基于人脸特征点的头部位姿检测及运动跟踪控制研究

发布时间：2022-01-22 13:17

　　经颅磁刺激（Transcranial Magnetic Stimulation,TMS）治疗是一种针对脑疾病的非侵入式治疗技术。该技术由于具有无痛、无创、治疗效果好等优点,近年来在许多国家地区的临床治疗中得到了广泛的使用。但在实际TMS治疗中,医生很难确定病灶点的位置,并且出现病人头部离开治疗线圈刺激区域的情况,导致治疗效果大大降低。因此,本文设计了TMS治疗机器人系统,研究了头部位姿检测算法及头部运动跟踪算法。本文对TMS治疗进行了需求分析,确定了TMS治疗机器人系统的性能指标以及整体设计方案。首先通过立体定向技术获得大脑病灶点的位置,利用视觉传感器和力传感器分别检测获取病人头部位姿和头部与治疗线圈之间的接触力,最终控制机械臂夹持着治疗线圈对病灶点进行跟踪治疗。本文设计了基于人脸特征点的头部定位算法,结合深度相机分别对头部位置和姿态进行检测。本文基于Harr-like特征构建级联强分类器从视频流中检测出人脸区域,并使用局部约束模型在人脸区域中进行特征点检测。针对深度图像出现的深度值缺失问题,采用联合双边滤波进行深度图像修复,然后利用对齐之后的深度图像和彩色图像分别获取头部位置和姿态,... 

【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】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

TMS治疗原理

a) 支架式 TMS 治疗 b) 手持式 TMS 治疗图 1-2 传统 TMS 治疗场景[4-5]1.3 国内外研究现状1.3.1 TMS 治疗机器人研究现状

图 1-3 结合 MRI 图像的 TMS 系统[9]334在 2006 年，Matth us 等人研发了基于计算机辅助的 TMS 系统，目的是用头部运动补偿。该系统将颅骨的三维核磁共振图像与红外立体光学跟踪设备配建立了大脑切片数据与头部之间的实时连接。基于该配准结果，系统中的执行机对头部进行跟踪并确保刺激线圈始终处于颅骨的正确位置[10]。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于面部特征点定位的头部姿态估计[J]. 闵秋莎,刘能,陈雅婷,王志锋.  计算机工程. 2018(06)
[2]手术导航系统的研究现状与发展趋势[J]. 裴大婷,黄德群,陈军,张佳泳.  临床医学工程. 2017(09)
[3]基于模糊强化学习的微创外科手术机械臂人机交互方法[J]. 杜志江,王伟,闫志远,董为,王伟东.  机器人. 2017(03)



本文编号：3602265