本文關(guān)鍵詞：超聲圖像引導(dǎo)下介入式手術(shù)導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 介入式手術(shù)導(dǎo)航 光學(xué)定位 器械標(biāo)定 超聲探頭標(biāo)定 圖像分割

【摘要】：介入式手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)是利用醫(yī)學(xué)影像協(xié)助醫(yī)生將手術(shù)器械直接穿刺到病灶內(nèi)部進(jìn)行微創(chuàng)治療的計(jì)算機(jī)輔助技術(shù),它是集定位技術(shù)、醫(yī)學(xué)成像技術(shù)、圖像處理技術(shù)等為一體的交叉課題。其中的定位技術(shù)包括機(jī)械定位、電磁定位、光學(xué)定位等。光學(xué)定位較其他定位方式具有精度高、抗電磁干擾等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛使用。比較常用的醫(yī)學(xué)影像模式為CT、X-ray和MRI圖像,而CT、X-ray影像對(duì)患者和醫(yī)生會(huì)造成不同程度的輻射損傷,MRI影像存在一定的灰度畸變和幾何畸變,增加手術(shù)引導(dǎo)的誤差。超聲圖像具有價(jià)格低廉、實(shí)時(shí)成像等優(yōu)點(diǎn),為此本文研究光學(xué)定位的超聲圖像引導(dǎo)下介入式手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)。主要研究工作及成果如下：首先,針對(duì)可見光定位系統(tǒng),提出一種基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的手術(shù)器械尖端點(diǎn)標(biāo)定算法,由于光照、背景等因素導(dǎo)致手術(shù)器械標(biāo)記點(diǎn)定位出現(xiàn)較大抖動(dòng),導(dǎo)致尖端點(diǎn)的標(biāo)定有較大誤差,而最大相關(guān)熵準(zhǔn)則可以克服由于抖動(dòng)帶來的誤差,從而提高標(biāo)定精度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本算法比傳統(tǒng)的最小二乘(LMS)算法精度有所提高,且達(dá)到相同精度所需圖像更少。其次,提出一種快速超聲探頭自動(dòng)標(biāo)定方法,利用光學(xué)定位系統(tǒng)定位超聲圖像區(qū)域中的尖端點(diǎn),來代替復(fù)雜的標(biāo)定模板,利用圖像處理技術(shù)提取超聲圖像中的尖端點(diǎn),可以克服手動(dòng)選取引入的隨機(jī)誤差及節(jié)省大量時(shí)間。另外,基于局部高斯分布擬合能量(LGDF)模型的圖像分割方法,對(duì)初始輪廓選取及參數(shù)選擇較敏感,每次分割需要手動(dòng)選取初始輪廓,輪廓選取不當(dāng)會(huì)由于陷入局部極小值而導(dǎo)致分割失敗,且分割速度較慢。針對(duì)以上不足,本文提出了一種結(jié)合圖像局部熵閾值分割及改進(jìn)正則化項(xiàng)的LGDF模型的超聲圖像自動(dòng)分割方法。最后,設(shè)計(jì)了幾種簡易的手術(shù)器械,小球作為標(biāo)志點(diǎn),利用小球形狀來跟蹤手術(shù)器械標(biāo)志點(diǎn),利用小球顏色來區(qū)別不同的器械。搭建了導(dǎo)航系統(tǒng)樣機(jī),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了手術(shù)器械的標(biāo)定、目標(biāo)跟蹤、精度測(cè)試等。各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)基本滿足介入式導(dǎo)航系統(tǒng)的精度和實(shí)時(shí)性的要求。
【關(guān)鍵詞】：介入式手術(shù)導(dǎo)航 光學(xué)定位 器械標(biāo)定 超聲探頭標(biāo)定 圖像分割
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R445.1;R61
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 課題的研究背景與意義10-11
• 1.2 介入式手術(shù)導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)11-16
• 1.2.1 介入式手術(shù)導(dǎo)航的醫(yī)學(xué)成像與圖像處理技術(shù)11-14
• 1.2.2 介入式手術(shù)導(dǎo)航的定位跟蹤技術(shù)14-15
• 1.2.3 介入式手術(shù)導(dǎo)航的手術(shù)器械標(biāo)定技術(shù)15-16
• 1.2.4 介入式手術(shù)導(dǎo)航的配準(zhǔn)與顯示技術(shù)16
