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基于骨骼组织分割与增强现实技术的计算机辅助骨科手术系统应用

销售价格: 150元/篇 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis 编辑:若诗 点击次数:
论文字数:77890 论文编号:el2021062511140222331 日期:2021-06-28 23:15 作者:上海论文网
本文是计算机论文,本文是基于医学图像分割技术、三维可视化技术以及增强现实技术,对计算机辅助骨科手术于增强现实系统的开发和设计进行了深入的研究。主要研究了基于医学图像分割技术的骨骼组织分割;本文完成的主要工作有以下几个方面:1.研究了基于医学图像分割技术的骨骼组织分割方法,以获得计算机辅助骨科手术系统的研究对象。针对骨骼CT图像,完成了原始图像数据的解析与预处理;采用了一种基于自适应双阈值的分割方法,进行骨骼组织的粗分割;针对骨骼粗分割结果,采用了基于三维区域生长法进行细分割。通过实验证明,本文算法分割得到的骨骼组织具有较高的分割精度,为后续的实现增强现实效果奠定了基础。2.研究了基于图割算法的自动骨骼分割方法,以进一步实现对骨骼间的分割。针对骨骼原始图像,对骨骼图像进行锐化处理,以增强骨骼图像的细节和边缘信息;针对CT值较弱的骨骼组织的,采用了一种基于Hessian矩阵的3D结构增强滤波器,将骨骼图像的滤波响应加入到图割算法的输入特征;针对粘连的相邻骨骼,采用形态学腐蚀操作将不同的骨骼分离开;结合上述步骤,采用改进的图割算法完成骨骼图像的自动分割。将分割得到的骨骼与专家分割结果进行对比,证实本文所采用算法具有较高的分割精度。3.研究了基于三维可视化与特征点匹配的增强现实技术的实现方法,用于辅助骨科手术病灶区域的定位。

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第一章绪论

 

AR技术是一种通过计算机技术,将虚拟世界信息应用到现实世界中,实现虚拟的物体和真实的世界实时地“无缝”叠加到同一个场景中的新技术,具有实时地人机交互、三维匹配等特点[10]。AR技术的实现依赖于视频图像,需要对其中的目标进行检测,并进行三维图像的匹配融合。但由于视频图像中复杂目标、光线及视角变化等因素影响,使得视频图像的目标检测匹配成为了一个颇具挑战的问题[11]。同时,目前的AR技术在医疗领域中的应用研究发展得还不够成熟,我们有必要对这方面进行深入的研究。因此,本文针对医学图像分割,本文采用了基于自适应阈值分割和三维区域生长算法对CT图像的骨骼组织进行交互式分割,采用基于图割算法对CT图像中各骨骼间完成自动分割;目前,一部分计算机辅助骨科手术系统已应用于临床手术中,如创伤截骨导航手术、经皮椎弓根螺钉固定术、人工关节置换术、骨肿瘤手术等。但大部分的计算机辅助骨科手术系统发展得很不成熟,仍存在较多的问题,如系统对硬件设备要求比较苛刻、使用操作复杂、仅具备基础的骨科图像处理能力、一套系统专用于单一种类的手术、购买软硬件的费用比较昂贵等问题,这些问题会在一定程度上限制了计算机辅助骨科手术系统的发展与应用,因此我们很有必要对计算机辅助骨科手术系统进行深入的研究。

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第二章基于自适应阈值与三维区域生长算法的骨骼组织分割

 

