本文選題：醫(yī)學(xué)機(jī)器人 + 同時定位與建圖(SLAM)�。� 參考：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：無線膠囊內(nèi)窺鏡(WCE)技術(shù)雖然獲得了患者的信賴,但其定位和控制問題仍然是研究人員面臨的重大挑戰(zhàn)。作為WCE檢查中的關(guān)鍵部分,醫(yī)生需要知道其確切的位置,以便在視頻源檢測中找到胃腸道疾病位置。要找到WCE的位置,需要一張人體內(nèi)部地圖。然而,由于胃腸道(GI)形狀的復(fù)雜和RF信號在異質(zhì)體組織中擴(kuò)散方式的不同,正確地建圖并對人體內(nèi)的定位算法進(jìn)行驗(yàn)證較為困難。本文驗(yàn)證了基于運(yùn)動到結(jié)構(gòu)(Structure from Motion,SfM)的擴(kuò)展卡爾曼濾波框架的人體大腸內(nèi)部的運(yùn)動跟蹤同步定位和建圖技術(shù),SfM算法對容納來自輸入圖像唯一序列的所有可訪問的先驗(yàn)概率數(shù)據(jù)源進(jìn)行魯棒估計,并且使用1-Point RANSAC將樣本大小減小到1,以增強(qiáng)大腸內(nèi)WCE的定位準(zhǔn)確性和重建WCE運(yùn)動軌跡。在此方式下,胃腸道疾病的位置可以在人體內(nèi)地圖上準(zhǔn)確看到,從而促進(jìn)治療的后續(xù)過程。該方法將WCE兩個源數(shù)據(jù)融合,由帶式攝像機(jī)捕獲序列圖像,并變換WCE發(fā)射的RF信號,通過分析序列圖像間特征點(diǎn)(FPs)位移來估計內(nèi)窺鏡膠囊的速度和方向,然后利用擴(kuò)展卡爾曼濾波將運(yùn)動信息與RF測量結(jié)合,以平滑定位結(jié)果并產(chǎn)生該膠囊運(yùn)動軌跡。在仿真環(huán)境和恒速模型下,使用建立的大腸消化系統(tǒng)通道特征的虛擬試驗(yàn)臺驗(yàn)證了所提出的運(yùn)動跟蹤算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,1-Point RANSAC EKF-SLAM定位算法可以給出WCE更準(zhǔn)確的運(yùn)動跟蹤,并重建了 3D地圖,實(shí)時顯示了高典型的平均絕對誤差約為0.0161的異常值,在利用卡爾曼濾波將EKF-SLAM與RF定位結(jié)合后成為0.0098363,距離誤差約為1.1029。工作性能測量和與現(xiàn)有成果的比較描述了所提出的方法的魯棒性和適用性。
[Abstract]:Although wireless capsule endoscope (WCE) technique is trusted by patients, its localization and control are still a major challenge for researchers.As a key part of WCE, doctors need to know its exact location in order to find the location of gastrointestinal diseases in video source detection.To find the location of WCE, you need a map of the body's interior.However, due to the complexity of the GI shape and the diffusivity of RF signals in heterogeneous tissues, it is difficult to build the map correctly and verify the localization algorithm in human body.This paper verifies the motion tracking synchronous location and mapping technology in human large intestine based on the extended Kalman filter framework based on moving to structure structure from motion (SfM). The SfM algorithm can be used to accommodate all accessible preemptions from unique sequences of input images.A probabilistic data source is used for robust estimation.1-Point RANSAC was used to reduce the sample size to 1 in order to enhance the localization accuracy of WCE in large intestine and reconstruct the WCE motion track.In this way, the location of gastrointestinal diseases can be accurately seen on the human body map, thus facilitating the treatment process.In this method, the two sources of WCE data are fused, the sequence images are captured by a band camera, the RF signals transmitted by WCE are transformed, and the velocity and direction of the endoscope capsule are estimated by analyzing the displacement of the feature points between the sequence images.Then the extended Kalman filter is used to combine the motion information with the RF measurement to smooth the positioning results and generate the capsule motion trajectory.Under the simulation environment and the constant speed model, the performance of the proposed motion tracking algorithm is verified by using a virtual test-bed based on the characteristics of the digestive system of the large intestine.The experimental results show that the 1-Point RANSAC EKF-SLAM localization algorithm can provide more accurate motion tracking for WCE, and reconstruct 3D map, showing a high typical outlier value of about 0.0161 in absolute error in real time.The EKF-SLAM and RF positioning are combined with Kalman filter to form 0.0098363, and the range error is about 1.1029.Performance measurement and comparison with existing results describe the robustness and applicability of the proposed method.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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