增强现实手术导航中的混合位姿跟踪技术及可视化应用研究

发布时间：2017-04-25 05:09

  本文关键词：增强现实手术导航中的混合位姿跟踪技术及可视化应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：增强现实手术导航系统通过位姿跟踪、图像融合和信息化显示技术将手术导航图像叠加在病人身体手术部位,借助增强现实手术导航图像医生能够获得“透视”能力,实时获取手术工具和病灶的位姿和图像信息。但是现有手术导航系统的位姿跟踪的精度、鲁棒性和刷新率通常较低,且增强现实导航图像信息可视化方法较为单一,难以满足不同手术应用对手术导航的不同需求。本文面向用于增强现实手术导航中的位姿跟踪技术需求,针对基于惯性和磁传感器的姿态跟踪技术、基于光学和惯性跟踪系统的混合位姿跟踪技术和增强现实手术导航信息可视化方法等关键技术开展了深入系统的研究工作,主要研究内容包括:1、提出了一种基于惯性和磁传感器的离线混合姿态跟踪方法。针对目前姿态跟踪系统精度受陀螺仪漂移误差影响的问题,在研究基于惯性传感器的姿态跟踪基本原理的基础上,提出了一种基于卡尔曼滤波器的惯性磁场混合姿态跟踪算法及传感器测量噪声模型定义方法,在卡尔曼滤波器中抑制位移运动加速度误差和传感器测量噪声对姿态跟踪精度的影响。实验结果表明,本文提出的基于惯性和磁传感器的姿态跟踪系统和数据融合方法能够有效的抑制漂移误差、位移运动加速度误差和传感器测量噪声对姿态跟踪精度的影响,可将姿态跟踪误差控制在0.1°以内,实现了能够满足增强现实应用需求的离线姿态跟踪。2、提出了一种基于光学跟踪和惯性跟踪的混合位姿跟踪系统。针对光学跟踪精度较高但是易发生遮挡的问题,提出将光学跟踪系统和惯性跟踪系统的数据进行融合的方法,充分利用光学跟踪系统高精度和惯性跟踪系统高刷新率和不受遮挡影响的优点,通过光学跟踪系统对惯性传感器偏置误差进行校正并通过扩展卡尔曼滤波器对光学和惯性跟踪系统数据进行融合。实验结果表明,本文所构建的混合跟踪系统能够抑制传感器偏置误差和光学遮挡对位姿跟踪精度的影响,提高了位姿跟踪的刷新率,实现了部分遮挡条件下不受遮挡时间影响的高精度位姿跟踪和全部遮挡条件下较短时间(5s)的高精度位姿跟踪,同时将刷新率提高至100Hz。3、提出了基于光学-惯性混合跟踪的增强现实手术导航信息可视化方法。在本文提出的光学-惯性混合跟踪方法的基础上,分别提出了基于内窥镜、头戴式显示设备和分光镜的增强现实手术导航信息可视化方法,通过边缘式增强现实显示方法和误差信息可视化方法提高了手术导航信息的可视化效果。实验结果表明,借助本文所提出的混合跟踪方法和手术导航信息可视化方法,增强现实手术导航系统能够准确跟踪手术中各目标的位姿并将手术导航图像与之进行匹配,并通过增强现实显示设备实时显示给医生,实现基于混合跟踪方法的手术导航信息可视化应用。
【关键词】：增强现实 手术导航 惯性跟踪 光学跟踪 混合位姿跟踪 导航信息可视化
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 1. 绪论12-31
• 1.1. 研究背景12-13
• 1.2. 国内外研究现状13-27
• 1.2.1. 用于手术导航的位姿跟踪研究现状13-22
• 1.2.2. 用于增强现实手术导航的信息可视化方法22-27
• 1.3. 论文研究内容27-28
• 1.4. 论文组织与结构28-31
• 2. 用于增强现实手术导航的惯性-磁场混合姿态跟踪31-49
• 2.1. 姿态跟踪坐标系及姿态角表示方法31-35
• 2.1.1. 惯性姿态跟踪坐标系定义31-32
• 2.1.2. 欧拉角32-34
• 2.1.3. 四元数34-35
• 2.2. 用于姿态跟踪的数据融合35-38
• 2.2.1. 贝叶斯滤波器35-36
