像进行了三维重建。重建采取双目视觉特征配准的方法,首先对腹腔镜图像进行了预处理,设计了结合平滑处理和拉普拉斯变换的滤波方法,增强了图像的细节;对于手术器械对肝脏图像的遮挡,改进了传统的帧间差分法,实现了遮挡图像的去除;应用了Grabcut算法,识别腹腔镜图像中的肝脏区域;采用了Surf算法及FLANN匹配器进行了特征的识别与配准,对匹配的特征对进行了基于Lowe’s算法和欧氏距离的两步筛选;基于对极几何对特征点的三维坐标进行了计算,重建出了肝脏的表面点云。随后,研究了术前术中图像的多模态配准方法,采用了3D-3D的配准方式。首先基于棋盘格对相机参数进行了标定;对ICP点云配准的弊端进行了分析,确定了结合轮廓配准和点云律属集合配准的两步配准方式,完成了影像导航系统的三维注册;采用基于标识的增强现实显示方法,对转换矩阵进行计算、分解,成功实现了肝脏模型的AR显示。最后,研究了术前手术路径的规划方法,根据手术路径规划要求,确定了人工势场法的路径规划方式。对传统的人工势场法规划效果进行了分析,针对其弊端改进了引斥力场函数,将传统势场的静态建立方法改进为动态建立。对改进前后的算法效果进行了对照分析,讨论了改进后的优缺点

towardsdatascience 博客中文翻译 2019（二百四十八）

软件甚至没有看到图像中的车头。这就是 DL 培训的力量所在。由于我们通过许多以前的汽车例子来训练网络，它知道如何推断它从未见过的新车的形状。外推是可能的，因为网络是在来自相似类别的对象上训练的，所以网络有效地重建它之前被训练的相似结构，该结构匹配它在图像中看到的结构。在许多现实世界的应用中，我们使用机器学习算法来分类或识别图像，并通过图像的内容检索信息。例如，人脸识别、在线审查图像、零售目录、推荐系统等。在这里，选择一个好的距离度量变得非常重要。距离度量有助于算法识别内容之间的相似性。

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