2.1引言
从CT图像中准确地分割提取骨骼组织是进行骨骼分析研究的基础,也是实现人体骨骼三维重建以及其他诸多应用的前提。骨骼组织是计算机辅助骨科手术系统的主要研究对象,准确地将骨骼组织分割出来具有非常重要的意义。根据CT图像成像特点,原始的CT图像难免会存在噪声、伪影等,为了最大程度地还原医学图像的真实信息,在提取骨骼组织前需要对原始图像数据进行预处理操作。另外,同一段CT序列图像中通常包含不同的器官、组织等,图像中的骨骼组织像素会被肌肉、软组织等像素包围,造成骨骼组织的提取存在一定的难度。基于上述问题,本章对医学图像中骨骼组织的提取进行了深入的研究。首先介绍医学图像DICOM格式文件的解析与预处理,提取出医学图像数据进行预处理。接着采用基于双阈值分割对图像进行粗分割,剔除大部分背景像素。然后采用基于三维区域生长算法将骨骼组织完整地分割出来,为第三章的骨骼间的分割、第四章的骨骼三维重建及其应用做好铺垫。针对增强现实技术,本文采用了一种基于SURF特征点的视频图像匹配算法来对二维图像目标进行匹配跟踪,然后采用透视N点投影问题求解目标在摄像机中的空间位姿,并将三维模型以响应的位姿渲染在视频中,实现增强现实技术。
计算机论文格式
骨骼组织分割流程图

 

2.2基于自适应阈值与三维区域生长算法的骨骼组织分割算法概述
本章主要是探讨医学CT图像中的骨骼组织分割,主要用于头颅、脊柱、腿骨等骨骼组织的分割。首先是介绍了医学CT图像的解析和预处理,包括医学图像DICOM格式的介绍和解析、图像格式转换、图像滤波等;然后讨论了骨骼组织的分割方法,先用基于自适应阈值法分割出疑似骨骼组织区域,再使用基于三维区域生长法对疑似骨骼组织进行精分割。整体流程如图2-1所示。医学数字成像与通讯标准(DICOM)是医学图像格式与通讯协议的国际标准(ISO12052),它促进了医学影像数据与计算机处理之间的信息交换[50]。通常的CT图像序列是由多个DICOM文件(文件后缀为.dcm)组成的,如图2-1所示。DICOM图像文件中除了图像数据之外,其文件头还存储着患者的信息、检测机构信息、图像的解码参数、图像序列信息等,需要按照DICOM标准对其进行解析才能进行之后的处理操作。基于上述背景,为了更加便于医生进行骨科手术前的检查与术中的定位,为医生提供实时的临床信息,本文结合第二章和第三章的骨骼分割技术、第四章的三维可视化技术以及增强现实技术,自主设计研发了人机交互性较强的基于增强现实技术的计算机辅助骨科手术系统。
计算机论文范文
系统框架图

 

第三章基于图割(GraphCut)算法的骨骼自动分割............................................................23
3.1引言...........................................................................................................................23
3.2基于图割算法的自动骨骼分割概述.......................................................................23
3.3基于图像锐化和基于Hessian矩阵的骨骼增强预处理........................................24
第四章基于三维可视化与特征点匹配的增强现实技术....................................................41
4.1引言............................................................................................................................41
4.2基于三维可视化与特征点匹配的增强现实技术的实现概述...............................41
4.3基于MarchingCubes面绘制的三维重建技术......................................................42
第五章基于骨骼组织分割与增强现实技术的计算机辅助骨科手术系统........................68
5.1引言...........................................................................................................................68
5.2系统框架与界面设计...............................................................................................68
5.3计算机辅助骨科手术系统功能实现及实际病例验证...........................................70

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第五章基于骨骼组织分割与增强现实技术的计算机辅助骨科手术系统

 

