[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

说明书

一种用于血管介入手术机器人系统的虚拟传感器，主要由图像获取部分，图像拟合部分和运动学模型部分组成，其工作方法包括医学镜像图，canny算法、最小二乘法、正运动学模型和力雅克比矩阵计算，能够在实际手术中解决实际传感器对血管介入手术机器人辅助系统带来的种种不足，具有非常强的实用性与可研究性。

技术领域

本发明属于图像处理、机器人学技术和传感器技术相关领域，尤其是一种用于血管介入手术机器人系统的虚拟传感器，特别适合在用物理传感器存在缺陷时候的应用场景。

背景技术

当前在血管介入手术机器人中采用的测量力的信息的传感器主要有两大类：第一类是光纤压力传感器，这种传感器在测量时需要将其安装在导管上，而安装在导管上往往存在传感器进入血管时的消毒问题，而且可移植性低，在导管上嵌套传感器需要考虑导管上是否满足传感元件的安装，对于不同导管之间的型号等各方面参数的不同会影响其是否能够成功实现力的测量。第二类是安装在装置外部的传感器，通过导管碰撞血管壁后推机械结构移动，通过测量机械结构移动的位移来标定力的值，这种方式则存在摩擦力的问题，即装置外部的各部分之间存在的摩擦力无法解决，而且，无法直接测得导管末端的力。因此，对于高精度要求的血管介入手术中物理传感器或者物理测量方式都存在很大的缺陷，给该领域的深入发展带来了一定的局限性。

虚拟传感器作为一种区别于物理传感器的测量工具，它的测量方式是通过构建数学模型，再由数学模型运算得出实际需要的物理量。这种测量方式给传感器领域开拓了传感器的新型应用模式。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种用于血管介入手术机器人系统的虚拟传感器，它可以克服现有技术的不足，是一种无需采用物理传感器可以获得导管的受力这一物理量信息的虚拟传感器系统，其结构简单、容易实现。

本发明采用的技术方案：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，因而可以先选取合适阈值，先把导管图像区分出来，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；

其中，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。

所述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。接着归一化图片坐标，计算实际坐标值。最后通过最小化误差的平方以及最合适数据的匹配函数，获取图像特征。

(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；

其中，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可以自行定义，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，如图3所示，并得到导管的运动学方程，如式3-1所示：