智能内窥镜微创手术器械导航研究与实现

论文摘要

机器人辅助微创手术技术融合了机械、电子、控制、传感器、生物医学、图像处理等多学科尖端技术,也是世界医学界的一个共同目标,就像在工业生产领域使用机器人代替人类劳动一样,在医疗手术过程中使用手术机器人代替医生可以长时间实施精准手术,当然这是建立在医用机器人系统的稳定性和可靠性能够满足要求的基础上。本文以实现医用内窥镜的弯曲状态检测为主要目标,借助嵌入式系统实现基本的远程信息传输,实现基于嵌入式系统上的数字信号滤波算法及大量信息存储等工作。硬件系统设计实现了基于混合信号微处理器MSP430FG4618的检测控制电路设计和基于S3C2410的嵌入式系统设计。检测控制电路主要实现传感器信息检测,获取第一手数据资料,嵌入式系统部分主要负责实时数据滤波,数据保存和远程传输。由于此设备将使用在医疗手术过程中,硬件系统既包含数字信号又包含大量模拟信号,而且数字信号中还有高速数字信号,因此,在硬件系统设计时,应充分考虑其抗干扰和抗电磁辐射的能力,并要防止其对其他设备的干扰。结合课题研究要求,本论文完成的主要工作有包括:硬件电路设计,嵌入式软件设计和滤波器嵌入式算法设计、仿真及其在嵌入式系统的移植。硬件部分设计部分包括差分放大电路设计,硬件滤波器设计,数据采集和嵌入式系统设计。软件设计部分主要完成了数据采集程序设计和,基于ARM-LINUX嵌入式操作系统移植等。并结合嵌入式系统中硬件资源和运算能力有限的特点,在嵌入式系统中实现了卡尔曼滤波算法。最终,提出了几个进一步进行研究的方向。首先,可以借助虚拟现实技术,利用获取的数据进行内窥镜三维重建,方便手术过程的监控。其次,可以借助无线技术,如ZIGBEE,实现系统与监控设备或手术机器人的无线信息传输,简化系统硬件结构,方便使用。再次,需要完善基于嵌入式系统的远程网络技术,可以方便远程访问,专家会诊或远程信息监控并拟合了内窥镜状态数据,并输出提供给手术机器人使用或进行三维重建。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 微创手术发展概况
• 1.1.1 内窥镜微创手术发展历程
• 1.1.2 内窥镜微创手术发展现状及发展趋势
• 1.2 微创手术机器人的发展现状与前景
• 1.2.1 微创手术机器人的发展现状
• 1.2.2 微创手术机器人的发展前景
• 1.3 主要工作和论文安排
• 1.3.1 主要工作
• 1.3.2 论文的章节安排
• 第二章 内窥镜导航系统概述
• 2.1 内窥镜系统简介
• 2.1.1 内窥镜简介
• 2.1.2 电子内窥镜系统结构
• 2.2 内窥镜导航系统设计思路
• 2.3 本章小结
• 第三章 硬件系统结构设计
• 3.1 信号检测处理模块电路设计
• 3.1.1 传感器选择
• 3.1.2 放大电路设计
• 3.1.3 硬件滤波电路设计
• 3.1.4 电平提升电路设计
• 3.1.5 信号转换预处理部分设计
• 3.2 嵌入式信息处理系统设计
• 3.2.1 嵌入式核心系统设计
• 3.2.2 嵌入系统外围电路设计
• 3.3 处理器系统信息接口设计
• 3.3.1 CY7C026 的工作原理
• 3.3.2 高速数据采集缓冲接口设计
• 3.4 本章小结
• 第四章 软件系统设计
• 4.1 数字信号转换处理部分软件设计
• 4.2 嵌入式系统简介
• 4.2.1 嵌入式系统（Embedded Systems）的定义
• 4.2.2 嵌入式系统结构
• 4.2.3 LINUX简介
• 4.2.4 构建ARM Linux交叉编译工具链
• 4.3 Bootloader移植
• 4.3.1 BootLoader简介
• 4.3.2 基于 S3C2410 开发板的 BootLoader 实现
• 4.4 基于 S3C2410 的嵌入式 linux 系统移植
• 4.4.1 操作系统移植概念
• 4.4.2 Linux内核结构
• 4.4.3 Linux内核的配置
• 4.4.4 嵌入式Linux 操作系统移植
• 4.5 Linux内核编译与安装
• 4.5.1 建立依存关系
• 4.5.2 建立内核映像
• 4.5.3 建立模块
• 4.5.4 安装内核
• 4.6 本章小结
• 第五章 数字信号滤波器设计
• 5.1 系统干扰分析
• 5.1.1 电源电压干扰分析
• 5.1.2 测量误差分析
• 5.2 卡尔曼数字滤波器简介
• 5.2.1 Kalman简介
• 5.2.2 卡尔曼滤波信号模型
• 5.2.3 卡尔曼滤波方法
• 5.2.4 卡尔曼滤波递推公式
• 5.3 卡尔曼滤波器设计
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间研究成果