隨著醫(yī)學影像和醫(yī)學工程學科的交叉應用,現(xiàn)代外科學逐漸從經驗化、描述化向定量化、精細化和個性化的方向發(fā)展。微創(chuàng)手術相對于傳統(tǒng)手術而言,具有切口小、創(chuàng)傷小、恢復快、痛苦少的優(yōu)點。在微創(chuàng)手術中,三維重建的好壞決定了醫(yī)生診療的效率和準確性。因此,實現(xiàn)醫(yī)學影像的三維重建是醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)中的一個重要組成部分,也是醫(yī)療領域中的研究熱點。目前的醫(yī)學影像三維重建在微創(chuàng)手術診療過程中還存在以下問題:(1)醫(yī)生的手術技巧是手術成功的關鍵因素,而微創(chuàng)手術規(guī)劃方式大多在二維圖像上進行,無法獲取深度信息,可能會造成手術空間定位的不準確。尤其是腹腔鏡微創(chuàng)手術,其過程相當復雜,視覺反饋的不完整增加了醫(yī)生手術的困難程度。(2)利用slam獲取的是稀疏的點云圖,導致擬合的三維點云所得到的重建表面出現(xiàn)平面顛簸的現(xiàn)象。針對以上問題,本課題建立可以應用在增強現(xiàn)實腹腔鏡微創(chuàng)手術的仿真系統(tǒng),主要解決醫(yī)學影像數據的實時稠密三維重建。研究工作如下:(1)圖像預處理作為三維重建任務中的基礎性環(huán)節(jié),針對醫(yī)療影像中無法獲取深度信息,采用雙目內窺鏡獲取圖像,通過對輸入數據的預處理,改善三維重建的系統(tǒng)準確性。(2)針對稀疏點云會出現(xiàn)平面顛簸現(xiàn)象,本文研究立體匹配算法的選取過程,將合適的立體匹配算法擴展到最先進的orb-slam2中,對內窺鏡視頻流進行稠密的三維重建。通過以上改進,本文的三維重建精度較slam系統(tǒng)提升了2.5%,同時在像素匹配率上提升了7%。通過多次實驗,驗證本文改進工作的有效性。
【學位單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;R445
【部分圖文】：

論文結構圖

中北大學碩士學位論文 系統(tǒng)。本課題選擇 ORB-SLAM2 來對內窺鏡視：2 使用 ORB 作為特征描述符，其對旋轉和縮放具和自動曝光以及光照變化具有良好的不變性。到實時的目的，降低了對系統(tǒng)性能要求，在 CP統(tǒng)在更廣泛的基線上匹配功能。當移動距離很大強了 BA的準確度。 具有立體視覺功能。因為深度不能從單目相機觀鏡環(huán)境下的深度信息不夠，可能會導致外科醫(yī)生引起操作錯誤，從而危及患者的安全。通過使用決。

圖 2.2 OpenCV 的 ORB 特征點檢測結果AM2 的立體視覺系統(tǒng)使用多個并行的線程:1)通過，將攝像機定位到每個幀的位置；2)本地映射來管 BA；3)循環(huán)閉合，檢測大環(huán)，并通過進行 pose 圖姿態(tài)圖優(yōu)化后，啟動第四個線程執(zhí)行完整的 BA，。

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本文編號：2820345