胸腔腹部表面的呼吸运动跟踪基于缺陷感知点云记录的呼吸运动跟踪

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 计算机视觉 计算机视觉
• 手术技术 手术技术

背景情况:

• 传统的肺穿孔手术依赖于手动技术和视觉评估,冒着风险的并发症,如肺胸部.
• 精确监测呼吸运动对于改善手术精度和患者的治疗结果至关重要.

研究的目的:

• 开发一种新的方法来监测呼吸运动,使用缺陷感知点云注册.
• 通过改进呼吸运动跟踪来提高肺穿刺手术的准确性和安全性.

主要方法:

• 将缺陷检测分支纳入用于点云分析的注册网络.
• 开发了功能增强模块,以提高提取的数据质量.
• 实施了基于描述器计算的粗细呼吸阶段识别方法.

主要成果:

• 在ModelNet40数据集上实现了最先进的注册准确性 (1.584°旋转MAE,0.016毫米转换MAE).
• 在胸腔腹腔点云数据上表现出高效率和高效率,其匹配率为2 fps,相识别准确率为96.3%.

结论:

• 提出的缺陷感知点云注册方法有效监测呼吸运动.
• 这种技术提供了一个有前途的解决方案,通过精确区分呼吸阶段和跟踪运动来改善肺穿孔手术.