本文關(guān)鍵詞：虛擬手術(shù)中軟組織建模方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：虛擬手術(shù)仿真系統(tǒng)作為虛擬現(xiàn)實技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一個典型應(yīng)用,對于醫(yī)生進行術(shù)前仿真,學(xué)習(xí)處理臨床手術(shù)中可能出現(xiàn)的各種情況等方面有著重要作用。本文圍繞虛擬手術(shù)仿真系統(tǒng)的虛擬組織建模、碰撞檢測和力反饋形變算法展開了理論推導(dǎo)和分析,主要研究內(nèi)容如下:首先,對彈簧-質(zhì)點模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進行了改進,以菱形作為新的結(jié)構(gòu)單元,提高了計算精度和實時性。在新模型中增加了虛擬彈簧,用于約束由外力過大引起的超彈性現(xiàn)象,同時也用于力反饋形變計算,降低了計算的復(fù)雜度。其次,歸納比較不同碰撞檢測算法的優(yōu)缺點后,以碰撞檢測的實時性和精確性為基礎(chǔ),選擇包圍球和軸向包圍盒進行碰撞檢測的仿真。采用Delphi軟件來模擬碰撞,不僅給操作者提供一個直觀的視覺碰撞效果,還可以全方位的觀察碰撞情況,提高了碰撞檢測的實時性和準(zhǔn)確性。再次,針對力反饋形變算法對實時性和計算量的要求,提出了一種新的力反饋形變算法。該算法先篩選各層有效的運動質(zhì)點,計算這些質(zhì)點形成的區(qū)域面積,將形變層內(nèi)的區(qū)域面積與虛擬彈力聯(lián)系起來,物體表面的接觸力就等效為形變層虛擬彈力的合力。形變過程中算法簡單,降低了力反饋形變的計算量,滿足了實時性的要求。最后,考慮到物體形變曲線與正態(tài)分布曲線類似,又提出了一種近似正態(tài)分布的函數(shù)算法,該算法體現(xiàn)了形變區(qū)域內(nèi)距離受力中心點越遠的質(zhì)點反饋力越小,也更好的體現(xiàn)了形變過程中力與形變量之間的線性關(guān)系。最后通過相關(guān)的仿真實驗驗證了算法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：虛擬手術(shù) 彈簧-質(zhì)點模型 Delphi軟件 正態(tài)分布 力反饋形變算法
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.9;R61
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題研究的背景及意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 軟組織建模方法11-13
• 1.2.2 碰撞檢測模塊13-14
• 1.2.3 力反饋技術(shù)模塊14-15
• 1.4 本文研究內(nèi)容及章節(jié)安排15-17
• 第2章 軟組織建模方法17-27
• 2.1 彈簧-質(zhì)點模型17
• 2.2 彈簧-質(zhì)點模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)17-19
• 2.3 基于彈簧-質(zhì)點模型的動力學(xué)方程19-20
• 2.4 改進的彈簧-質(zhì)點模型結(jié)構(gòu)20-23
• 2.5 仿真球體模型的構(gòu)建23-25
• 2.6 本章小結(jié)25-27
• 第3章 碰撞檢測模塊的實現(xiàn)27-37
• 3.1 碰撞檢測的基本方法27-30
• 3.1.1 包圍球算法27-28
• 3.1.2 方向包圍盒算法28-29
• 3.1.3 軸向包圍盒算法29-30
• 3.2 混合層次包圍盒算法30-32
• 3.2.1 包圍球和方向包圍盒結(jié)合的碰撞檢測算法30-31
• 3.2.2 軸向包圍盒和方向包圍盒結(jié)合的碰撞檢測算法31-32
• 3.3 Delphi軟件的介紹32-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第4章 力反饋形變算法的研究37-47
• 4.1 彈簧-質(zhì)點模型動力學(xué)方程的常用求解方法37-40
• 4.1.1 歐拉（Euler）法38
• 4.1.2 龍格-庫塔(Runge-Kutta)法38-40
• 4.2 改進的力反饋形變算法 140-43
• 4.3 改進的力反饋算法 243-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第5章 系統(tǒng)仿真和實驗結(jié)果47-53
• 5.1 模型受力形變的仿真47-48
• 5.2 基于面積的反饋力形變計算的仿真48-51
• 5.3 改進的類似正態(tài)分布函數(shù)的仿真51-52
• 5.4 本章小結(jié)52-53
• 結(jié)論53-55
• 參考文獻55-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果61-62
• 致謝62-63
• 作者簡介63

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本文編號：481177