本文關(guān)鍵詞： 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 冠心病 手勢(shì)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(píng)估是整個(gè)冠心病血管介入治療過(guò)程中必不可少的三個(gè)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(wú)創(chuàng)的64排螺旋CT冠脈成像近年來(lái)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(píng)價(jià)支架內(nèi)再狹窄和支架兩端血管狹窄程度的無(wú)創(chuàng)冠脈病變檢查技術(shù)。但在實(shí)際診斷中,外科醫(yī)生通常憑借臨床經(jīng)驗(yàn)通過(guò)冠脈二維影像直接目測(cè)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(zhǎng),缺乏針對(duì)性和指導(dǎo)性的實(shí)時(shí)反饋,培訓(xùn)效果一般。醫(yī)學(xué)是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)最早的實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域之一。本文將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)與冠心病的診斷和介入手術(shù)有機(jī)融合于仿真培訓(xùn)之中,針對(duì)融合中所存在的問(wèn)題對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行研究和改進(jìn),利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)所具備的直觀顯示方式和貼近自然習(xí)慣的人機(jī)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(qiáng)現(xiàn)實(shí)的注冊(cè)跟蹤精度校正、手勢(shì)交互診斷和血管三維路徑規(guī)劃三個(gè)方面進(jìn)行了深入的研究,具體工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.針對(duì)電磁跟蹤器磁場(chǎng)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(jī)相融合的方法對(duì)電磁跟蹤器的注冊(cè)精度進(jìn)行校正。首先采用K-means算法對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,隨后在局部上采用T-S模糊系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)處理;再?gòu)娜稚侠肂P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,根據(jù)最終的校正精度動(dòng)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(jī)進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)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(cè)精度,有助于提高基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)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(shì)交互診斷方法。方法使用Leap Motion Controller采集手勢(shì)視頻序列,提取手勢(shì)運(yùn)動(dòng)軌跡的位置、方位向量以及手形變化作為特征;通過(guò)K-means算法確定訓(xùn)練平面,使用多特征多觀察序列進(jìn)行手勢(shì)訓(xùn)練,改進(jìn)手勢(shì)訓(xùn)練效果;通過(guò)建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型,提高手勢(shì)的重用性;識(shí)別前,通過(guò)閾值判別法進(jìn)行手勢(shì)預(yù)判,提高算法效率;隨后對(duì)手勢(shì)操作平面進(jìn)行空間旋轉(zhuǎn)變換,保持軌跡的完整性,擴(kuò)展手勢(shì)運(yùn)動(dòng)空間;最終實(shí)現(xiàn)了基于空間旋轉(zhuǎn)變換和隱馬爾科夫模型的手勢(shì)識(shí)別;通過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和手勢(shì)交互技術(shù)對(duì)冠狀動(dòng)脈模型進(jìn)行操作和測(cè)量,該方法可自然直觀地完成對(duì)血管狹窄部位的程度的診斷和范圍大小的測(cè)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(shì)識(shí)別方法。方法通過(guò)K-means算法對(duì)動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡進(jìn)行分析,確定手勢(shì)軌跡平面;接著通過(guò)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(kuò)展手勢(shì)操作的方式;進(jìn)而提取手勢(shì)軌跡的方向角度和手形變化為特征,同時(shí)通過(guò)小波變換分析手勢(shì)軌跡的方向角特征,檢測(cè)出軌跡的奇異點(diǎn),計(jì)算各動(dòng)態(tài)手勢(shì)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(shì)訓(xùn)練;最后在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)制上改進(jìn)維特比算法實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明該方法可進(jìn)一步有效提高手勢(shì)識(shí)別率。4.提出了基于改進(jìn)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(zhǎng)度、直徑、曲率和撓率等因素,先通過(guò)偵察算法簡(jiǎn)化問(wèn)題規(guī)模,再對(duì)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(jī)制進(jìn)行改進(jìn),最終獲得全局最優(yōu)的規(guī)劃路徑。隨后采用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù),將重構(gòu)的血管與實(shí)物模型虛實(shí)配準(zhǔn),并通過(guò)電磁跟蹤器定位導(dǎo)管,用透視式頭盔顯示器實(shí)時(shí)顯示規(guī)劃的路徑并監(jiān)視導(dǎo)管推送過(guò)程。實(shí)驗(yàn)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(zhǎng)期暴露在X射線下。本文的研究成果開(kāi)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(jìn)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(jìn)一步發(fā)展。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R541.4;TP391.9

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