5.1引言
骨科手术的检查与定位由早期的观察低密度、低分辨率的医学影像来辅助定位,发展到现阶段的依靠更准确、更可靠的计算机辅助骨科手术系统来辅助定位,借助计算机高速的处理能力,使骨科手术的检查与定位过程更便利、结果更可靠。随着计算机软硬件的高速发展,医疗辅助软件系统也逐渐发展起来。目前,国内外越来越多的研究者研发了新兴的医疗软件,如加拿大ObjectResearchSystems(ORS)公司研发的ORSVisual[75]医学影像三维处理软件获得医生较高的评价;德国Siemens公司研发的SOMATOMEmotion16层螺旋CT扫描机及其配套软件[76],软硬件结合具有优异的图像处理效果;比利时Materialise公司研发的Mimics[77]医学影像软件,由于其具备较强的专业性和人机交互性,深受广大医学群体用户的喜爱;中国的昕健医疗技术有限公司自主研发的Arigin3D软件,主要用于骨科医学图像的后处理,为医生的术前定位提供辅助依据。大部分的医疗软件都能具备基础的骨科图像处理能力,可以为医生提供术前的影像资料,但没有增强现实功能,不能实时为医生快速定位患者的病灶区域,无法便利地将信息共享给其他成员。而且现阶段大多数的医疗辅助软件的使用都有限制,要么需要较高配置的硬件支持,要么需要支付较昂贵的版权使用费,极大地限制了医务工作者对软件的使用。

 

5.2系统框架与界面设计
本文研发的基于增强现实技术的计算机辅助骨科手术系统主要围绕前三章内容进行的,其整体框架如图5-1所示。本系统主要有两个主体模块:骨科医学影像处理模块和增强现实系统实现模块。其中的骨科医学影像处理模块的主要功能是二维的骨骼DICOM图像的交互性处理,包括图像的读取解析和显示、骨骼组织的分割处理、分割结果的三维可视化等步骤。增强现实系统实现模块的主要功能是二维图像的目标与三维模型的匹配融合,包括摄像机调用处理、二维视频图像的目标跟踪、三维模型的可视化以及位姿控制等。本系统的界面设计环境是基于QT5.6.0和Visualstudio2013平台的,开发环境库是基于计算机视觉库OpenCV和图形库OpenGL,操作系统平台是Windows,对硬件设备的要求较低。本系统包含了两个子系统:计算机辅助骨科手术子系统和增强现实子系统。按照使用习惯以及方便操作的原则,主界面分为菜单栏、功能栏、显示视图区,主体部分包括了四个主要的人机交互视图:原始摄像机视频视图、医学图像的横断面视图、三维模型视图、以及增强现实的效果视图,主界面如图5-2所示。为了使界面更简洁,系统的各个功能操作以及信息显示窗口采用了隐藏式的操作/显示面板,使得尺寸小的显示器能够显示更大的视图信息。操作面板包括视频控制区、二维CT图像操作区、三维模型操作区、增强现实功能操作区等,这些操作面板对应着不同的功能。

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总结与展望

 

针对骨骼分割结果,采用基于MC面绘制算法进行骨骼三维重建,为增强现实技术提供虚拟的三维模型;针对增强现实技术中的目标跟踪,采用了一种基于SURF特征点的视频图像匹配算法,实现对视频图像目标的跟踪;针对虚拟三维模型与视频图像目标的匹配融合,采用透视N点投影问题求解视频目标的空间位姿,并将虚拟的三维模型以相应的位姿渲染在二维的视频图像中,实现骨骼模型的增强现实效果。在传统计算机辅助骨科手术系统的功能基础上,结合上述两个技术模块,本文研发了基于骨骼组织分割技术与增强现实技术的计算机辅助骨科手术系统,有效地辅助医生对骨科手术的检查与定位。医生通过计算机辅助骨科手术系统获取患者手术期间的信息,以应对各种突发状况,包括多模态图像数据的获取、手术部位的定位、手术导航等所需的必要信息。在手术过程中,医生可借助计算机辅助骨科手术系统进行导航手术部位,根据术前规划实时导航手术步骤,减小手术难度。Hsiu[18]等利用计算机辅助骨科手术系统制订了初步的手术方案,然后在术中利用计算机导航实时确定上颌关节复合体的位置,成果地完成了正颌外科手术。通过实验表明,本文所采用的增强现实的实现方法具有较好的性能效果。
参考文献(略)
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