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摘要:
为了解决传统肺穿刺手术路径规划方法手术并发症风险大、受医师熟练度影响大、无法量化分析手术路径风险等特有的临床问题,设计了一套肺穿刺术最优路径规划方案。首先,基于胸部CT图像对胸部重要器官进行图像分割。然后,将手术风险量化为3个约束性条件和6个目标性条件,用于衡量手术路径的优劣与风险。3个约束性条件为穿刺深度、重要器官避障、入刺角度,6个目标性条件为胸壁厚度、肺内穿刺长度、重要器官之间的距离、路径延长线与重要器官之间的距离、皮肤入刺角、胸膜入刺角。最后,设计自适应凝聚层次聚类算法将路径聚类为“簇”,并利用多目标优化方案对聚类中心点进行量化分析,确定肺穿刺最优路径。实验结果表明,自动规划得到的最优路径经医生确认均符合手术要求,且计算得到的最优路径在医生排序中排名均为前3,证明了本文路径规划方法的合理性与有效性,满足肺穿刺手术路径规划临床需求,可以为医生提供有效的3维可视化穿刺路径指导。
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文献信息
篇名 基于CT图像的肺穿刺术路径规划系统
来源期刊 机器人 学科 工学
关键词 肺穿刺 路径规划 临床约束条件 自适应凝聚层次聚类 多目标优化 手术机器人 CT图像分割
年,卷(期) 2022,(6) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 694-707
页数 13页 分类号 TP24
字数 语种 中文
DOI 10.13973/j.cnki.robot.210315
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
肺穿刺
路径规划
临床约束条件
自适应凝聚层次聚类
多目标优化
手术机器人
CT图像分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机器人
双月刊
1002-0446
21-1137/TP
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
2337
总下载数(次)
0
总被引数(次)
57113
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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