【摘 要】
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由医学影像引导的手术导航系统能够辅助医生进行精准的微创手术,其中关键的步骤之一是空间注册环节即实现术中患者空间与影像空间的精确配准,进而使得术中手术器械相对术中患者的位置能实时可视。目前较普及的基于标记点的空间注册方式对于刚性物体配准有着良好的表现,但该方式由于术前术中均需粘贴标记点,不仅过程繁琐,且存在着术中因误操作导致标记点脱落降低空间配准精度或严重情况下无法进行空间配准的问题。此外在空间注册
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由医学影像引导的手术导航系统能够辅助医生进行精准的微创手术,其中关键的步骤之一是空间注册环节即实现术中患者空间与影像空间的精确配准,进而使得术中手术器械相对术中患者的位置能实时可视。目前较普及的基于标记点的空间注册方式对于刚性物体配准有着良好的表现,但该方式由于术前术中均需粘贴标记点,不仅过程繁琐,且存在着术中因误操作导致标记点脱落降低空间配准精度或严重情况下无法进行空间配准的问题。此外在空间注册中最常见的基于迭代最近点算法,该算法受两个点云初始夹角的限制,易陷入局部最优解而导致配准结果不正确,且迭代速度慢效率不高。本文针对上述问题进行了以下内容的研究:（1）设计了用于评估光学仪精度的工具及其算法。光学定位仪的精度是整个光学导航系统最重要的性能,在进行导航手术前需要确保定位仪的准确性。本研究基于临床应用场景提出了八点精度评估工具,也对使用该工具进行精度验证时的算法进行了设计。通过本工具和算法评估后在精度允许范围内的光学定位仪,在执行定位导航实验时均能保证系统精度。（2）分析了不同采集方法得到的点云对空间注册的影响。通过改变采集的部位、采集点数的方式改变病人空间点云的特征,并且通过本空间注册算法分析了不同方式对配准精度和速度的影响。得出在当前研究背景和采集设备条件下,对病人空间数据的采集使用全脸且局部着重的方式,该方式的配准精度更高但略损失了些时间性能。（3）设计了用于手术导航的快速、精确的空间注册算法。本空间注册算法的执行包括基于改进PCA的粗配准算法和基于深度学习的精配准算法。其中粗配准算法通过加入预选点和对点云主轴方向的判断和矫正,实现了快速、稳定且能起到有效调整不同点云初始位姿的点云粗配准。之后在粗配准的基础上执行基于深度学习Deep BBS网络的精配准算法,达到了快速、精确配准的目的。经实验验证,本空间注册算法配准的均方根误差RMSE为0.013mm,TRE靶点注册平均误差为0.45mm,其中位于面部中心的鼻尖配准最为精确,仅为0.083mm。稳定的配准用时约为2.416s,其中粗配准用时平均为0.0672s.。
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