虚拟手术缝合线实时打结仿真研究

针对虚拟手术中缝合线打结仿真时存在的实时性、逼真度较差等问题,采用质点弹簧系统(Mass Spring System,MSS)方法建模,并结合物体非线性及弯曲特性对其进行受力分析.采用Verlet法数值求解模型动力学方程,并基于跟踪控制点方法实现缝合线运动模拟.提出一种基于层次包围球的模拟受力方法解决缝合线打结过程中的自碰撞检测与响应.仿真结果表明,跟踪控制点方法能有效地完成缝合线的动态仿真,并且通过模拟受力方法能够实现缝合线的打结操作,增加了缝合线运动模拟的逼真度和实时性,提高了仿真效率.     

采用改进遗传算法优化神经网络的双目相机标定

针对传统BP神经网络在双目相机标定过程中存在的迭代时间长、精度低等问题,提出了基于改进遗传算法优化BP神经网络的方法来完成双目相机标定.使用融合多格算法的Traj kovic算子进行角点检测,利用点对点空间映射和网格运动统计相结合的方法完成同名角点匹配,在此基础上,提取同名角点的像素值并计算其实际的三维坐标值.对遗传算...     

基于空间约束的模糊C均值聚类肝脏CT图像分割

传统模糊C均值（FCM）聚类算法应用于肝脏CT图像分割时仅考虑像素本身特征,无法解决灰度不均匀造成的影响以及肝脏边界模糊造成的边界泄露的问题。为解决上述问题,提出一种结合空间约束的模糊C均值（SFCM）聚类分割算法。首先,使用二维高斯分布函数构建卷积核,利用该卷积核对源图像进行空间信息提取得到特征矩阵;然后,引入空间约束惩罚项,更新并优化目标函数得到新的迭代方程;最后,通过多次迭代,完成对肝脏CT图像的分割。实验结果表明,SFCM算法分割具有灰度不均匀和边界粘连的肝脏CT图像时得到的肝脏轮廓形状更加规则,准确率达到92.8%,比FCM和直觉模糊C均值（IFCM）算法的分割准确率分别提升了2.3和4.3个百分点,过分割率分别降低了4.9和5.3个百分点。