本文關(guān)鍵詞：膠囊內(nèi)窺鏡全六維位姿定位算法研究

  更多相關(guān)文章： 膠囊內(nèi)窺鏡 非線性磁定位模型 定位算法 實時跟蹤

【摘要】：膠囊內(nèi)窺鏡自臨床應(yīng)用以來,其位置和方向信息是醫(yī)生確定病人病理組織的準(zhǔn)確位置的關(guān)鍵因素。但常用的無線定位技術(shù)都存在這定位精度低、成本高和操作復(fù)雜等缺點(diǎn),然而人體是一種非磁性材料對靜磁信號沒有影響,基于磁體的定位技術(shù)能在人體環(huán)境下獲取很高的精度。本文提出了一種以磁體定位技術(shù)跟蹤膠囊的定位算法。首先以隨機(jī)復(fù)合形算法對膠囊定位計算,其結(jié)果精度高而且算法執(zhí)行時間短,但其缺點(diǎn)是其結(jié)果依靠初始位置參數(shù)的選擇,如果初始點(diǎn)遠(yuǎn)離真實解,迭代的結(jié)果不可能得到正確的解,因為它們通常是局部收斂的。但在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,是很難提供靠近解的初始位置參數(shù),因為磁鐵可以移動到傳感器陣列空間任何未知的位置。其次以改進(jìn)的人工蜂群算法對膠囊定位計算,該算法以標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法全局搜索最優(yōu)解,在標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法迭代一定次數(shù)后,隨機(jī)選取一個可行解在以模式搜索法進(jìn)行局部搜索。雖然該算法得到的結(jié)果具有較高的定位精度,但算法的執(zhí)行時間卻消耗更多。最后將改進(jìn)的人工蜂群算法和隨機(jī)復(fù)合形算法相結(jié)合構(gòu)成混合搜索算法。利用改進(jìn)的人工蜂群算法得到定位目標(biāo)的初始點(diǎn),在其鄰域內(nèi),利用隨機(jī)復(fù)合形算法進(jìn)行快速尋優(yōu),得到最優(yōu)的定位參數(shù)。由于改進(jìn)的人工蜂群算法只在定位算法的初始階段使用,因此,并不影響定位算法整體的實時性。而隨機(jī)復(fù)合形算法只是在最優(yōu)初始點(diǎn)的鄰域內(nèi)搜索,因此,不易陷入局部最優(yōu)點(diǎn),且能快速搜索到最優(yōu)值。然后,將該混合算法運(yùn)用于膠囊內(nèi)窺鏡定位實驗系統(tǒng),其結(jié)果表明該算法具有較快的定位速度和較高的定位精度,能夠滿足膠囊內(nèi)窺鏡定位的實時性和定位精度要求。
【關(guān)鍵詞】：膠囊內(nèi)窺鏡 非線性磁定位模型 定位算法 實時跟蹤
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH776.1;TP18
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 選題背景及意義9-10
• 1.2 本課題研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)13-14
• 1.3.1 本文的主要研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 本文的創(chuàng)新點(diǎn)14
• 1.4 本文的組織14-17
• 第二章 磁場定位技術(shù)理論17-25
• 2.1 引言17
• 2.2 磁偶極子磁場空間分布模型17-20
• 2.3 基于磁偶極子理論的膠囊內(nèi)窺鏡磁定位模型20-23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第三章 基于隨機(jī)復(fù)合形的膠囊內(nèi)窺鏡位姿磁場定位25-39
• 3.1 引言25-26
• 3.2 隨機(jī)復(fù)合形算法26-29
• 3.2.1 復(fù)合形算法26-27
• 3.2.2 隨機(jī)復(fù)合形算法27-28
• 3.2.3 基于隨機(jī)復(fù)合形的膠囊內(nèi)窺鏡定位算法28-29
• 3.3 仿真結(jié)果與分析29-36
• 3.3.1 初始設(shè)定位置誤差和算法穩(wěn)定性30-32
• 3.3.2 抗噪能力32-35
• 3.3.3 實測數(shù)據(jù)驗證35-36
• 3.4 本章小結(jié)36-39
• 第四章 基于人工蜂群算法的膠囊內(nèi)窺鏡位姿磁場定位39-51
• 4.1 引言39-40
• 4.2 改進(jìn)的人工蜂群算法40-45
• 4.2.1 人工蜂群算法40-41
• 4.2.2 改進(jìn)的人工蜂群算法41-42
• 4.2.3 仿真結(jié)果與分析42-45
• 4.3 基于改進(jìn)的人工蜂群算法的膠囊內(nèi)窺鏡定位算法45-50
• 4.3.1 算法基本步驟45-46
• 4.3.2 仿真結(jié)果與分析46-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第五章 基于混合搜索的膠囊內(nèi)窺鏡定位算法及應(yīng)用51-61
• 5.1 基于人工蜂群與隨機(jī)復(fù)合形的混合搜索算法51-54
• 5.1.1 混合搜索算法的基本架構(gòu)51-52
• 5.1.2 仿真實驗與分析52-54
• 5.2 混合搜索算法在膠囊內(nèi)窺鏡定位中的應(yīng)用54-60
• 5.2.1 膠囊內(nèi)窺鏡位姿定位系統(tǒng)設(shè)計54-57
• 5.2.2 基于混合搜索的膠囊內(nèi)窺鏡位姿實時定位實驗57-60
• 5.3 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 本文總結(jié)61-62
• 6.2 存在的問題和未來的研究方向62-63
• 參考文獻(xiàn)63-69
• 致謝69-71
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文71-72

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本文編號：934874