虚拟手术关键技术研究

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时间:2019-03-06

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1、浙江大学博士学位论文虚拟手术关键技术研究姓名:阎丽霞申请学位级别:博士专业:计算机应用技术指导教师:石教英2001.1.1浙江大学搏士研究生学位论文摘要现代科学技术的飞速发展使得计算机应用技术渗透到社会生活的各个领域,对虚拟现实系统的研究结合现代医学便产生了虚拟手术系统。虚拟手术系统是一个融合计算机技术、计算机图形学、传感器技术、生物力学、现代医学、图像处理、计算机视觉、机器人学、科学计算可视化等学科的多学科交叉研究领域。虚拟手术系统的研究旨在为外科医生提供可以反复使用的训练和模拟工具,可应用于手术规划、手术演练和进一步的实际手术中,对先进手术方式的推广能

2、起到很好的促进作用。)论文综述了虚拟手术系统的结构和构成模块。在此基础上,对构成虚拟手术系统的关键技术进行了深入研究和探象j在几何建模方面,提出了基于四面体的分层次体模型重构算法用于对象的几何建模,在构造研究对象几何模型的同时,可得到基本体元的组织分类信息,且构造过程基本不增加内点。在物理建模方面,引入了基于软组织生物力学特性的简化粘弹性物理模型,该模型充分考虑软体的生物力学特性,在尽量减小计算复杂度的前提下,可更加真实地反映软体在外力作用下的蠕变现象。在计算建模方面,应用有限元算法于整体仿真过程变形求解,克服了弹簧振子模型的局限性,可获得较高的计算精度和

3、稳定的求解结果,且有机地结合了几何模型和物理模型。在切割仿真方面,本文首先介绍了基于FDH层次包围盒的碰撞检测算法。对于切割等改变模型拓扑结构的仿真过程,分析了与虚拟器械发生碰撞的单元体的碰撞类型,给出了碰撞到的单元体的等效载荷计算方法,为切割后模型的变形提供了依据:分析切割过程中拓扑改变前后的模型几何关系,对有限元计算中单元矩阵的生成和整体矩阵的装配进行了优化,进而有效地缩减了切割过程的计算时间,最大限度地利用了预计算的结果。在变形算法优化计算方面,为了提高系统的交互速度,对现有有限元计算的优化算法进行分析,针对外力是否作用,分割模型为活动区域和惰性区域

4、,提出了降低计算复杂度的优化方法;利用变形计算中整体矩阵的稀疏性,应用压缩存储方式,在矩阵的存储和求解中节省了时间和空间:求解平衡方程时结合应用无条件稳定的Newmark法和增量法,在增大计算时间步长的同时,充分利用每一时刻节点的运动参数,引入运动平滑插值来保证变形过程的视觉连续陛,提高了视觉反馈带宽。通过对有限元算法各个阶段并行性的分析(如单元分析阶段各单元矩阵计算的相对独立性,方程形成及求解过程中的大型矩阵运算的可并行性等),运用划分原理等并行分析方法设计适合本系统的并行算法,来达到提高系统交互速度的目的。第i页浙江大学博士研究生学位论文真实感绘制是仿

5、真中增强系统真实感的一个重要方面,结合模型生成方法,讨论了立体纹理的生成方法和基于面绘制的立体纹理映射,可以较好地处理仿真过程中的几何变形和拓扑改变。在模型被切割时,通过纹理映射也可较好地表现切割面的图像,增强了仿真过程的真实感。针对今后的研究工作,在视觉反馈的真实感实现之外,包含反馈力、触觉反馈和运动反馈的力学反馈设备的加入必将为操作者提供更强的沉浸感;同时,结合我们系统开发设计中的体会和现有系统的不足,对以后的研究中需要进一步深入研究的几个方面做了一个简单的展望。4‘关键词:虚拟现实虚拟手术对象建模有限元方法并行处理多线程技术\真实感绘制、\—————

6、————————————————————————————————一第ii页AbstractWiththerapiddevelopmentofmodemscienceandtechnology,thecomputerapplication懿ldsarebecomingwiderandwider.VLrtualSurgeryisanapplicationofvirtualrealityinmodemrnedicille.Asaninterdisciplineresearchtopic,vimlalsurgeryincorporatestheresearches

7、aboutComputerScience,ComputerGraphics,SensorTechnology,Biomechanics,ModemMedicine,ImageProcessing,CompmerVision,RobotTechnology,ScientificComputingVisualization,etc.Theobjectofsurgerysimulationsystemresearchistoprovideareusableenvironmentforsurgerytrainingandplanning,andtOspreadth

8、enewsurgerymethods.Thisthesissurv

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