医疗机器人导航定位图像中的标记拾取方法研究

摘要

近年来，随着计算机技术和精密机械自动控制技术的日益成熟，手术导航系统已成为医疗辅助治疗领域的热门研究。医疗机器人是手术导航系统的研究方向之一，属于主动式导航系统。医疗机器人导航定位技术中，常使用C型臂X光机从多个方位获取多幅图像，利用各个图像上的标记点关系建立机器人空间与手术空间的坐标映射。因此通过图像处理技术自动拾取标记点，完全或部分代替复杂、耗时的手工选取是完全有必要的。
　　 本文根据图像固有的复杂性和标记的分布特点，提出了一个完整高效的拾取方法。该方法的主要流程为：首先使用图像增强方法抑制噪声，突出目标；然后使用图像分割技术分割出所有侯选的标记区域；再通过模板匹配获得候选标记点，在所有候选标记点周围检测标记线；最后使用形状特点判别确定准确的标记点，并利用标记线确定标记点的编号。
　　 本文的主要创新点有：(1)根据医疗机器人导航定位图像的实际需求，提出了一个完整高效的解决方法；(2)传统方法是使用图像分割来检测标记，本文提出了一种新的检测方法；(3)结合实际图像，提出了一种新的检测线的方法。
　　 实验表明，本文拾取方法充分考虑了手术场景成像的特点，降低噪声和背景的干扰，标记点和标记线拾取准确率高；计算复杂度低，在主流平台下可实时计算，易于实现。使用本文拾取方法的医疗机器人正在进行临床应用，受到医生的一致好评。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引言

1.1背景介绍

1.2国内外研究现状

1.3本文采用的标记拾取方法总体步骤

1.4本文主要研究内容和章节安排

第二章图像增强

2.1计算有效区域

2.2对数变换

2.3高斯平滑

2.4突出标记

2.5分段线性拉伸

第三章候选标记区域检测

3.1阈值分割

3.2 Mean Shift分割

3.3分水岭分割

3.4本文候选标记区域检测算法

第四章标记点拾取编号

4.1连通区域标记

4.2模板匹配获得候选标记点

4.3识别标记线

4.4形状判别和标记点编号

第五章实验结果与分析

第六章总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

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