Essential Science Indicators（基本科学指标，简称ESI）是一个深度分析型研究工具，其基于SCI/SSCI收录的Article和Review，提供22个学科领域中的国家、机构和期刊的科研绩效统计和科研实力排名。近期， Computer Modeling in Engineering & Sciences期刊新增了一篇热点论文同时也是高被引论文。题目为：
Analysis and Design of Surgical Instrument Localization Algorithm (手术器械定位算法的分析与设计)。
作者: Siyu Lu, Jun Yang, Bo Yang, Zhengtong Yin, Mingzhe Liu, Lirong Yin, Wenfeng Zheng
DOI：10.32604/cmes.2023.027417
热点论文（Hot Paper）：指最近两年发表、在最近两个月里被引用次数进入世界前0.1%的论文。
高被引论文（Highly Cited Paper）：根据同一年同一ESI学科统计最近10年发表论文中被引用次数进入世界前1%的论文。
文章详情
在手术导航系统的帮助下，医生可以更直观、更准确地为病人进行手术。手术器械的定位精度和实时性对整个系统非常重要。本文选择的数据集是通过处理时间序列数据获得的。
一、实验方法
a. 手术器械匹配算法
本文分析研究了手术器械定位标记点匹配过程中遇到的实际情况，提出了适合多个手术器械标记点匹配的算法。图 1 为多个手术器械定位标记点在一台相机中的成像示意图。
图1：多个手术器械定位标记点示意图
b. 基于刚体特征的姿态分析
与基于欧拉角的姿态表示相比，用四元数表示姿态具有存储方便、表示简洁等优点。同时，它还能避免了欧拉角表示时的死锁问题。此外，四元数在反演和其它运算方面具有更多优势。因此，本文采用四元数解析法求解手术器械旋转矩阵R。
图2: 手术器械的姿态分析
c. 基于重映射的手势优化
为了获得手术器械姿态的最优解，本文将手术器械上的定位标记点重新映射到左右摄像头的成像平面上，并以手术器械的初步姿态解为起点，以左右摄像头上投影的定位标记与检测到的定位标记之间距离的平方和为损失函数，不断进行优化和迭代。重投影优化示意图如图3所示。
图3：优化手术器械姿态的示意图
二、实验细节和结果讨论
a. 黑白格角方向检测算法测试
图4为本文在视频流黑白格角方向检测实时识别实验中截取的部分图片，中心蓝色点为识别定位点，箭头代表本文方法定义的黑白格角方向。
图4：黑白格检测实验图。(a) 正常黑白网格识别图；(b) 带补光的黑白网格识别图
b. 手术器械定位测试
我们对手术器械的角点进行特征匹配，计算其空间坐标，然后根据手术器械的刚性关系计算出手术器械的尖端坐标。
图5：角点筛选图。 (a) Fast; (b) Harris; (c) Shi-Tomasi; (d) 原始算法；(e) 本文算法；(f) 棋盘角点区域分布图
c. 结果讨论
从表 3 可以看出，Fast 的计算成本最低，但识别效果最差。Harris 和 Shi-Tomasi 识别效果好，但识别时间最长，不能满足实时性要求。本文采用Fast的思想，提前过滤大部分非角点，加快在平滑区域寻找角点的速度，并利用低分辨率图像提取种子点，计算效率可提高一倍，大大缩短了总计算时间，且角点提取质量较好。此外，可以看出本文的角点提取算法也更加精确。
从表 4 可以看出，ASCD、AXDA 和 ACRSC 的精度相对较高，但运行时间远远大于实时性要求。其中，ASCD 的精度最高，原文中描述的精度可以达到 0.09 像素。虽然 FTM 算法的速度有了很大提高，但仍需满足实时性要求，倾斜角检测效果可以更好。
三、总结和展望
本文研究了手术器械标记点的选择、黑白格定位标记的识别算法及其对手术器械定位精度的影响因素，并进行了实验分析。提出了一种基于对称性的改进型黑白格定位标记检测算法。利用对称算子进行初始提取，然后根据区域和边缘对角线点进一步提取角点。实验证明了改进算法的稳定性和鲁棒性。提出了特征点的匹配方法和手术器械的匹配算法。
不过，本文也有不完善的地方可以改进，例如：本文只考虑了黑白网格四角的方向信息，没有考虑尺寸问题。同时，本文设计的手术器械定位标记点为平面结构，不能遮挡和翻转。三维定位标记物的结构设计和精度稳定的定位算法仍有待研究。
扫码阅读全文
CMES 期刊介绍
—————
CMES期刊专注于刊发具有合理永久价值的原创研究论文和综述，涉及固体、流体、气体、生物材料和其他连续体的计算力学、计算物理、计算化学和计算生物学等领域。欢迎新颖的计算方法和最先进的计算算法，例如软计算、基于人工智能的机器学习方法和计算统计方法。
2022 Impact Factor | 2022 Citescore |
2.4 | 3.5 |
扫码进入期刊主页
版权声明
本文由泰克赛思南京办公室负责编译。中文内容仅供参考，一切内容以英文原版为准。
如需转载，请联系 cmes@techscience.com