• 1.3 超聲圖像引導(dǎo)下手術(shù)導(dǎo)航的發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.3.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.3.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀17
• 1.3.3 存在的問題與挑戰(zhàn)17
• 1.4 本文的主要工作與成果17-18
• 1.5 本文的結(jié)構(gòu)安排18-20
• 2 超聲圖像引導(dǎo)下介入式手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)的基本理論20-31
• 2.1 超聲圖像引導(dǎo)下介入式手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)的工作原理20-21
• 2.2 光學(xué)定位技術(shù)21-26
• 2.2.1 攝像機(jī)模型21-24
• 2.2.2 攝像機(jī)標(biāo)定與立體標(biāo)定24-25
• 2.2.3 三維重建25-26
• 2.3 手術(shù)器械標(biāo)定技術(shù)26-27
• 2.3.1 手術(shù)探針的尖端點(diǎn)標(biāo)定26
• 2.3.2 超聲探頭的圖像標(biāo)定26-27
• 2.4 超聲圖像分割技術(shù)27-30
• 2.4.1 基于閾值的分割方法27-28
• 2.4.2 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的分割方法28
• 2.4.3 基于區(qū)域的分割方法28-29
• 2.4.4 基于邊緣的分割方法29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 3 超聲圖像引導(dǎo)下介入式手術(shù)導(dǎo)航的手術(shù)器械標(biāo)定方法31-46
• 3.1 基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的手術(shù)器械尖端點(diǎn)標(biāo)定方法31-38
• 3.1.1 基本介紹31-32
• 3.1.2 相關(guān)熵32-33
• 3.1.3 算法原理33-35
• 3.1.4 算法流程35
• 3.1.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析35-38
• 3.1.6 討論38
• 3.2 一種快速超聲探頭自動(dòng)標(biāo)定方法38-45
• 3.2.1 基本介紹38-39
• 3.2.2 超聲圖像標(biāo)定算法原理39-43
• 3.2.3 標(biāo)定算法流程43
• 3.2.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析43-45
• 3.3 本章小結(jié)45-46
• 4 基于改進(jìn)LGDF模型的超聲圖像自動(dòng)分割方法46-56
• 4.1 概述46-47
• 4.2 分割算法47-50
• 4.2.1 LGDF模型47
• 4.2.2 本文算法47-50
• 4.2.3 算法步驟50
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析50-55
• 4.3.1 評(píng)價(jià)準(zhǔn)則50-51
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)條件51
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-55
• 4.3.4 分析討論55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 5 超聲圖像引導(dǎo)下介入式手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)樣機(jī)設(shè)計(jì)56-64
• 5.1 系統(tǒng)組成56-57
• 5.1.1 硬件系統(tǒng)56
• 5.1.2 軟件系統(tǒng)56-57
• 5.2 系統(tǒng)標(biāo)定57-60
• 5.2.1 攝像機(jī)標(biāo)定57-58
• 5.2.2 手術(shù)器械標(biāo)定58-60
• 5.3 系統(tǒng)性能測(cè)試60-62
• 5.3.1 測(cè)量精度測(cè)試60-61
• 5.3.2 多個(gè)手術(shù)器械識(shí)別測(cè)試61-62
• 5.4 器械跟蹤實(shí)驗(yàn)62-63
• 5.4.1 單個(gè)器械跟蹤62
• 5.4.2 雙器械跟蹤62-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文和申請(qǐng)專利情況69-70
• 致謝70-71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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7 胡晨明;徐靜;梁萍;魯通;任賀;王e，

本文編號(hào)：793972