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    基于光流算法的醫(yī)學(xué)柔式內(nèi)窺鏡系統(tǒng)

    2015-12-20 01:10:10何凌杰
    電子科技 2015年4期
    關(guān)鍵詞:光流內(nèi)腔內(nèi)窺鏡

    劉 橋,李 晗,何凌杰

    (長沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南長沙 410114)

    柔式內(nèi)窺鏡是一種微創(chuàng)性的醫(yī)學(xué)手段,用于檢測人體內(nèi)腔,如圖1所示。普遍的醫(yī)學(xué)手段有胃鏡、食道檢測以及結(jié)腸道鏡等。在傳統(tǒng)的腸道內(nèi)窺鏡[1]檢查中,醫(yī)生注視著一個監(jiān)控器,其上顯示著由腸道內(nèi)窺鏡頭部的圖像傳感器得到的實(shí)時圖像。當(dāng)醫(yī)生把腸道內(nèi)窺鏡推入腸道時,會通過轉(zhuǎn)動腸道內(nèi)窺鏡末端的手術(shù)控制手柄,來調(diào)整角度使內(nèi)窺鏡的頭部對準(zhǔn)腸道的腔道,只有內(nèi)窺鏡的前端正對腔道時,內(nèi)窺鏡才能順利地進(jìn)入腸道。這是一種被動的方式,帶有一定柔性的裝置在腔道組織上滑行時,對腔道壁面產(chǎn)生壓力,有可能對人體內(nèi)部軟組織造成擦傷和拉傷,一旦這個壓力超過一定閾值時,還可能造成組織破損。同時人體腔道的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,存在多處彎道,僅憑手感把內(nèi)窺鏡順利插入到深處并非易事。

    圖1 柔式內(nèi)窺鏡工作原理圖

    因此,為了給醫(yī)師提供清晰的圖像、安全的操縱環(huán)境,內(nèi)窺鏡圖像集中應(yīng)保持在內(nèi)腔壁最遠(yuǎn)的部分,即使內(nèi)窺鏡處于內(nèi)腔的中心線位置。本文研究設(shè)計(jì)一個機(jī)器人柔式內(nèi)窺鏡系統(tǒng),即一個視覺伺服系統(tǒng)(Visual Servo - System)[2-3]來引導(dǎo)操縱柔式內(nèi)窺鏡進(jìn)行常規(guī)的胃鏡檢查。在基于光流算法的自主機(jī)器人避障系統(tǒng)[4]設(shè)計(jì)中,光流是用于計(jì)算到圖像中特征點(diǎn)的相對距離,并且通過均衡移動機(jī)器人兩側(cè)光流值的大小來實(shí)現(xiàn)機(jī)器人避障。研究這種方法是因?yàn)椴倏v內(nèi)窺鏡通過內(nèi)腔的任務(wù)與自主機(jī)器人避障任務(wù)相似。如果能恢復(fù)場景中關(guān)鍵的第三維信息,那么就可以通過深度估算[5]來操縱控制內(nèi)窺鏡躲避距離其最近的物體。本文將自主機(jī)器人避障系統(tǒng)中光流算法的思路,引用到機(jī)器人柔式內(nèi)窺鏡系統(tǒng)中,提出了一種基于LK光流算法的機(jī)器人柔式內(nèi)窺鏡系統(tǒng),并對常用的圖像灰度算法進(jìn)行了仿真模擬的對比實(shí)驗(yàn)。

    1 基于LK光流的算法

    本文利用基于LK光流算法的機(jī)器人柔式內(nèi)窺鏡系統(tǒng)的方式來恢復(fù)近似球形的全景深度信息。光學(xué)距離的依賴環(huán)境可以很容易地被球型攝像模型描繪出來。M是目標(biāo)點(diǎn),p∈R3,p映射到球面上,S2,如圖2(a)所示

