基于ORB-SLAM2的医学影像三维重建

发布时间：2020-09-16 20:36

　　 随着医学影像和医学工程学科的交叉应用,现代外科学逐渐从经验化、描述化向定量化、精细化和个性化的方向发展。微创手术相对于传统手术而言,具有切口小、创伤小、恢复快、痛苦少的优点。在微创手术中,三维重建的好坏决定了医生诊疗的效率和准确性。因此,实现医学影像的三维重建是医疗辅助诊断系统中的一个重要组成部分,也是医疗领域中的研究热点。目前的医学影像三维重建在微创手术诊疗过程中还存在以下问题:(1)医生的手术技巧是手术成功的关键因素,而微创手术规划方式大多在二维图像上进行,无法获取深度信息,可能会造成手术空间定位的不准确。尤其是腹腔镜微创手术,其过程相当复杂,视觉反馈的不完整增加了医生手术的困难程度。(2)利用slam获取的是稀疏的点云图,导致拟合的三维点云所得到的重建表面出现平面颠簸的现象。针对以上问题,本课题建立可以应用在增强现实腹腔镜微创手术的仿真系统,主要解决医学影像数据的实时稠密三维重建。研究工作如下:(1)图像预处理作为三维重建任务中的基础性环节,针对医疗影像中无法获取深度信息,采用双目内窥镜获取图像,通过对输入数据的预处理,改善三维重建的系统准确性。(2)针对稀疏点云会出现平面颠簸现象,本文研究立体匹配算法的选取过程,将合适的立体匹配算法扩展到最先进的orb-slam2中,对内窥镜视频流进行稠密的三维重建。通过以上改进,本文的三维重建精度较slam系统提升了2.5%,同时在像素匹配率上提升了7%。通过多次实验,验证本文改进工作的有效性。
【学位单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41;R445
【部分图文】：

论文结构图

中北大学硕士学位论文 系统。本课题选择 ORB-SLAM2 来对内窥镜视：2 使用 ORB 作为特征描述符，其对旋转和缩放具和自动曝光以及光照变化具有良好的不变性。到实时的目的，降低了对系统性能要求，在 CP统在更广泛的基线上匹配功能。当移动距离很大强了 BA的准确度。 具有立体视觉功能。因为深度不能从单目相机观镜环境下的深度信息不够，可能会导致外科医生引起操作错误，从而危及患者的安全。通过使用决。

图 2.2 OpenCV 的 ORB 特征点检测结果AM2 的立体视觉系统使用多个并行的线程:1)通过，将摄像机定位到每个帧的位置；2)本地映射来管 BA；3)循环闭合，检测大环，并通过进行 pose 图姿态图优化后，启动第四个线程执行完整的 BA，。

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本文编号：2820345