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    基于混合現實的手術導航關鍵技術研究

    周娜  
    【摘要】:近年來,隨著計算機視覺、數字仿真和混合現實技術的發展及設備的小型化,混合現實技術(Mixed Reality,MR)在醫學手術可視化和導航方面的研究取得了很大的進展。其中,虛實配準技術是基于混合現實的手術導航系統能夠建立的重要基礎。國內外已有很多專家學者和機構對虛實配準算法進行了深入的研究和開發。本課題的研究背景是在直升機上實施應急醫學救援時為醫生提供手術導航模擬和訓練,此場景與常規的實驗室或醫院等場景相比具有不穩定性和不可控性。因此,在此場景下,虛實配準算法需要具有更高的魯棒性。對此,本文提出了RGB信息與點云結合的高動態場景下的虛實配準算法。本文的研究工作主要包括以下幾個方面:首先,目標特征的檢測與匹配作為算法的第一步,其精度與匹配時間對手術導航系統的精度與實時性的提高具有重要意義。本文提出了基于特征數據庫的特征匹配算法。在此算法中,首先利用已有的脊柱模型進行特征提取,建立特征庫。在實驗時,利用加速穩健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法和隨機抽樣一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)對攝像頭實時傳回的圖像進行特征檢測與描述,并與本地特征庫進行對比。實驗證明本文改進的算法在光照變化、部分遮擋、運動模糊、尺度、視角和旋轉變化等方面都具有很強的魯棒性。其次,針對在直升機上進行救援的高動態場景,在虛實配準算法中加入了擴展卡爾曼濾波算法(Extended Kalman Filter,EKF),對目標狀態進行預測并跟蹤。本文在使用擴展卡爾曼濾波器算法時,通過聚類的方法來計算濾波器的跟蹤坐標,提高了目標跟蹤的穩定性。目標跟蹤算法的加入提高了虛實配準算法在高動態下的魯棒性。最后,用改進的迭代最近點算法(ICP)進行實時配準。實驗證明,本文提出的算法框架能夠很好的解決高動態環境下的MR虛實配準問題。


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