智能內(nèi)窺鏡顯形系統(tǒng)研究.pdf

1、由于工作環(huán)境的復雜性和自身形狀不可視等缺點，結(jié)腸內(nèi)窺鏡在介入過程中會發(fā)生鏡體纏繞、非預期結(jié)襻等情況，給病人帶來痛苦和危險。因此，用智能傳感器技術(shù)、可視化技術(shù)對傳統(tǒng)內(nèi)窺鏡系統(tǒng)進行改進并實現(xiàn)其形狀顯示和手柄部的姿態(tài)檢測是急需解決的。 基于光纖光柵傳感理論，本文對光纖光柵傳感陣列的設(shè)計、封裝方法進行了分析，并對內(nèi)窺鏡柔性桿形狀重建方法進行了研究?？紤]到光纖光柵波長的變化受溫度和應變兩個參數(shù)的影響，通過傳感陣列的設(shè)計來消除溫度對形狀重建

2、的影響。在形狀重建算法上，利用柔性桿上檢測到的光柵點的應變信息，推導從平面曲線到空間曲線的重建方法，并通過仿真實驗和實物實驗進行對比分析，驗證了算法的可行性。由于傳感器實際封裝位置與理論位置存在差異，為了精確重構(gòu)內(nèi)窺鏡的形狀和測得每個傳感點相對于內(nèi)窺鏡手柄部的位置，對傳感器的每個檢測點進行了修正，修正后的重建結(jié)果相對于前期研究有了很大的提高?？紤]到柔性桿曲線形狀的多樣性，提出了兩檢測點之間的空間曲率的非線性擬合方法—逐次中值分隔算法，從

3、與線性分隔方法對比分析可以看出，重建精度得到了提高。 由于基于光纖光柵的柔性桿形狀重建方法是假定內(nèi)窺鏡手柄部在固定條件下重建的，而在實際的應用中，手柄是醫(yī)生用來對柔性桿前端進行定位操作和進鏡用的，因此，手柄姿態(tài)的變化會影響整個內(nèi)窺鏡柔性桿空間姿態(tài)的變化，為此提出了利用雙目視覺及外加標志點的方法對端部姿態(tài)進行檢測，并深入的探討了檢測誤差對整個形狀的影響。 在內(nèi)窺鏡手柄部分的位姿檢測方面，主要從視覺系統(tǒng)的構(gòu)建，標志點的設(shè)計入

4、手，對攝像機的標定、坐標系的建立作了詳細的分析與論述，建立了同時對兩攝像機進行標定來推導兩攝像機位姿關(guān)系的方法。為了提高視覺跟蹤速度及姿態(tài)檢測的實時性，在Rosenfeld的鄰域標記算法基礎(chǔ)上，提出了一種快速的鄰域標記算法來提取標志點在圖像中的中心位置，該方法比較原始的鄰域標記算法在檢測速度上得到了很大的提高。利用圖像點及攝像機的標定參數(shù)求解空間點的位置，是根據(jù)兩攝像機之間的位姿關(guān)系，把圖像點在左右攝像機坐標系下的坐標值轉(zhuǎn)化為同一坐標系

5、下的坐標值，從而簡化了空間點的求解問題。 空間點的精確度由于受諸多因素的影響，得到的每個標志點相對于全局坐標系的坐標值是有誤差的，這種誤差對內(nèi)窺鏡手柄姿態(tài)的影響非常大。本文從姿態(tài)的求解開始分析，對目前常用的求解方法進行了分析和總結(jié)，提出了基于主元分析法與最小二乘法的位姿估計方法。 在內(nèi)窺鏡顯形系統(tǒng)集成實驗中，分別探討了內(nèi)窺鏡端部的仰俯、偏轉(zhuǎn)和橫滾對內(nèi)窺鏡柔性桿形狀、姿態(tài)的影響分析及內(nèi)窺鏡端部柔性桿形狀的修正問題。