超聲手術導航系統(tǒng)中圖像去噪和呼吸信號獲取與建模.pdf

1、手術導航系統(tǒng)目前已經成為計算機技術與醫(yī)學領域融合的理論研究和臨床應用新熱點。本文研究基于超聲圖像引導的經皮穿刺類手術導航系統(tǒng)中若干關鍵技術。眾所周知，超聲成像過程通常伴隨著嚴重的斑點噪聲。其對圖像細節(jié)所造成的干擾，會給進一步進行圖像分割和邊緣檢測帶來一定困難，進而影響醫(yī)生進行快速準確的診斷。因此在手術導航過程中無論是進行圖像配準還是圖像分割，都需要先對超聲圖像進行去噪處理。經皮穿刺類手術的主要對象是人體軟組織器官，由于軟組織器官在人體呼

2、吸運動時會產生位移，從而會影響到對術中超聲圖像和術前CT、MR圖像的配準，同時影響穿刺的準確性。針對以上存在的問題，本文對超聲圖像去噪和呼吸運動的獲取與建模進行了研究，主要內容如下:
　　針對超聲圖像去噪問題，本文提出了基于曲率加權全變差模型的乘性噪聲去噪算法。通過引入差異曲率算子，使得本文算法能夠在去除乘性噪聲的同時有效的保留圖像邊緣和細節(jié)。針對該模型使用分裂Bregman迭代方法進行求解，得到較為理想的效果。
　　本文在

3、Visual Studio2010和OpenCV環(huán)境下搭建了基于光學定位體外呼吸監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了體外呼吸信號的實時檢測，該系統(tǒng)可以檢測體外三個標志點的運動，檢測速率達到20幀/s。
　　手動選取模板，利用模板匹配的方法從超聲圖像序列中獲得體內呼吸信號，所獲得的呼吸信號與體外呼吸信號有很好的相關性。利用Hessian矩陣自動提取模板，實現(xiàn)了從超聲圖像序列中自動獲取體內呼吸信號。然后使用多項式模型和SVR對體內和體外呼吸運動進行建模，