ICP算法在手术导航三维配准中的应用

"该文主要探讨了一种基于ICP算法的手术导航三维配准技术，旨在解决计算机辅助手术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题，以提高手术精度。通过点云配准，结合PCA进行初配准，并使用k-dtree优化迭代过程，实现了高精度的配准。实验结果显示，该方法在模型骨上的配准精度可达到1mm以内，具有较高的可靠性。" 本文详细介绍了基于ICP（Iterative Closest Point）算法的手术导航三维配准技术，该技术是计算机辅助手术（Computer-Assisted Surgery, CAS）的重要组成部分，特别是在精确导航方面起到关键作用。ICP算法是一种常用的点云配准方法，通过不断迭代寻找两个点云之间的最佳匹配，从而实现三维空间的精准对齐。 在手术导航中，术前的CT（Computed Tomography）图像提供了病灶和解剖结构的详细信息，但这些信息需与手术中的实时情况相匹配。为此，文章提出了将医学图像处理技术与实际空间测量技术相结合的方法。首先，通过CT图像重建、分割和交互式操作，提取出医学图像的特征点云。接着，利用光学定位仪收集手术现场的实际空间特征点云。然后，通过主元分析（PCA）对两组点云数据进行初步配准，PCA可以简化数据维度并提取主要特征。在此基础上，应用ICP算法进行迭代优化，找到最佳配准矩阵，这里采用了k-dtree数据结构来快速查找最近邻点，以提高配准效率。 实验部分，研究者使用塑料脊柱模型进行配准精度测试。实验结果证明了这种方法的有效性，配准精度可达到1mm以内，这对于手术导航来说是非常理想的。为了进一步验证方法的稳健性，他们在点云数据中引入高斯噪声进行误差分析，结果显示该方法仍能保持良好的配准性能。 关键词涉及的主要概念包括图像配准、最近点迭代、手术导航、三维重建以及轮廓提取。该研究对于提高手术精度、减少手术风险具有重要意义，为临床实践提供了新的技术支持。论文发表于《北京航空航天大学学报》，得到了多项国家级和地方级科研项目的资助，体现了其在学术领域的权威性和实用性。