穿刺手术中穿刺力建模与探针定位研究

发布时间：2017-10-11 13:45

  本文关键词：穿刺手术中穿刺力建模与探针定位研究

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【摘要】：穿刺手术相对于传统的开放手术而言具有创口小、疼痛轻、术后恢复快、并发症少等优点,因此穿刺治疗在现在的医学过程中应用越来越广泛。目前的穿刺手术大都是二维超声图像进行导航下进行的,二维超声的导航方式由于不能完全地反应目标区域信息,并且操作不够灵活,降低了手术的成功率;相对于徒手穿刺而言,由于机器人系统具有完全的可控性,且可靠性强,运动路径与进针速度均可通过编程精确实现与控制,因此将三维超声导航与机器人辅助穿刺技术结合起来的系统研究成为当前研究的热点。本文主要针对机器人辅助穿刺系统中的穿刺过程中穿刺力建模以及术中探针实时定位两个方面进行研究,具体包括以下几个方面:以肾脏穿刺手术为例,对探针以及肾脏组织在穿刺过程中的相互作用进行建模分析,并利用Abaqus有限元分析软件,对整个穿刺过程进行模拟仿真,分别得到肾脏组织在穿刺过程中的位移曲线以及穿刺探针的受力曲线,并对曲线进行的变化趋势进行分析,该分析结果将用于指导实际的穿刺过程,以确保穿刺结果更加准确。为了在手术过程中对探针的进针情况进行实时准确地观测,需要对穿刺探针进行实时定位,考虑到实际超声数据组成的复杂性,本文在传统的探针定位算法的基础上进行改进,提出多尺度随机抽样一致算法(MS-RANSAC),该算法在实际的超声数据存在较多干扰的情况下依旧能够进行准确的探针定位。由于三维超声图像本身数据量较大,在进行探针定位时耗时较长,为了提升定位算法的效率,设计MS-RANSAC算法的并行策略,并利用CUDA平台将该并行算法进行实现,使其在实际应用中成为可能。为了对算法的定位效果以及运行速度进行验证,本文选取了三组实验数据对算法进行测试,结果表明MS-RANSAC可以在组成较为复杂的三维超声数据中正确定位出探针位置,并且在CUDA并行化实现之后大大提升了算法的运行速度。
【关键词】：机器人系统 穿刺 有限元分析 MS-RANSAC GPU 并行计算
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB559;R446.8
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 课题研究背景9-11
• 1.2 课题研究意义11-12
• 1.3 研究现状及分析12-16
• 1.3.1 机器人辅助穿刺研究现状12-14
• 1.3.2 穿刺过程中穿刺力建模研究现状14-15
• 1.3.3 三维超声导航下探针定位算法研究现状15-16
• 1.4 本文主要的研究内容16-18
• 第2章 机器人辅助穿刺系统构成18-28
• 2.1 引言18
• 2.2 穿刺过程中的物理模型18-21
• 2.2.1 材料模型描述相关物理量18-19
• 2.2.2 穿刺过程中探针受力模型19-20
• 2.2.3 穿刺过程中软组织形变物理模型20-21
• 2.3 经典RANSAC定位算法处理过程21-24
• 2.4 机器人辅助穿刺系统总体构成24-27
• 2.4.1 机器人辅助穿刺系统手术流程分析24-25
• 2.4.2 机器人辅助穿刺系统构成25-26
• 2.4.3 机器人辅助穿刺系统层次结构26-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 基于有限元仿真穿刺建模28-41
• 3.1 有限元分析方法简介28-29
• 3.2 穿刺过程的有限元仿真29-38
• 3.2.1 几何模型建立29-34
• 3.2.2 材料模型定义34-35
• 3.2.3 接触算法35
• 3.2.4 网格划分35-36
• 3.2.5 边界条件与载荷设定36-38
• 3.3 仿真结果与分析38-40
• 3.3.1 仿真结果38-39
• 3.3.2 结果分析39-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第4章 MS-RANSAC探针定位算法41-52
• 4.1 引言41
• 4.2 问题描述41-42
• 4.3 阈值处理42-44
• 4.4 Frangi滤波增强44-48
• 4.4.1 尺度空间理论45
• 4.4.2 Hessian矩阵45-47
• 4.4.3 Frangi滤波器47-48
• 4.5 MS-RANSAC算法48-51
• 4.5.1 经典RANSAC算法存在的问题48-49
• 4.5.2 MS-RANSAC算法49-51
• 4.6 本章小结51-52
• 第5章 MS-RANSAC算法的并行实现52-61
• 5.1 引言52
• 5.2 CUDA简介52-55
• 5.3 并行算法设计55-57
• 5.4 MS-RANSAC定位算法结果57-60
• 5.4.1 实验数据57-58
• 5.4.2 评价指标58
• 5.4.3 结果比较58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 结论与展望61-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果66-68
• 致谢68

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本文编号：1012871