[发明专利]一种用于血管介入手术机器人系统的虚拟传感器

权利要求书

1.一种用于血管介入手术机器人系统的虚拟传感器，包括图像处理部分及运动学模型部分；其特征在于它包括以下步骤：

（1）由摄像机拍摄手术过程中的血管医学镜像图，由于在医学镜像图中导管的颜色比较突出，因而通过选取阈值把血管医学镜像图中的导管图像区分出来，从而获取导管在血管介入手术中受到血管壁碰撞时变化的角度信号；

（2）利用局部自适应二值化处理将医学镜像图中除了导管以外的其余部分剔除，从而得到导管的图像信息，再对导管进行边缘检测和导管图像拟合；

（3）由于导管的形变是由于碰撞血管壁受力后产生的，故对接近碰撞点部分的导管建立一个三自由度的导管模型；

（4）对步骤（3）中得到的运动学方程分别求关于的偏微分，获得对应的速度雅克比矩阵；对速度雅克比矩阵转置后获得力雅克比矩阵；根据静力学方程求得操作力；其中为导管旋转时的关节力扭矩，，为刚体刚度系数，每个导管刚度系数通过导管的产品说明书获得，为导管的形变量；

所述步骤（3）中的建立三自由度的导管模型，具体是指：选取适当的点作为关节轴，在其基础上建立坐标系；其中，由于导管是柔体，导管任何位置都能产生旋转，因此对于点的选择根据不同的需求自行定义，在距离血管壁最远的点建立基坐标系，其余关节轴建立世界坐标系，并得到导管的运动学方程：

其中，e1为基坐标系，e2、e3为世界坐标系，为每两个关节轴之间的长度，为导管的旋转角度。

2.根据权利要求1所述一种用于血管介入手术机器人系统的虚拟传感器，其特征在于所述步骤（2）中对导管进行边缘检测是利用canny算法实现导管的图像信息中导管边缘的检测和提取，具体是由以下步骤构成：

①用高斯滤波器对导管的图像信息进行平滑处理；

②计算图像像素点的梯度强度和方向；

③对步骤②得到的梯度幅值进行非最大抑制；

④利用双阈值算法检测和连接边缘，进而实现对导管边缘信息的检测和提取。

3.根据权利要求1所述一种用于血管介入手术机器人系统的虚拟传感器，其特征在于所述步骤（2）中的导管图像拟合是利用最小二乘法对提取后的导管图像做函数的拟合得到导管旋转的角度；得到导管曲线后，搜索曲线的矩阵坐标，获取图像的像素大小，随后将获取的坐标做平均值处理合并同一个横坐标上的纵坐标数据；对图片坐标进行归一化，计算实际坐标值；最后通过最小化误差的平方以及匹配函数，获取图像特征。

4.根据权利要求1所述一种用于血管介入手术机器人系统的虚拟传感器，其特征在于所述步骤（4）中的导管的形变量能够通过步骤（2）中最小二乘法的方式对导管曲线进行拟合后获得。