医疗内窥镜视觉导航技术研究

论文摘要

智能化医疗设备和医疗机器人技术研究，是一个多学科交叉的具有重要意义的研究领域。其研究和应用的一个重要方面是无创微创外科手术（MIS），即利用人体的天生管腔或手术小孔来导入医疗器械或医疗机器人以实现对人体进行诊断、治疗、检测和手术等，从而减少手术期间对人体其他完好组织的伤害，缩短康复时间，并减轻患者的生理痛苦和医疗人员的手术操作时的心理压力。内窥镜诊疗术是微创外科的重要手段，其典型器材是内窥镜。肠道内窥镜是诊疗结肠癌等疾病的重要手段，但目前手工操作存在诸如穿孔等问题。因此，利用机器人和计算机技术对内窥镜诊疗设备进行智能化改造具有重要的研究意义和应用前景。 本论文以克服内窥镜检查穿孔、实现内窥镜智能化为目的，主要研究了智能内窥镜视觉导航技术，研究内容如下： （1）本文针对内窥镜诊疗环境的特殊性和复杂性，通过调研，分析医生在内窥镜检查中的动作和决策方式，在此基础上提出了采用计算机视觉方法引导肠道内窥镜的介入的主要步骤：采集肠道内窥镜头部CCD观测的肠道实时图像并传输到计算机，计算机自动处理分析图像，自动控制和调节肠道内窥镜头部的姿态或给医生适当的建议使内窥镜顺利的进入肠道。 （2）图像底层处理算法是进行计算机视觉导航研究的基础，针对智能内窥镜视觉导航方案，本文从图像信息的采集开始，到图像信息的预处理、图像特征的提取等基本导航技术进行了概述和研究。 （3）在暗区提取方法方面：分析了暗区提取法的内窥镜导航原理，研究了简单阈值算法、基于最大类间方差法的自适应阈值分割算法和基于小波变换的阈值分割算法等三种暗区提取算法，并通过试验对三种算法进行了比较和分析。 （4）在纹理分析方法方面：分析了内窥镜图像暗区的形成过程以及利用暗区进行寻径的不稳定因素，根据肠道内存在闭合肌肉线的情况，研究了采用纹理分析法进行引导内窥镜头部的方法，并且给出了两种纹理分析算法——组织连接算法和边缘能量算法。通过试验，对两种算法进行对比分析。 （5）基于Dempster-Shafer证据推理法的传感器信息融合的导航策略：对暗区提取法和纹理分析法两种方法进行了具体的对比分析，并在此基础上提出了一种基于D-S证据推理法的能对两种导航方法进行信息融合的导航策略。经过试验证明，该导航策略能较好的对两种视觉导航方法进行信息融合。 （6）设计了一种新的智能内窥镜导航系统，该系统采用基于计算机视觉技术的主动避障、有力觉传感器的肠道内窥镜主动介入。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究背景和意义
• 1.2.1 内窥镜的工作环境分析
• 1.2.2 医用内窥镜结构
• 1.2.3 医用内窥镜诊断技术及存在的问题
• 1.2.4 课题的来源和意义
• 1.3 国内外研究状况
• 1.3.1 内窥镜的发展现状
• 1.3.2 机器人内窥镜国内外研究现状
• 1.3.3 计算机视觉的发展和应用简述
• 1.3.4 内窥镜视觉导航的研究动态
• 1.4 课题主要研究任务和目标
• 1.5 小结
• 第2章 计算机视觉基本方法概述
• 2.1 引言
• 2.2 图像采集技术
• 2.3 快速滤波技术
• 2.3.1 均值滤波
• 2.3.2 中值滤波
• 2.4 快速定位技术
• 2.4.1 区域定位
• 2.4.2 区域中心定位
• 2.5 小结
• 第3章 基于暗区提取法的寻径方法的研究
• 3.1 引言
• 3.2 暗区提取方法原理
• 3.3 暗区提取方法
• 3.3.1 简单阈值分割算法
• 3.3.2 自适应阈值分割快速算法
• 3.3.3 基于小波变换的阈值分割算法
• 3.4 三种算法比较
• 3.5 小结
• 第4章 基于纹理分析方法的寻径方法的研究
• 4.1 引言
• 4.2 纹理分析方法原理
• 4.3 组织连接算法
• 4.4 边缘能量算法
• 4.4.1 结肠图像的边缘探测
• 4.4.2 可转向滤波器的实现
• 4.4.3 边缘的朝向和能量强度
• 4.4.4 轮廓弯曲分析的实现
• 4.5 试验结果及分析
• 4.6 小结
• 第5章 导航策略系统分析
• 5.1 引言
• 5.2 纹理分析方法和暗区提取方法的比较
• 5.2.1 基于暗区和纹理分析的同步实验结果
• 5.2.2 视觉导航方法的准确率分析
• 5.2.3 视觉导航方法的消耗时间分析
• 5.2.4 两种视觉导航方法的结论
• 5.3 进一步的分析
• 5.4 系统导航策略
• 5.4.1 信息融合技术
• 5.4.2 Dempster-Shafer证据理论
• 5.4.3 利用 D-S法则进行信息融合
• 5.4.4 试验结果及分析
• 5.5 其它内窥镜视觉导航方法研究
• 5.5.1 基于SFS（Shape From Shading）三维重建法的寻径方法研究
• 5.5.2 基于触觉传感器
• 5.6 智能内窥镜导航的建议
• 5.7 小结
• 第6章 智能内窥镜视觉导航系统
• 6.1 引言
• 6.2 系统组成概述
• 6.3 系统结构
• 6.3.1 视觉导航子系统
• 6.3.2 推进介入子系统
• 6.3.3 控制显示子系统
• 6.4 系统测试结果及分析
• 6.4.1 试验环境设计
• 6.4.2 试验结果
• 6.4.3 试验结果分析
• 6.4.4 活体动物肠道试验
• 6.5 小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 本文研究工作的总结
• 7.2 本文研究工作的创新点
• 7.3 对后续工作的展望
• 参考文献
• 水平检索报告
• 攻读博士学位期间发表的学术论文和科研成果
• 致谢
• 发表意见书
• 博硕士学位论文同意发表声明