手术机器人眼动交互控制研究

发布时间：2021-05-20 21:40

　　微创手术能够很大程度的减轻患者的痛苦,同时具有流血少、恢复时间短等优点。传统的微创手术流程需要医生全程操作微创手术器械,在手术持续时间比较长的情况下医生很可能会因为疲累而出现失误的操作。手术机器人因为其操作精确、可长时间进行手术操作等优点在手术中得到越来越广泛的应用。然而,如何方便快捷的操作手术机器人成为困扰医生的一个难题。一些常见的人机交互方式如操纵杆、声音控制等在手术室环境下都存在着一些缺点。操纵杆控制需要医生中断手术来操作,而利用声音控制的机器人容易受到手术中其他医生的声音干扰出现误操作。为了解决上述的缺点,本课题提出一种基于眼球控制的手术机械臂自动移动控制算法,并针对妇科子宫切除手术的实际需求设计了两种基于眼球控制的机械臂移动模式。同时设计了硬件与软件结合的安全保护机制,确保机械臂在操作过程中不会对患者造成二次伤害。本文采用了深度学习方法进行注视方向预测,将医生的眼部图像输入到注视方向预测模型,模型输出对医生的注视方向预测结果。在得到了医生的注视方向预测信息后,通过特定的映射关系将注视方向信息转换为机械臂的移动控制指令,驱动机械臂移动。外科医生只需要利用眼球移动就能控制机械臂辅... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 课题研究的背景和意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 医疗手术机器人国内外研究现状
        1.3.2 深度学习研究现状
        1.3.3 眼球注视方向预测研究现状
    1.4 本文的主要研究内容
第2章 自然环境下眼球注视方向预测系统概述
    2.1 引言
    2.2 自然环境下人眼部特征提取算法概述
        2.2.1 人脸检测算法
        2.2.2 人眼目标区域检测算法
    2.3 基于人工特征的眼球注视方向预测模型
        2.3.1 基于人工设计的图像特征提取方法
        2.3.2 支持向量机原理
        2.3.3 基于SVM的眼球注视方向预测模型
    2.4 人眼注视方向数据集
        2.4.1 用户界面介绍
        2.4.2 眼球注视方向数据集制作
    2.5 本章小结
第3章 基于深度学习方法的眼球注视方向预测
    3.1 引言
    3.2 卷积神经网络原理
        3.2.1 卷积层
        3.2.2 激活函数与池化层
        3.2.3 损失函数
    3.3 基于卷积神经网络的注视方向预测模型
        3.3.1 DenseNet卷积网络神经模型
        3.3.2 基于DenseNet的注视方向预测模型
    3.4 基于长短时记忆网络的注视方向预测模型
        3.4.1 循环神经网络原理
        3.4.2 基于CNN-LSTM的注视方向预测模型
    3.5 本章小结
第4章 手术辅助机械臂控制研究
    4.1 引言
    4.2 手术辅助机械臂的构造
    4.3 手术辅助机械臂的安全保护机制
    4.4 手术辅助机械臂的控制方式
        4.4.1 机械臂控制系统
        4.4.2 定点移动
        4.4.3 定向移动
    4.5 本章小结
第5章 眼球移动控制机械臂实验
    5.1 引言
    5.2 眼球注视方向预测实验研究
        5.2.1 不同预测模型对比试验
        5.2.2 利用迁移学习方法减少神经网络训练所需的数据量
        5.2.3 注视方向预测效果分析
    5.3 机械臂移动控制实验
        5.3.1 定点移动模式
        5.3.2 定向移动模式
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢



本文编号：3198474