表面配準(zhǔn)算法的改進(jìn)及在手術(shù)導(dǎo)航中的應(yīng)用.pdf

1、計算機(jī)輔助手術(shù)（Computer Assisted Surgery，CAS）系統(tǒng)是當(dāng)今醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)之一，給臨床診斷和手術(shù)治療帶來了巨大的進(jìn)步。其基于圖像引導(dǎo)、手術(shù)計劃和導(dǎo)航定位的手術(shù)模式，有效的解決了傳統(tǒng)外科手術(shù)中病灶的定位問題，提高了手術(shù)的成功率，是未來外科手術(shù)的發(fā)展方向。作為CAS關(guān)鍵技術(shù)之一的空間配準(zhǔn)技術(shù)，其配準(zhǔn)精度和配準(zhǔn)效率對手術(shù)導(dǎo)航的精確性和實時性起著至關(guān)重要的作用。
　　 本文首先結(jié)合目前主流的空間配準(zhǔn)方法-最近

2、點(diǎn)迭代法（Iterative Closest Point）對基于表面數(shù)據(jù)的空間配準(zhǔn)原理進(jìn)行了闡述，并且對后來出現(xiàn)的一系列改進(jìn)算法作了分類介紹和比較。
　　 在這些改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，本文提出了基于多分辨率模式的ICP算法。該算法將表面網(wǎng)格按照一定的分辨率進(jìn)行簡化，先取低分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，在之后的配準(zhǔn)過程中逐步提高分辨率，實現(xiàn)一種由粗到細(xì)的配準(zhǔn)。同時，為了提高算法的收斂速度和匹配精度，本文在搜索對應(yīng)點(diǎn)時先對邊界點(diǎn)進(jìn)行刪除，然后采用

3、基于三角網(wǎng)格的近似K-D樹策略進(jìn)行搜索，最后將法向量內(nèi)積作為權(quán)重保證點(diǎn)對的一致性。在迭代的過程中，本文還采用了外推法進(jìn)行加速。
　　 為了驗證算法的有效性，本文先利用模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列實驗，之后又分別利用骨科手術(shù)導(dǎo)航數(shù)據(jù)和牙科手術(shù)導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗。實驗結(jié)果顯示，該算法在保證良好初始位置的前提下具有較快的收斂速度和較高的匹配精度。
　　 本文最后對表面配準(zhǔn)算法改進(jìn)的研究工作進(jìn)行了總結(jié)和展望，總結(jié)了本論文所完成的主要工作，