本文是一篇机械论文，本文针对手术导航系统的流程及内容，搭建了神经外科开颅手术导航患者注册实验平台，基于注册中点云配准的实质性内容，对三维点云配准基础理论、旋转平移矩阵与刚体变换求解方式做了细致化研究。
第一章绪论
1.1研究背景与意义
根据我国肿瘤整体研究情况来看，脑肿瘤仍然是现阶段手术医疗上的重大难题，并且发病率和死亡率仍在逐年上升[1]。在脑肿瘤手术的过程中，任何细小的操作失误都将导致患者致命性的伤害[2]。在手术中对病灶的位置判断不准容易导致患者的中枢神经遭到损伤，从而突发病变或引起癫痫。因此在开颅手术过程中对颅内组织定位越精确，手术操作就越精准，对患者的影响也就越小[3]。提升神经外科开颅手术的安全性与精准性，降低手术的危险性与死亡率，是现代化医疗手术领域极其重要的研究课题[4]。
传统的开颅手术如图1.1所示，医生使用CT片或核磁片扫描仪扫描患者的整体头颅部位，获取患者的病灶情况和颅内组织信息。通过对这些二维医学图像进行比对，从而大致确定患者肿瘤的形状、位置及尺寸，特别依赖医生的主观判断和经验，很浪费时间。而且在规划手术流程，制定手术计划时难以找到最优的手术方案，容易导致患者创面过大或肿瘤位置偏差，从而造成不必要的损伤[5]。
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1.2无标志点手术导航注册技术国内外研究现状
无标志点手术导航空间注册[10]的关键是实现真实手术空间与虚拟图像空间之间的转换。从而将病人的实际身体部位与屏幕上虚拟建模的身体部位对应起来。最常用的是以点云的形式完成两者的结合。在注册前，对病人的CT或核磁等二维医学图像进行三维的重建，并在此基础之上提取病灶区域的表面点云，以此作为虚拟图像空间三维点云。在手术进行前，使用扫描仪等三维点云扫描设备获取患者在手术空间下的实际病灶区域的点云。将虚拟图像空间点云与真实手术空间的三维点云进行配准，就可以完成二者空间上的变换。此种注册方法可以有效减少手术的成本，还能降低病人在生理和心理上的负担。
注册的精准程度直接影响手术的成功率和安全性，所以手术中需要其具备精度高、鲁棒性好并且操作简单等特点[11]。Bucholz等[12]首次使用无标志点的方式对病人进行导航注册，使用了激光扫描仪以采集患者病灶部位的点集，经过实验，其注册方法的误差能达到10毫米，但使用的扫描仪需要安装在患者的躯体上。Suenaga等人[13]研究并试验了一种全新的面注册法，在手术之前对患者的CT图像实施处理以得到3D-IV(integral videography)图像，在注册时使用3D-AR(augmented reality)投影从而把3D-IV图像显示在手术空间中，通过两台立体相机的视差图像进行牙齿匹配，以此实现患者注册。
我国对于手术导航无标志点注册技术已进行了长时间的研究，但相对于国外还是有一些差距。复旦大学Yifeng Fan等人[14]通过对人体模型进行试验从而确立了一种面注册方法，可以利用小巧的3D扫描仪得到患者头部表面的点云从而实现手术导航注册，如图1.5所示。通过完成扫描仪坐标系和患者实际参考架坐标系之间的变换，可以实现患者实体到术前医学影像之间的变换。这种面注册法不用对扫描设备完成标定和追踪操作，也能有着良好的注册精确程度。但缺点是在注册过程中必须使用参考支架实现定位，且3D扫描仪要在患者的不同方位分别拍摄。
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第二章无标志点手术导航注册流程与基础理论
2.2手术导航流程
在现代化开颅手术中，手术导航可以将患者医学图像和手术器械的位置信息直观的提供给医生，进而辅助完成手术，使整体手术过程变得更加安全性，缩短手术的时间并减小不必要的损伤。手术导航系统的基本构成有导航主控台、CT和MRI图像扫描仪器、光学定位仪、手术器械和手术机械臂组成。其组成示意图见下图2.1。
手术导航的主要流程可划分为两个阶段：术前注册阶段和术中导航阶段：
（1）在术前注册时，要先通过医学图像提取技术、磁共振技术和三维重建等图像处理方式把病人的二维医学切片转化成三维虚拟模型。利用高精度的空间配准方法，将此模型数据与实际空间提取到的模型数据进行配准，以此实现两空间的转换。
（2）在进行术中导航时，需要通过光学定位仪完成对机械臂末端手术器械的追踪与定位，利用已知的空间转换关系解析出手术器械的空间位姿变化，再把手术器械在虚拟空间下的位置呈现在患部虚拟三维图像上。医生能够以此认知到手术器械在病人实体中的位置，从而指引机械臂的后续手术操作。
术前注册实质上是病人真实手术空间与虚拟图像空间的转换，它保证了模型空间中的位置与病人实际空间位置的一一对应。只有完成了空间配准，明确了空间坐标的转换关系，导航系统才能对手术器械进行跟踪。手术器械跟踪，即已知坐标转换参数的情况下，反求出不断变化的器械在患者的虚拟空间下的对应位置，从而将器械和患者真实病灶一起展示在图像空间中，以实现手术的导航。因此，只有保证患部实体和三维模型之间完成精确的注册，才能完成手术器械的精准跟踪，从而辅助手术的操作。
所以本文主要围绕手术导航术前注册阶段展开，将患者实际空间与虚拟空间以点云的形式进行表示，并通过改进的初始配准方法和精确配准方法使得两片空间点云配准到同一位置，从而获取空间坐标转换参数以完成术前注册过程。
