智能内窥镜导航中一种新的多传感器融合算法

首先介绍了智能内窥镜导航中视觉传感器和触觉传感器的导航原理及应用情况;然后通过分析各种传感器的数据,对各种传感器的信息进行可信度分配;最后采用Dempster-Shafer证据理论方法,以各种传感信息作为证据,引导内窥镜.试验证明,在内窥镜导航中使用多传感器融合算法后,可以过滤单个传感器的微小变化,放大单个传感器的显著变化,有利于引导内窥镜的介入,能有效解决内窥镜穿孔问题.

一种新的智能内窥镜导航系统

本文介绍了一种新的智能内窥镜导航系统。该系统用于实现内窥镜的智能导航介入。其中导航方法是基于视觉传感器和触觉传感器的多信息融合的方法。在视觉传感器中采用了一种基于自适应阈值图像分割算法的寻径方法,该方法采用加速的最大类间方差法进行阈值分割。在触觉传感器中采用了基于MEMS技术的硅微触觉传感器,四个硅微触觉传感器被封装在内窥镜头部表面,可以获得内窥镜头部全方向的压力。本文通过实验验证了该导航系统的可行性及可靠性,该方法的应用弥补了传统方法中因暗区不明显而无法引导内窥镜的不足,提高了内窥镜导航的精度和可靠性。

智能内窥镜视觉导航技术和系统研究

介绍了一种新型的智能内窥镜导航系统.该系统由导航子系统、自主介入子系统和计算机控制子系统等3个子系统组成.导航子系统由计算机视觉引导实现内窥镜的自主导航,视觉导航采用了一种自适应阈值图像分割算法的寻径方法,并通过三维映射计算内窥镜头部偏摆角度;自主介入子系统使用机械手推进机构实现内窥镜镜体的自主介入,并在机械手上安装力传感器实现介入力的监控;计算机控制子系统分析导航子系统提供的数据并控制内窥镜的自主介入.

基于Harris角点的内窥镜图像变形全自动校正算法

提出一种基于Harris角点检测的全自动内窥镜图像变形校正算法.对一幅黑白棋格图像进行Harris特征点检测并将特征按所属直线进行自动归类.引入关于全体变形参数的Harris角点子集直线度函数并对它进行Levenberg-Marquardt迭代优化来寻找最优变形参数.获取图像时无需限定相机与标定图案的相对姿态,算法执行中无需用户交互式干预.实验结果表明本文算法的校正结果使得内窥镜成像很好地满足线性相机模型,具有亚像素级精度,是一种快速简单灵活的校正方法,尤其适合临床应用.