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虚拟脑手术训练系统中流血模拟研究

虚拟脑手术训练系统中流血模拟研究

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作者：石荃北京交通大学

学位级别：硕士

虚拟现实技术正广泛深入到各个行业中,虚拟手术训练系统是这项技术在医学教育领域的重要应用,其结合虚拟现实技术与医学外科理论,创建出接近实际手术的交互环境。医学上脑肿瘤切除手术操作复杂,每个步骤有严格的规范,因此研究虚拟脑手... 详细信息

虚拟现实技术正广泛深入到各个行业中,虚拟手术训练系统是这项技术在医学教育领域的重要应用,其结合虚拟现实技术与医学外科理论,创建出接近实际手术的交互环境。医学上脑肿瘤切除手术操作复杂,每个步骤有严格的规范,因此研究虚拟脑手术训练系统具有实际意义。此系统存在模块多、各模块的准确度要求高、数据耦合复杂等难点,目前没有一个系统能满足虚拟脑手术的所有需求。流血模块是体现虚拟脑手术场景逼真性、完整性和沉浸感的关键之一,同时此模块可以提供血液抽吸处理的操作训练。本文针对目前流血模拟在流体及血液特性方面研究不足、实时模拟的效果在真实性方面有所欠缺等问题,研究了流血动力学模型的加速、结合物理特性的模型优化以及血液与场景的渲染等部分,提出了改进的流血模拟模型,提升了模拟的计算速度、准确性与可视化效果。同时模拟出几种脑外科手术中可能出现的流血情况,并将建立的流血模块集成到虚拟脑手术训练系统中,主要内容如下:1.基于搜索加速算法的自适应光滑粒子流体动力学(Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH)方法建立了流血物理模型。本文采用Navier-Stokes(N-S)方程作为控制血液运动的基础方程,通过保持自身质量守恒的SPH方法对N-S方程求解,建立具有流体特性的血液物理模型。针对SPH方法中邻近粒子搜索算法频繁调用引发的占用大量运算空间的问题,提出一种减少重复搜索判断的改进算法。此算法对8000个粒子搜索时,相比空间网格法减少13.4%的计算时间,提升SPH方法的效率。另外,本文给出一种自适应时间步长方法,取代传统SPH方法中所有粒子在固定步长更新的方法,通过粒子速度、受力及是否为表面粒子等因素确定下一时间步长,进一步提升了流血模拟的效率。2.结合物理特性的流血模型优化。从保持血液密度、增添表面张力、处理力的不稳定性及引入血液凝固特性等四个方面对流血模型优化。针对SPH方法中控制方程引起的流体粒子密度波动过大的问题,提出了一种基于WCSPH算法的粒子间压力计算方法控制密度波动。为实现表面张力作用,本文基于流体表面粒子检测方法,将表面张力添加至流血模型表面粒子上。针对邻近粒子数量不足产生的应力不稳定性问题,提出了基于势能函数的人工排斥力模型,对距离过近的粒子施加斥力作用,有效改善粒子聚集现象。此外,对血液凝固特性建模,提出了基于动态粘度系数的粘滞力方法,将粘度系数与温度联系,模拟中温度降低将使血液粒子间相对运动更加粘稠。3.基于Marching Cubes(MC)算法场景重建的虚拟脑手术流血仿真渲染。为了渲染的实时性,一般流血模拟研究中采用简单的模型进行渲染操作,损失了流血模拟效果的真实性。本文采用MC算法绘制血液表面。同时提出一种提升计算效率的预处理空体元MC算法,根据组织的三维数据对虚拟组织进行表面绘制。通过后续OpenGL可编程管线的渲染,获取了良好的液面效果得到较真实的模拟结果。

关键词：虚拟脑手术训练系统 Navier-Stokes方程光滑粒子流体动力学 MarchingCubes算法

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