基于光学导航系统,矩阵变换和3D-2D配准研究
来源:互联网 发布:php简单学生管理系统 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 04:35
1. 手术导航任务中,3D-2D配准的数学框架
2. 框架分析
三维实时影响导航的理解,完全考虑刚体的情况下:
1. 利用标准体模对导航系统进行校准。此处的校准是指得到上文中提到的校准矩阵,即把2维超声数据从图像坐标系变换到传感器坐标系下。
2. 术前采集得到CT数据,经三维重建可以得到3DCT图像坐标系下的三维立体结构。
3. 术中实时采集2D超声图像,利用校准矩阵和跟踪信息,将图像信息变换到世界坐标系下。此时我们应该明白,世界坐标系是指手术室所在的坐标系统;同时,术中采集得到2D超声图像也变换到3D世界坐标系中。
4.进行3DCT数据与3D世界坐标系中超声图像数据的3D-3D配准,求出配准参数。
3.校准矩阵求解
在进行影像导航的介入手术之前,我们必须首先获得导航系统的校准矩阵,参考前人的工作,多采用标准体模进行导航系统校准。其数学表达:
图像处理算法识别位于超声图像中的特征点(u,v)。首先在[Sx,Sy]的作用下进行尺度变换。然后在校准矩阵的作用下,将数据点从2D超声图像坐标系变换到3D传感器坐标系下;接着,利用跟踪定位系统提供的参数信息,将3D传感器坐标系下的数据变换到世界坐标系中。最后,3D世界坐标系中的数据点,经刚体变换(旋转+平移)变换到3D体模坐标系中,与体模制作时的数据进行匹配。
导航系统校准原理比较简单,我们知道同一组特征点分别在模型坐标系中的坐标和在图像坐标系中的坐标。最后就是进行迭代优化,是变换后,两组数据最大程度上进行匹配。
Q1:如何确定同一特征点在图像坐标系和模型坐标系中的位置(Z-phantom)
超声图像坐标系中,如何确定特征点的坐标?
答:利用图像处理知识,设计目标靶点识别算法,可以依次识别超声平面上的点U1/U2/U3。
模型坐标系中,如何确定特征点的坐标?
答:在超声图像中可以识别U1/U2/U3,分别记为u1/u2/u3.
E2/E3点在模型坐标系的坐标已知,u1u2、u1u3利用超声图像可以计算,那么可以确定特征点在模型坐标系中的坐标。
Q2:如何确定世界坐标系向模型坐标系转换的矩阵?
利用跟踪定位系统最先确定。
- 基于光学导航系统,矩阵变换和3D-2D配准研究
- 3D变换矩阵
- 2D图形的变换和变换矩阵
- 法线变换详解 和 3D 变换中法向量变换矩阵的推导
- skia库的3D变换研究
- 3D图形矩阵变换总结
- 3D图形矩阵变换总结
- 3D图形矩阵变换总结
- 3D编程知识--矩阵变换
- 图形矩阵变换(2D篇)
- 图形矩阵变换(2D篇)
- Unity 3D 矩阵和四元数的研究
- 3d变换和动画
- 3D变换中法向量变换矩阵的推导
- 3D 变换中法向量变换矩阵的推导
- 基本的2D图形变换&变换矩阵推导(转)
- 基本的2D图形变换&变换矩阵推导
- 2D、3D旋转矩阵
- 初识MVC
- MIDle生命周期详解,以及工作原理
- Git的使用小结
- RxJava入门学习笔记
- USB固件开发keil C51 Error: User Command terminated, Exit-Code = 1
- 基于光学导航系统,矩阵变换和3D-2D配准研究
- python orm框架-----SQLALchemy-查询篇
- 第六届蓝桥杯 java C组 立方尾不变
- DWR入门
- The Minimum Length (HUST_1010) KMP
- 模仿网页布局
- 3620: 似乎在梦中见过的样子 KMP
- 将c语言输出结果输出到txt
- 字典树