隨著微創(chuàng)手術(shù)技術(shù)的迅猛發(fā)展,其重要分支經(jīng)皮穿刺手術(shù)技術(shù)也得到了快速發(fā)展,同時(shí)也對微創(chuàng)手術(shù)的精確度要求也進(jìn)一步提高。臨床醫(yī)學(xué)中超聲引導(dǎo)下穿刺手術(shù)圖像,由于偽影等噪聲影響使得軟組織內(nèi)部靶點(diǎn)、穿刺針位置都難以確定,因而展開了本文的研究。首先,本文在提取假體內(nèi)部動(dòng)態(tài)靶點(diǎn)特征的基礎(chǔ)上,選取包含特征標(biāo)識物靶點(diǎn)的矩形作為感興趣區(qū)域,設(shè)置網(wǎng)格線條對靶點(diǎn)進(jìn)行跟蹤,提出了一種基于OpenCV的組織內(nèi)部靶點(diǎn)和穿刺針動(dòng)態(tài)跟蹤算法;在Visual C++集成開發(fā)環(huán)境下利用OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫實(shí)現(xiàn)了算法功能;通過在PVA組織假體內(nèi)嵌入標(biāo)識物靶點(diǎn)對算法進(jìn)行驗(yàn)證。其次,本文通過將散斑視為超聲圖像的噪聲,使用小波閾值去噪技術(shù)對散斑進(jìn)行去噪處理,再通過Otsu閾值化以及形態(tài)學(xué)處理后,最后通過MLESAC算法對穿刺超聲圖像進(jìn)行處理,得到穿刺針在超聲圖像中的位置。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性,解決了超聲引導(dǎo)下的針穿刺手術(shù)中的穿刺針定位問題。最后,在用Matlab實(shí)現(xiàn)了MLESAC算法的同時(shí),將穿刺針位移計(jì)算的功能添加到MLESAC算法流程中;通過大量超聲引導(dǎo)下針穿刺的重復(fù)實(shí)驗(yàn),將MLESAC算法中確定的超聲引導(dǎo)下穿刺針的位移與從相機(jī)中獲取的穿刺針圖像序列的位移進(jìn)行分析與比較,對超聲引導(dǎo)下穿刺針的定位與跟蹤做出了評估。
【學(xué)位單位】：青海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R446.8;TP391.41

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本文編號：2819653