內(nèi)窺鏡引導的冠狀動脈旁路移植術中目標血管辨識的研究.pdf

1、傳統(tǒng)冠狀動脈搭橋手術需胸骨正中切開和體外循環(huán)等操作，會帶來大切口，恢復慢。MIDCAB（Minimally-invasive Direct Coronary Artery Bypass）機器人輔助腔鏡下冠脈搭橋術通過在病人左胸上打開幾個2cm*2cm大小的切口，使用腹腔內(nèi)窺鏡以及達芬奇機器人即可進行手術，做到創(chuàng)傷小，有利于病人恢復并能節(jié)省住院時間和病人康復所需的費用。
　　在手術中，關鍵的步驟是正確識別目標血管。由于很多病人心臟上

2、覆蓋一層厚厚的脂肪組織，目標血管無法被準確辨識，且目標血管左前降支很容易被錯誤辨識為對角支等。目前醫(yī)生都是通過找到心耳的位置，然后找到目標血管。但這樣不僅更耗費時間，且仍存在一定錯誤率。
　　本文提出了一種基于磁導航儀的手術導航系統(tǒng)的框架，文中主要工作包括以下幾點：
　　1.內(nèi)窺鏡圖像分割。內(nèi)窺鏡視頻中取出一幀，進行高光去除，形變矯正，最終在HSV分割出目標血管。
　　2.基于磁導航系統(tǒng)的初步配準。通過在內(nèi)窺鏡上綁定傳

3、感器，可在磁導航坐標系中獲得內(nèi)窺鏡相對于心臟的角度以及距離，從而可以完成粗配準，通過旋轉(zhuǎn)三維冠脈造影模型，得到與內(nèi)窺鏡系統(tǒng)相同的視角。
　　3.基于分割圖像的精配準。通過分割出的內(nèi)窺鏡圖像中的血管與三維血管模型投射到內(nèi)窺鏡角度的投影的配準，實現(xiàn)精配準。配準方法選取效率高的CPD。同時也嘗試ICP以及Level Check算法。
　　4.早期嘗試過通過近紅外及激光散斑技術來獲得被脂肪覆蓋的血管信息。
　　本文在靜態(tài)心臟模