基于医学影像与机器学习的脊柱前路手术规划研究

发布时间：2021-01-05 22:04

　　脊柱减压手术是外科手术中最为危险的手术之一,而手术入路规划是术前准备的核心内容,规划的结果将对手术效果产生着直接影响。与后路手术相比,前路手术对脊椎的减压效果更为彻底而且由于侧面入路对美观影响较小,因而成为许多特定脊柱疾病的重要治疗术式。基于手术导航技术进行脊柱前路手术术前路径规划的意义重大,因为目前的骨科手术基本都是外科医生凭借自己丰富的操作经验和熟练的操作技巧进行术中路径的确定。在手术实施过程中,需要借助仪器不断地对患者进行扫描,外科医生通过观察术中影像数据,不断对手术器械的位姿进行调整,人为规划手术路径,最终使其到达患者的病灶位置实施手术。由于辐射量的累积和手术器械长时间在患者体内的停留,这样的手术方式对人体的损伤较大。所以研究新的方式去规划出一条最优且安全的手术路径进而降低人体损伤度、提高手术精确度,对于脊柱外科手术的发展意义重大。基于强化学习技术,本文提出了一种脊柱手术机器人前路手术路径规划系统。由于目前的骨科手术都是基于手术导航系统进行的,所以首先要对CT图像进行相关处理。本文采用区域生长算法、水平集方法对胸腔增强CT影像进行多任务分割,并提出了一种改进的自适应水平集方法实... 

【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】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Robodoc系统

Zeus系统

Renaissance系统

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2959378