本文關(guān)鍵詞： 增強現(xiàn)實 冠心病 手勢交互診斷 介入手術(shù) 仿真培訓(xùn) 隱馬爾科夫模型 蟻群算法 路徑規(guī)劃　出處：《上海大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：冠心病是世界上死亡率最高的心血管疾病。冠心病血管介入治療要獲得好的臨床療效,術(shù)前的科學(xué)診斷規(guī)劃、術(shù)中的精確定位、術(shù)后的準(zhǔn)確評估是整個冠心病血管介入治療過程中必不可少的三個關(guān)鍵步驟。該類疾病主要的診斷方法為有創(chuàng)的冠脈造影術(shù)或血管內(nèi)超聲,而無創(chuàng)的64排螺旋CT冠脈成像近年來已被認(rèn)為是一種診斷冠心病較為有效的方法,也是術(shù)后評價支架內(nèi)再狹窄和支架兩端血管狹窄程度的無創(chuàng)冠脈病變檢查技術(shù)。但在實際診斷中,外科醫(yī)生通常憑借臨床經(jīng)驗通過冠脈二維影像直接目測診斷血管狹窄程度,診斷精度有待提升,診斷手段有待更新。該類血管介入手術(shù)難度大,精度高,具有輻射性,而傳統(tǒng)培訓(xùn)方式周期長,缺乏針對性和指導(dǎo)性的實時反饋,培訓(xùn)效果一般。醫(yī)學(xué)是增強現(xiàn)實技術(shù)最早的實際應(yīng)用領(lǐng)域之一。本文將增強現(xiàn)實技術(shù)與冠心病的診斷和介入手術(shù)有機融合于仿真培訓(xùn)之中,針對融合中所存在的問題對增強現(xiàn)實技術(shù)進行研究和改進,利用增強現(xiàn)實技術(shù)所具備的直觀顯示方式和貼近自然習(xí)慣的人機交互特性,為使用者提供術(shù)前自然的交互診斷方式、規(guī)劃安全可靠的手術(shù)路徑,構(gòu)造術(shù)中逼真的操作環(huán)境。本文主要從基于增強現(xiàn)實的注冊跟蹤精度校正、手勢交互診斷和血管三維路徑規(guī)劃三個方面進行了深入的研究,具體工作和創(chuàng)新點如下:1.針對電磁跟蹤器磁場空間數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜的模糊關(guān)系,提出了基于T-S模糊系統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機相融合的方法對電磁跟蹤器的注冊精度進行校正。首先采用K-means算法對空間數(shù)據(jù)進行聚類分析,隨后在局部上采用T-S模糊系統(tǒng)進行預(yù)處理;再從全局上利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,根據(jù)最終的校正精度動態(tài)地調(diào)整BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練目標(biāo),初步校正后再采用最小二乘支持向量機進行求解。實驗結(jié)果表明,該方法適用于非線性空間數(shù)據(jù)校正,能有效提高電磁跟蹤器的注冊精度,有助于提高基于增強現(xiàn)實的診斷培訓(xùn)的交互精度。2.提出了基于隱馬爾科夫模型的冠心病術(shù)前手勢交互診斷方法。方法使用Leap Motion Controller采集手勢視頻序列,提取手勢運動軌跡的位置、方位向量以及手形變化作為特征;通過K-means算法確定訓(xùn)練平面,使用多特征多觀察序列進行手勢訓(xùn)練,改進手勢訓(xùn)練效果;通過建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型,提高手勢的重用性;識別前,通過閾值判別法進行手勢預(yù)判,提高算法效率;隨后對手勢操作平面進行空間旋轉(zhuǎn)變換,保持軌跡的完整性,擴展手勢運動空間;最終實現(xiàn)了基于空間旋轉(zhuǎn)變換和隱馬爾科夫模型的手勢識別;通過增強現(xiàn)實和手勢交互技術(shù)對冠狀動脈模型進行操作和測量,該方法可自然直觀地完成對血管狹窄部位的程度的診斷和范圍大小的測量。3.提出了基于小波變換和半連續(xù)隱馬爾科夫模型的自學(xué)習(xí)手勢識別方法。方法通過K-means算法對動態(tài)手勢軌跡進行分析,確定手勢軌跡平面;接著通過軌跡投影和空間旋轉(zhuǎn)變換的方法,在傳感器平面上保持軌跡的完整性,擴展手勢操作的方式;進而提取手勢軌跡的方向角度和手形變化為特征,同時通過小波變換分析手勢軌跡的方向角特征,檢測出軌跡的奇異點,計算各動態(tài)手勢的SCHMM模型狀態(tài)數(shù);再采用Baum-Welch算法以多特征多觀察序列完成手勢訓(xùn)練;最后在強化學(xué)習(xí)的機制上改進維特比算法實現(xiàn)手勢識別。實驗表明該方法可進一步有效提高手勢識別率。4.提出了基于改進蟻群算法的血管三維路徑規(guī)劃方法。方法在蟻群算法的基礎(chǔ)上,綜合考慮導(dǎo)管直徑、血管的長度、直徑、曲率和撓率等因素,先通過偵察算法簡化問題規(guī)模,再對蟻群算法中的啟發(fā)式函數(shù)、信息素更新模型、信息素?fù)]發(fā)機制進行改進,最終獲得全局最優(yōu)的規(guī)劃路徑。隨后采用增強現(xiàn)實技術(shù),將重構(gòu)的血管與實物模型虛實配準(zhǔn),并通過電磁跟蹤器定位導(dǎo)管,用透視式頭盔顯示器實時顯示規(guī)劃的路徑并監(jiān)視導(dǎo)管推送過程。實驗表明該方法是一種可行、可靠的血管介入手術(shù)路徑規(guī)劃方法,在一定程度上可避免醫(yī)生和病人長期暴露在X射線下。本文的研究成果開拓了冠心病血管介入手術(shù)仿真培訓(xùn)的新模式,為AR與醫(yī)療培訓(xùn)的結(jié)合提供了理論依據(jù),促進了AR技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用以及相關(guān)理論研究的進一步發(fā)展。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R541.4;TP391.9

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