基于超限学习机2.5D-3D配准的脊椎手术导航

• 作者: 徐凯 蔡晨贾农 谢智歌 陈飞
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 脊椎手术 手术导航 超限学习机 特征提取 特征匹配
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 328-333
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 5387字
• 语种: 中文

摘要

基于视觉的自动导航是自动手术系统和手术机器人的关键组成部分.手术前基于CT扫描重建病人组织器官的三维模型,术中采集对应器官的二维影像,使其与三维重建模型进行实时匹配和对准,即实现虚-实配准,即可实现计算机视觉辅助的手术导航.面向脊椎这一刚性组织,研究观察影像与三维重建模型的自动刚性配准.为实现快速、鲁棒的特征提取和匹配,提出使用超限学习机构建的深度学习模型,基于大量训练数据学习2.5D深度图像和3D模型关键点的特征提取,并进行三维配准.人体脊椎数据库的配准实验和猪脊椎模拟手术导航的结果表明,上述方法具有训练时间短、匹配精度高、运行速度快等特点,非常适合于脊椎手术导航.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐凯	国防科技大学计算机学院	9	170	5.0	9.0
2	陈飞		40	216	9.0	13.0
3	谢智歌	国防科技大学计算机学院	2	5	1.0	2.0
4	蔡晨贾农	国防科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0