• 2.2.2. 卡尔曼滤波器36-38
• 2.3. 惯性和磁传感器测量模型38-41
• 2.3.1. 陀螺仪测量模型38-39
• 2.3.2. 加速度计测量模型39-40
• 2.3.3. 磁传感器测量模型40-41
• 2.4. 基于惯性和磁传感器的姿态角测量41-47
• 2.4.1. 利用陀螺仪计算目标姿态角41-42
• 2.4.2. 利用加速度计和磁传感器计算目标姿态角42-44
• 2.4.3. 用于姿态跟踪的惯性-磁场数据融合44-47
• 2.5. 本章小结47-49
• 3. 用于增强现实手术导航的光学-惯性混合位姿跟踪49-66
• 3.1. 光学与惯性跟踪系统校正49-53
• 3.1.1. 光学和惯性系统数据同步化49-51
• 3.1.2. 光学和惯性跟踪系统坐标系校正51-53
• 3.2. 惯性传感器偏置误差校正53-56
• 3.2.1. 惯性传感器偏置误差模型53-54
• 3.2.2. 惯性传感器偏置噪声滤波54-56
• 3.3. 非线性系统数据融合56-58
• 3.3.1. 无迹卡尔曼滤波56-57
• 3.3.2. 扩展卡尔曼滤波57-58
• 3.4. 光学和惯性跟踪系统数据融合58-64
• 3.4.1. 状态更新59-61
• 3.4.2. 测量更新61-64
• 3.5. 本章小结64-66
• 4. 基于光学-惯性混合位姿跟踪的增强现实手术导航信息可视化66-82
• 4.1. 基于光学-惯性混合跟踪方法的内窥镜手术导航信息可视化方法66-70
• 4.1.1. 内窥镜图像与位姿信息融合方法66-67
• 4.1.2. 基于内窥镜的手术导航系统坐标校正67-70
• 4.2. 基于光学-惯性混合跟踪方法的近眼显示手术导航信息可视化方法70-73
• 4.2.1. 边缘显示式手术导航信息可视化70-71
• 4.2.2. 基于头戴式显示设备的手术导航系统坐标校正71-73
• 4.3. 基于光学-惯性混合跟踪方法及分光镜的手术导航信息可视化方法73-76
• 4.3.1. 基于分光镜的增强现实图像叠加方法73-75
• 4.3.2. 基于分光镜的手术导航系统坐标校正75-76
• 4.4. 手术导航位姿信息误差可视化方法76-78
• 4.5. 增强现实手术导航信息可视化实现步骤78-81
• 4.6. 本章小结81-82
• 5. 增强现实手术导航位姿跟踪与信息可视化实现与验证82-114
• 5.1. 惯性-磁场混合姿态跟踪系统实现与实验结果82-88
• 5.1.1. 基于惯性-磁传感器的离线姿态跟踪系统82-84
• 5.1.2. 位移运动实验84-86
• 5.1.3. 姿态角旋转实验86-88
• 5.2. 光学-惯性混合位姿跟踪系统实现与实验结果88-96
• 5.2.1. 基于光学-惯性跟踪系统的混合跟踪系统88-90
• 5.2.2. 静止实验90-92
• 5.2.3. 运动实验92-96
• 5.3. 增强现实手术导航信息可视化系统实现与实验结果96-113
• 5.3.1. 增强现实手术导航信息可视化系统实现97-102
• 5.3.2. 增强现实手术导航信息可视化实验结果与讨论102-113
• 5.4. 本章小结113-114
• 总结与展望114-117
• 本文工作总结114-115
• 未来工作展望115-117
• 参考文献117-124
• 附录一 符号释义124-125
• 附录二 英文缩写说明125-126
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单126-128
• 致谢128-130
• 作者简介130

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