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《天津科技大学》 2010年
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基于视频图像识别的自动穿刺进针机理的研究

刘文轩  
【摘要】:针刺活检与靶向治疗技术是应用前景广阔的微创伤医疗手段,而针刺轨迹难以准确控制是影响针刺效果的主要原因之一。针刺精度严重依赖操作者本身的技能,面对复杂的穿刺过程,即使是非常有经验的医生,也很难保证成功。为此,本文提出一种基于病灶区域形状特征分析的自动进针路径规划算法,从而探索基于智能图像处理的靶向穿刺机器人自动进针路径规划的可能性。 首先,为了能够准确定位和识别病灶区域,本文利用改进的Snake模型对病灶部位的超声医学图像进行分割,得到病灶区域的轮廓。然后,通过对所得轮廓的凹凸性分析,对病灶区域的形状特性进行描述,并将病灶区域划分为若干子区域,最终将子区域中心作为穿刺靶点的候补,在保证穿刺效果的同时增加了穿刺目标点选择的灵活性,为靶向穿刺目标的确定提供依据。最后,针对穿刺过程中可能存在的障碍物,探索符合穿刺特征的障碍物规避路径规划算法。由于本研究所涉及的障碍物为血管、神经等重要组织,需要在进行障碍物规避的过程中与障碍物间保持一定的距离。另外,穿刺针可以调整的角度也限制在一个较小的范围内,同时较大的角度调整会增加穿刺针对人体组织的伤害,增加患者的痛苦和穿刺的危险性,为此,传统的以面向机器人导航的障碍物规避算法不能适用于穿刺进针路径规划。在此,本文提出一种S型双弧线自动穿刺进针路径规划算法,其通过评价穿刺针、障碍物及靶向目标三者的相对位置关系,探索适合穿刺针进针特点的靶向穿刺进针路径自动规划所需的障碍物规避策略,提高穿刺进针路径自动规划的适用性,并最终将规划好的路径转换为靶向穿刺机器人自动进针所需的调整信号序列,使符合穿刺针进针特点的路径规划成为可能。 本算法对靶向针刺智能机器人进针路线自动规划的实现进行了有益的探索,通过对穿刺进针进行实时的分析和引导,使穿刺针以最安全的路径规避障碍物,对穿刺针的进针路径进行合理的规划,使其以最佳的路径刺中目标病灶区域的有效部位,在保证穿刺进针成功率的同时,降低了穿刺进针的危险和对人体的伤害。
【学位授予单位】:天津科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:R446.8;TP391.41

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