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柔性针弯曲与回弹预测及针形重建研究

柔性针弯曲与回弹预测及针形重建研究

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作者：文超哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

经皮穿刺是一种常见的微创手术,相对于使用钢针而言,使用柔性针能够穿刺到钢针无法穿刺到的位置,同时绕开人体的重要组织(如血管及神经等),从而提高手术安全性与精准度,并降低并发症的风险。因此可控的柔性针引起了学者们的广泛关注。... 详细信息

经皮穿刺是一种常见的微创手术,相对于使用钢针而言,使用柔性针能够穿刺到钢针无法穿刺到的位置,同时绕开人体的重要组织(如血管及神经等),从而提高手术安全性与精准度,并降低并发症的风险。因此可控的柔性针引起了学者们的广泛关注。在柔性针的穿刺过程中,为了使柔性针能够准确地穿刺到病灶点,知道柔性针在组织内的弯曲变形轨迹是非常重要的。然而柔性针的弯曲变形通常无法直接获得,因此借助一些反馈手段来对其进行实时的检测或预测是非常重要的。而在柔性针的弯曲变形过程中,当柔性针旋转时会出现一种回弹现象,这种现象会使柔性针偏离其原本的路线,从而增加手术的风险。为解决上述问题,在第二章中本文基于力学对柔性针在穿刺过程中与组织之间的相互作用关系进行了分析,将针在穿刺过程中受到的力描述为进给力、夹紧力、加紧摩擦力、组织抵抗力、组织抵抗摩擦力、切割反力、切割摩擦力。并将造成穿刺过程在柔性针弯曲变形的原因归结于组织抵抗力、切割反力、切割摩擦力。基于建立的力学模型,本文利用一种基于最小势能原理的方法——瑞丽利兹法对空间中柔性针的弯曲变形进行了建模。在第三章中本文对柔性针的回弹原因进行了分析,将原因归结于针在旋转后这三种力的变化,最终基于弹性力学理论提出了一个模型来对3d空间中柔性针的回弹位移进行计算,并通过将其与柔性针弯曲变形模型进行叠加,以对在空间中考虑回弹的柔性针弯曲变形进行预测。第四章中本文对FBG的基本工作原理、以及形状传感原理进行了阐述与分析,并提出了一种基于FBG的柔性针形状重建方法,即将5套布拉格光栅阵列的光纤嵌入到柔性针中,并基于FBG弯曲时的反馈信息与一种基于Cosserat杆理论的方法来对柔性针的3d形状进行重建。在第五章中,本文在琼脂组织内进行了多组穿刺实验,同时利用相机来捕捉组织中的柔性针轨迹,将其作为真实值与基于本文所提出的方法预测的考虑回弹的柔性针弯曲变形以及重建的柔性针3d形状进行对比,以对本文提出的方法进行验证。结果表明本文提出的考虑回弹的柔性针空间弯曲变形预测模型的平均误差(均方根误差,最大误差)为0.45mm(0.35mm,0.98mm),基于FBG的柔性针形状重建模型的平均误差(均方根误差,最大误差)为0.15mm(0.18mm,0.21mm)。两种模型的误差均满足临床需求。

关键词：斜尖柔性针力学模型弯曲变形建模针尖回弹预测 FBG传感器 3d形状重建

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多视角的三维形状风格转换

多视角的三维形状风格转换

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作者：黄骅大连理工大学

学位级别：硕士

三维形状的风格转换是几何建模中最基本且经常遇到的问题之一,它可用于从现有的初级产品中生成更复杂和更具艺术性的产品以及帮助建模人员执行形状设计方面的任务。随着深度学习理论的发展与应用,三维形状的风格转换也从传统的手工设计... 详细信息

三维形状的风格转换是几何建模中最基本且经常遇到的问题之一,它可用于从现有的初级产品中生成更复杂和更具艺术性的产品以及帮助建模人员执行形状设计方面的任务。随着深度学习理论的发展与应用,三维形状的风格转换也从传统的手工设计转向基于深度学习的方法。目前,基于深度学习的三维形状风格转换方法是计算机图形学研究的热点之一。利用学习的方法改变三维形状的风格包括两个方面挑战:首先是缺乏不同风格的训练数据,其次是难以分解三维形状的多模态信息。针对这两个问题,本文提出了一种基于多视图的神经网络模型,在保留源形状的某些全局结构特征的同时,能够生成具有目标风格的新形状。给定在不同风格域中的两组形状（例如日式椅子和明式椅子）,首先计算每种形状的多视图表示,并基于这些表示学习它们之间的风格转换。这种多视图表示不仅保留了三维形状的结构细节,而且还确保了训练数据的丰富性。在测试阶段,通过多视图表示本文分别提取出源形状的风格特征和内容特征,将源形状的内容特征和目标域中新的风格特征进行组合,使用训练后的网络生成风格转换后的深度图。然后通过求解基于目标域的稳定性优化问题,将风格转换后的深度图融入到一个三维点云中,从而获得与目标形状具有相似风格的新形状。在实验部分,本文首先通过与其它的风格转换方法进行比较,证明所提出的方法优于最新的风格转换方法,能够生成逼真的具有目标风格的形状;其次通过比较不同的重建算法,证明利用3个视角的方法能够得到最好的重建结果;最后通过单视角三维重建实验证明了本文的方法能够利用单个视角的图像预测出足够的信息进行三维形状重建。

关键词： 3d风格转换 3d形状重建 3d形状建模

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