《內窺鏡手術中的三維實時圖像導航關鍵技術》是依託北京理工大學，由胡曉明擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：內窺鏡手術中的三維實時圖像導航關鍵技術
- 依託單位：北京理工大學
- 項目負責人：胡曉明
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本課題通過研製基於多光譜時分復用技術的內窺鏡裝置，採用圖像處理算法獲得具有穩定特徵點的內窺鏡微細血管圖像，進而根據單目運動三維視覺重建原理實現內窺鏡圖像的三維實時重建，藉助與患者醫療影像數據的三維實時配準，滿足醫生內窺鏡微創手術操作時對內窺鏡實時定位與實時三維場景兩者的需求。課題對所設計裝置及算法的可行性進行了分析，提出了對應的數據結構、算法結構流程、實現方案與評價方法，為課題順利執行奠定了基礎。該三維內窺鏡系統的研製不僅可擺脫現有手術導航系統對跟蹤定位技術對光線遮擋及環境干擾等的限制，並可同時提供內窺鏡三維場景信息，縮小傳統雙路三維內窺鏡體積，從而縮短醫生培訓時間，提高醫生手術操作安全性和可靠性。
結題摘要
本課題的目標是研究單目視覺運動的三維內窺鏡關鍵技術，使其在不改變醫生內窺鏡操作習慣且不減小視野範圍的前提下，具備位置導航和三維測量顯示功能。 項目實施以來，課題組研究了一種基於棋盤格角點處梯度為局部最小值原理的自動檢測方法，解決了內窺鏡大畸變條件下標誌點的自動提取問題，在不需要人工干預條件下獲得反投影標準誤差小於0.15像素；對影響提取SIFT特徵點數量與質量的主要參數如高斯模板尺寸、高斯半徑、邊界點判定值、特徵點匹配參考值進行了最佳化配置，結果表明高斯模板為5x5、高斯半徑為1.2、邊界點判定值選為20及特徵點匹配參考值為0.49時可得到相對較穩定的特徵點；採用區域匹配算法替代傳統SIFT算法中的全局匹配算法，實驗證明這種算法能夠有效的提高內窺鏡圖像中的特徵點匹配數量，同時能降低誤匹配率；通過建立Delaunay初始三角形狀態，在初始狀態的基礎上，按照位置約束、最小四面體約束、Delaunay約束等建立相應規則增長產生後續狀態，然後更新搜尋元素佇列，依此遞推增長提高了表面重建速度；實驗測試結果表明，重建面片的表面積整體分布較為均勻，說明所採用的特徵提取和表面重建算法是基本有效的。此外，課題組還探討了利用雙目立體內窺鏡的立體圖像實現快速立體匹配、建立檢測物體的三維表面輪廓的方法；以及採用慣性跟蹤器得到相鄰幀的旋轉矩陣和平移矩陣，降低內窺鏡特徵匹配計算複雜性的硬體平台與算法；課題組提出了一種新型的內窺鏡結構方案，系統採用纖維束形成結構照明光，並通過物體反射光的解碼重建物體三維表面形狀。課題組積極促進相關研究工作的工程轉化，江蘇某醫療公司簽訂技術開發契約，開發有關靜脈成像的醫學檢測設備。
