Tehnologia de reconstrucție a scenei 3D a imaginii secvenței de cistoscopie
Cistoscopieimagistica de diagnostic este standardul de aur pentru diagnosticul cancerului de vezică urinară și joacă un rol important în diagnosticarea bolii, îndrumarea chirurgicală și monitorizarea cancerului. Cu toate acestea, deoarece raza de imagistică a endoscopului este limitată de sonda prea mică, mărirea imaginii nu poate fi combinată cu câmpul vizual, iar imaginea bidimensională a individului nu poate fi asociată cu structura tridimensională. în câmpul de vedere actual, ceea ce limitează utilizarea sa în boli. Studii cantitative sau longitudinale de fiziologie sau de detectare a cancerului. Vizând problemele de mai sus, această lucrare propune o metodă de reconstrucție a scenei 3D bazată pe imagini cistoscopice secvențiale. Conținutul principal include următoarele părți:1. Vizând problema că metoda tradițională de calibrare nu poate fi aplicată în vezica urinară umană, se adoptă un algoritm de autocalibrare a endoscopului bazat pe ecuația Kruppa. În conformitate cu proprietățile de proiecție ale curbei pătratice absolute, se stabilește un bloc de calibrare virtuală și se calculează matricea parametrilor interni a endoscopului pentru a finaliza calibrarea endoscopului. 2. Se fac o serie de pași de preprocesare pentru imaginile originale cu o calitate scăzută, iluminare neuniformă și multe zgomote colectate de endoscop. În primul rând, regiunea de interes (ROI) a imaginii vezicii urinare este extrasă prin metoda măștii, imaginea ROI este convertită din spațiul de culoare RGB în spațiul de culoare LAB, iar îmbunătățirea culorii este realizată prin utilizarea algoritmului de egalizare a histogramei adaptative la contrast limitat. În final, se adoptă algoritmul de interpolare biliniară. a accelera. Prin compararea numărului de colțuri caracteristice ale imaginilor vezicii urinare înainte și după preprocesare, se verifică eficacitatea și superioritatea algoritmului de preprocesare din această lucrare. 3. Norul de puncte tridimensional al vezicii urinare este recuperat de algoritmul de structură de recuperare a mișcării incrementale. În primul rând, algoritmul SIFT este utilizat pentru a extrage și potrivi caracteristicile imaginii vezicii urinare preprocesate și este utilizat un algoritm de eliminare a potrivirii false RANSAC cu un prag de terminare adaptiv îmbunătățit. Timpii de eșantionare evită problema că timpii de eșantionare și condițiile de terminare ale algoritmului tradițional RANSAC sunt dificil de determinat. Ulterior, norul de puncte 3D și poziția camerei imaginii inițiale sunt recuperate utilizând constrângeri geometrice epipolare și metoda triunghiului, perechile de camere sunt adăugate treptat în secvență, iar parametrii sunt optimizați folosind metoda de ajustare a fasciculului pentru a recupera norul de puncte 3D și suprafața interioară a vezicii urinare. Traiectoria speculumului. Reconstituind scena 3D a datelor modelului vezicii urinare și a datelor clinice standard, rezultatele experimentale arată că eroarea medie de reproiectare după reconstrucție este mai mică de un pixel (2.072.0? și 2.068.0? pixeli), ceea ce demonstrează că algoritmul propus este sexuale fezabile.
