微创手术中的视觉SLAM方法研究

作     者：张陶 

作者单位：哈尔滨理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：闫哲

授予年度：2022年

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：微创手术 视觉SLAM 特征提取 位姿估计 三维重建 

摘      要：传统外科手术在手术过程中会产生较大创伤,微创手术与之相比的优势主要体现在手术过程中产生的创口小、疼痛轻,患者术后恢复的更快。近些年来微创手术在外科手术的临床实践中迅速发展,逐渐成为外科手术的重要技术之一。手术过程中的手眼协同对医生的操作提出了更高的要求。由内窥镜获取到的图像缺乏深度信息,并且对内窥镜的定位也比较困难。结合这些问题,本课题采用视觉SLAM方法在微创手术环境实现对内窥镜的定位及对手术区域的重建。主要研究内容如下:针对微创手术中视野范围狭小、光照不均匀、强反射的环境特点导致图像特征信息难以提取的问题,采用K-Means算法与Superpoint算法相结合的方式提取内腔环境中图像的特征信息,最近邻算法匹配特征,RANSAC算法去除误匹配。最后通过特征提取结果与传统算法提取特征点的结果进行对比及分析,结果表明改进后的特征提取算法提取点的数量较传统算法有明显提升,误匹配率明显降低。针对内窥镜的位置与姿态信息获取困难的问题,采用迭代最近点方法估计内窥镜的位置和姿态信息。利用点与点之间的误差信息构建最小二乘问题,通过Bundle Adjustment优化算法对所得结果进一步优化。最后通过数据集轨迹分析及特征点映射的方式对优化前和优化后的结果进行分析,结果表明算法的准确性较高。针对微创手术中不能直接获取深度信息的问题,双目立体视觉采用立体匹配方法对内腔图像进行三维重建。通过立体匹配得到图像的视差图,从而计算深度图与点云图。对硅胶心脏模型的恢复与真实值进行对比及分析确定算法的有效性。最后对真实微创手术环境中的图像进行重建实验,结果表明算法可以有效重建出内腔图像,恢复内腔图像的细节信息。