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基于混合现实的手术导航关键技术研究

周娜  
【摘要】:近年来,随着计算机视觉、数字仿真和混合现实技术的发展及设备的小型化,混合现实技术(Mixed Reality,MR)在医学手术可视化和导航方面的研究取得了很大的进展。其中,虚实配准技术是基于混合现实的手术导航系统能够建立的重要基础。国内外已有很多专家学者和机构对虚实配准算法进行了深入的研究和开发。本课题的研究背景是在直升机上实施应急医学救援时为医生提供手术导航模拟和训练,此场景与常规的实验室或医院等场景相比具有不稳定性和不可控性。因此,在此场景下,虚实配准算法需要具有更高的鲁棒性。对此,本文提出了RGB信息与点云结合的高动态场景下的虚实配准算法。本文的研究工作主要包括以下几个方面:首先,目标特征的检测与匹配作为算法的第一步,其精度与匹配时间对手术导航系统的精度与实时性的提高具有重要意义。本文提出了基于特征数据库的特征匹配算法。在此算法中,首先利用已有的脊柱模型进行特征提取,建立特征库。在实验时,利用加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法和随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)对摄像头实时传回的图像进行特征检测与描述,并与本地特征库进行对比。实验证明本文改进的算法在光照变化、部分遮挡、运动模糊、尺度、视角和旋转变化等方面都具有很强的鲁棒性。其次,针对在直升机上进行救援的高动态场景,在虚实配准算法中加入了扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF),对目标状态进行预测并跟踪。本文在使用扩展卡尔曼滤波器算法时,通过聚类的方法来计算滤波器的跟踪坐标,提高了目标跟踪的稳定性。目标跟踪算法的加入提高了虚实配准算法在高动态下的鲁棒性。最后,用改进的迭代最近点算法(ICP)进行实时配准。实验证明,本文提出的算法框架能够很好的解决高动态环境下的MR虚实配准问题。


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