基于单目SLAM的内窥镜定位和胃肠特征地图构建

摘要

胃肠疾病是一种常见疾病，内窥镜对早发现和治疗该类疾病有很重要的意义。目前胃肠内窥镜在临床治疗中使用存在两个难点：首先是内窥镜在胃肠内的位置和姿态难以估计，目前主要依赖于医生的临床经验或是 X光成像等有损检测方法；第二点是难以构建胃肠环境地图，而环境地图对定点诊疗或者投放药物非常有帮助。因此基于单目摄像头和胃肠特征来完成内窥镜定位以及胃肠特征地图的构建算法的研究具有很强应用价值。
　　首先针对真实肠道环境，对比分析常用的特征提取算法，从特征提取时间，旋转和缩放变换下正确匹配率和姿态估计精度三个方面的性能评估了 SIFT、BRISK、ORB和 FREAK算法。ORB二进制特征算子具有特征提取速度快，正确匹配率高，估计误差小的优点。
　　基于胃肠内窥镜实测数据，对经典 SLAM算法在位姿调整和空间点位置计算方面做了针对性修改，引入基于视觉关联图的局部位姿优化算法和几何距离最小的三角测量算法，搭建了一个胃肠 SLAM算法框架。为了解决空间点和关键帧累积数据量大的问题，设计了一种关键帧判断策略和空间地图点删余策略来控制关键帧和地图点的增长。基于内窥镜视频数据重构了人体结肠内的特征地图，并估计了内窥镜的轨迹，验证了该算法在真实肠道环境中的可行性。为了方便得到地图和轨迹的真实值，搭建了一套模拟胃肠系统用来验证算法的有效性，评估了图像帧率、关键帧数量对定位精度和特征地图精度的影响。基于模拟胃肠系统，对胃肠 SLAM算法和传统的视觉里程计算法进行对比，在内窥镜直线运动时，所提算法的关键帧存储数量仅为后者的1/8；定位精度上提高三倍。

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第一章 绪论

1.1课题背景

1.2研究现状

1.3研究意义

1.4论文结构

第二章 胃肠SLAM

2.1 SLAM问题简介

2.2 SLAM地图重建的方法

2.3本章小结

第三章 特征提取算子在胃肠SLAM应用中的对比评估

3.1常见特征提取方法

3.2胃肠道场景中性能比较

3.3结果分析

3.4本章小结

第四章 胃肠内窥镜定位

4.1相机成像模型

4.2相机位姿恢复

4.3相机位姿更新

4.4基于视觉关联图的位姿局部优化

4.5实验及结果分析

4.6本章小结

第五章 肠道特征地图构建

5.1特征地图构建

5.2基于特征的场景地图构建

5.3本章小结

第六章 总结和展望

6.1总结

6.2展望

致谢

参考文献