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2.3无标志点手术导航患者注册实验平台搭建
本文搭建的面向开颅手术导航的无标志点注册实验平台如图2.2所示，该实验平台主要包括PC机，Kinect设备，3D打印头颅，CT和MRI医学图像，搭载PCL点云库的VS平台，和医学图像处理软件3D Slicer构成。
本文无标志点手术导航注册流程如下：以3D打印头颅做为患者实体，通过Kinect设备扫描3D打印头颅以获取点云，并使用滤波和下采样等方式对其进行精细化预处理，将此点云作为实际空间点云，以代表实际空间坐标系。通过3DSlicer医学图像处理软件，将患者的CT与MRI二维医学图像进行融合并重建，对重建后的虚拟模型进行点云提取并处理，将此点云作为虚拟空间点云，以代表虚拟空间坐标系。最后通过Visual Studio平台结合PCL点云库，使用改进后的空间配准算法对实际空间点云与虚拟空间点云进行配准，将两片点云转换到同一位置，从而获取空间转换参数以完成注册。注册过程示意如图2.3所示。
本文无标志点手术导航注册的核心内容就是实现病人真实手术空间点云和虚拟图像空间点云的配准，从而实现二者空间的转换。在研究点云配准方法之前，本文先对点云配准所涉及到得相关基础理论做简要叙述。
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第三章实际空间与虚拟空间的患者点云获取与处理.........................18
3.1引言...........................................18
3.2 Kinect获取实际空间三维点云数据................................18
第四章点云的初始配准....................................34
4.1引言..........................................34
4.2点云关键点的提取方法...................................34
第五章点云的精确配准................................50
5.1引言..............................................50
5.2注册基本原理及方法流程..............................50
第五章点云的精确配准
5.2注册基本原理及方法流程
5.2.1 ICP算法的基本原理ICP算法是点云配准领域经久不衰的配准方法。该算法能够对初始配准后的点云实现进一步的匹配，拉近两点云彼此间的相对位置，获取更精准的配准效果。ICP算法搜索两点云的最近点组成对应点对，计算出空间的转换矩阵并应用于初始点云，通过对匹配误差进行计算，从而不断迭代直至收敛。经典ICP算法的具体配准过程如下：
（1）选取源点云P和目标点云Q作为最初迭代点集。
（2）对于源点云P的点pi，从目标点云Q中查找其欧氏距离最近的点qi做为对应点，形成对应点集。
（3）通过对应点集，利用本文2.4.4小节中的SVD法求得旋转矩阵R和平移矩阵t，并根据公式(2.1)计算变换后对应点之间误差。
（4）利用旋转矩阵R和平移矩阵t对目标点集实现坐标变换，完成后再将欧式距离最近的点组成新的对应点集。
（5）若目标误差函数的值高于预先设置的阈值，则重复第（3）步过程；若小于预先设置的阈值或迭代的次数符合要求则停止迭代。
机械论文参考
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第六章总结与展望
6.1总结
传统神经外科开颅手术导航基本全是通过对标记点进行跟踪来确保病人的手术注册，此过程中容易产生标记点掉落、遮挡和影响术区等问题，导致注册环节受到限制。针对标志点手术导航注册的一系列问题，本文对无标志点手术导航注册进行了一系列的研究。搭建了手术导航患者注册实验平台，主要研究了患者实际空间和虚拟空间点云的提取技术，三维点云处理技术，多模态医学图像融合与重建技术，三维点云空间配准等技术。本文的具体研究内容如下：
本文针对手术导航系统的流程及内容，搭建了神经外科开颅手术导航患者注册实验平台，基于注册中点云配准的实质性内容，对三维点云配准基础理论、旋转平移矩阵与刚体变换求解方式做了细致化研究。
结合了3D打印的患者头部模型详细阐述了Kinect设备获取患者实际空间点云的过程，并在PCL中对获取的点云进行滤波和下采样预处理。对多模医学图像的成像特性和配准融合原理展开了深入研究，基于3D Slicer对CT与MRI图像进行配准融合并完成患者模型高精度的三维重建，提取患者虚拟空间点云并将其预处理。
针对点云初始配准中存在的问题，把关键点提取分别和数种特征描述方式相结合，以缩小配准点对的搜索空间的规模。利用K-d Tree加入点对搜索过程中，以加速对应点对的搜索。以SAC-IA算法为基础确定了3种基于不同特征描述的初始配准算法。并对提出的各算法分别进行实验，使用多种点云数据参与配准并对结果进行分析比较，从而评估出最适合的手术导航注册初始配准方法。
参考文献（略）