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立体近红外荧光成像:手术机器人实时深度感知的概念验证
实时图像采集 近红外荧光成像 立体近红外荧光 深度感知 主动约束
外科机器人应用的日益广泛催生了新型医学成像方法的需求。许多辅助性外科机器人系统基于解剖结构驱动的约束边界模型来影响外科医生的操作动作。本研究旨在证明近红外荧光(NIRF)成像技术可应用于外科手术,通过提供软组织下方毛细血管的表层下映射,作为可视化主动约束的成像方法。论文首先介绍了近红外波长范围成像系统的制造方案,随后阐述了用于验证该方法可行性的立体后处理计算方法、数据采集及测试流程。结果表明:该技术能对软组织仿体中深度达11毫米(观测角度0°至45°范围内)的毛细血管进行成像,仿体深度测量精度达±3毫米,仿体角度测量恒定精度为±1.6°。这些发现表明NIRF技术可用于外科机器人领域的下一代医学成像,并为实时深度感知在主动约束映射中的研究奠定基础。
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光电信息科学与工程实验方案
1. 实验设计与方法选择:本研究涉及近红外波长范围成像系统的制造,以及用于立体后处理和数据采集的计算方法。 2. 样本选择与数据来源:使用内径4毫米的玻璃毛细管作为测试样本,管内填充浓度为1毫克/毫升的ICG色素溶液。 3. 实验设备与材料清单:自制测试装置,包括激发LED、二维平移直线平台及运动学底座、改装电荷耦合器件(CCD)相机(Allied Vision Guppy Pro F-146彩色款)以及长通滤光片(MIDOPT LP780)。 4. 实验流程与操作步骤:毛细管样本以780纳米波长激发,产生的荧光通过立体方式捕获,随后利用MATLAB后处理生成视场的深度图。 5. 数据分析方法:编写立体后处理算法,采用"胜者全得"策略,并基于归一化互相关成本函数确定图像间对应像素。
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