机器人辅助支撑喉镜手术虚拟仿真系统研究

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时间:2019-02-28

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1、摘要虚拟手术仿真是虚拟现实技术在现代医学中的应用。它通过对手术器械和人体组织器官进行精确建模,逼真地模拟组织变形等各种手术现象来为操作者提供可反复使用的虚拟训练和模拟环境;通过与手术机器人控制系统的集成,虚拟手术仿真还可以为机器人系统的主从运动控制提供精确的定位信息。支撑喉镜手术一般要求主刀医生具有较强的双手协调能力;此外,由于手术操作主要在狭长管腔中进行,双手工具很容易产生相互干涉,造成操作失误甚至意外,因此支撑喉镜手术还要求医生必须经过一段时间的培训。鉴于传统的培训手段不能很好地满足手术训练的需要,本

2、文开展了支撑喉镜手术仿真系统研究工作,特别是对其建模和碰撞检测技术进行了深入研究,成功地创建了一套基于GHOSTSDK的虚拟手术仿真系统。、首先,本文探讨了虚拟仿真系统的几何建模问题。对于虚拟手术器械,采用了基于三维造型软件进行建模的方法:对于虚拟手术对象,研究了对其CT断层扫描图像数据集进行三维重建的方法。在深入分析声带等喉组织力学特性的基础上,本文建立了适合虚拟声带等喉组织变形仿真的物理模型。在此之后,本文进行了声带变形的计算建模,建立了基于Kelvin.Voigt弹簧振子的双层声带模型,并采用标准R

3、unge.Kutta方法对声带质点系状态方程进行了求解,获得了任意时刻的声带质点状态。另外,本文还研究了基于层次包围盒的碰撞检测算法,对各种碰撞检测函数库的特点进行了分析,使用开放的碰撞检测库ColDet建立了适合本系统要求的碰撞检测模块,实现了手术器械间体与体的碰撞检测。本文在理论研究的基础上,以PHANTOMDesktop为主手搭建了耳鼻喉手术机器人系统的主手控制台,并增加了定时采集主手位姿信息的程序模块,实现了运动路径的力反馈约束,使操作人员获得了良好的力觉手感。本文最后对所开发的机器人辅助支撑喉镜

4、手术虚拟仿真系统进行了实验研究。实验结果表明,支撑喉镜手术仿真系统成功地实现了机器人系统主手位姿信息的采集、处理流程,为后续的运动控制提供了精确的输入数据;其提供的逼真手术场景图像以及实时的约束力反馈也大大增强了主治大夫操作的安全性和稳定性。关键词:手术仿真,支撑喉镜,建模,碰撞检测,GHOSTSDK,Kelvin.Voigt模型,ColDet函数库ABSTRACTVirtualsurgerysimulationistheapplicationofvirtualrealitytechnologyinmod

5、emmedicine.Throughaccuratemodelingofsurgicalinstrumentsandhumanorgans,andrealisticsimulationofvarioussurgicalphenomenasuchasdeformationoforganictissues,surgerysimulationsystemcanprovideoperatorswithreusablevirtualtrainingandsimulationenvironment.Besides,b

6、yintegratingwithsurgicalrobots,virtualsurgerysimulationcouldalsoaffordaccuratepositioninginformationtomaster.and-slavemotioncontroloftherobotsystems.Generally,surgeonsoflaryngoscopicsurgeryshouldpossessgoodabilitytocoordinatetheirbothhands.Inaddition,assu

7、rgicaloperationsaremainlyperformedinnarrowandlonginstrumentalcavities,appliancesofbothhandsarepronetocollidewitheachother,resultinginoperationmistakes,sometimesevendangerousaccidents.Thus,surgeonsoflaryngoscopicsurgeryneedundergoseveralperiodsoftraining.C

8、onsideringthattraditionalapproachesmightnotexactlymeetdemandsofsurgicaltraining,thisdissertationcarriesoutstudyonsurgicalsimulationsystemforlaryngoscopicsurgery,especiallyontechniquesofmodelingandcollisiondetection,

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