    對于每個點(diǎn)q=M(p),定義

    為從P到攝像機(jī)的光學(xué)中心的距離。

    當(dāng)攝像機(jī)在靜態(tài)環(huán)境中移動,光流θ(q)是θR(q)旋轉(zhuǎn)分量和平移分量θT(q)的總和

    這里V指光學(xué)中心的平移速度;Ω指光學(xué)中心的轉(zhuǎn)動速度,深度信息包含在θT(q)中,常規(guī)獲得θT(q)的方法是取消轉(zhuǎn)動光流θR(q),通過測程法來估算Ω。然而,利用內(nèi)窺鏡不能直接獲得此數(shù)據(jù),在這里運(yùn)用運(yùn)動學(xué)模型的輸入來估算Ω的方法并不可行。由于攝像機(jī)前端的運(yùn)動高度依賴內(nèi)窺鏡的整體形狀,因此選擇單獨(dú)使用光流作為輸入。

    為估算攝像機(jī)的運(yùn)動,使用中央?yún)^(qū)域作為參考區(qū)域,即圖2(a)的區(qū)域C。在區(qū)域C中,平移速度V大約在攝像機(jī)光軸的方向,因此,q大約與V在相同的方向。這就使得(I-qqT)V變得很小,因?yàn)樗荲于該平面正交的q的投影。另外,由于圖像的中心距離攝像機(jī)較遠(yuǎn),所以1/λ(q)也很小,因此,根據(jù)C可得,θT(q)≈0,θ(q)≈θR(q)= - Ω × q,所以 θ(q)能夠被用于估算Ω。

    圖2 球形攝像機(jī)模型示意圖

    所獲得的Ω可從整個攝像圖像的光流中計(jì)算平移部分θT(q),這樣就可以控制內(nèi)窺鏡,使其遠(yuǎn)離那些距離攝像機(jī)最近的點(diǎn)。

    Lucas-Kanade光流算法具有計(jì)算簡單、對較小的場景和較小運(yùn)動的光流估計(jì)精度較高的優(yōu)點(diǎn),正好適用于胃鏡檢查的環(huán)境,利用這種算法從兩個后續(xù)攝像機(jī)圖像中獲取稀疏光流場(sparse flow)。光流矢量對(ui,vi)∈S2×S2,其中下標(biāo) i表示第 i個矢量對(i=1,…,n),ui和vi分別表示運(yùn)動物體的運(yùn)動矢量投影與二維平面得到的瞬時變化率。對于vi落在中心區(qū)域C的矢量對,估算從ui到vi的旋轉(zhuǎn)角度。這些旋轉(zhuǎn)被表示為一個正交的旋轉(zhuǎn)矩陣R。利用正交旋轉(zhuǎn)矩陣R,可以將屬于每一個矢量對(ui,vi)的平移流矢量計(jì)算出來,定義

    其中,Δt是幀時間;R-1vi是 vi的攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)補(bǔ)償[13]。

    通過計(jì)算光流矢量θTi來得到所需的攝像頭旋轉(zhuǎn)速度ω。一個移動攝像機(jī)所拍攝的圖像中,離攝像機(jī)較近的特征點(diǎn)產(chǎn)生更大的光流矢量,因此可以分別計(jì)算攝像機(jī)左右兩側(cè)特征點(diǎn)的光流矢量,圖像將被分為左(L)和右(R)區(qū)域,如圖2(b)。左側(cè)光流平均矢量模φL和左側(cè)光流平均矢量模φR定義為

    通過計(jì)算圖像左右兩側(cè)平均光流矢量模的差來判斷內(nèi)窺鏡的相對位置,計(jì)算方法為

    當(dāng)φR-φL<0時,可認(rèn)為腸道內(nèi)腔障礙物在左側(cè)的可能性大;當(dāng)φR-φL>0時,可認(rèn)為腸道內(nèi)腔障礙物在右側(cè)的可能性大。攝像機(jī)繞x軸所需的旋轉(zhuǎn)速度是ωx,可以從式(5)和式(6)中得到

    其中,K是恒定的增益;繞y軸旋轉(zhuǎn)速度是ωy,利用頂部和底部的圖像分離,其算法與式(7)相似。

    2 基于圖像灰度的算法

    因?yàn)槲哥R的光源和探測器可以認(rèn)為幾乎是在同一個平面上并且非常接近,在這種情況下,腸道表面越接近光源的地方照明越充分。因此,考慮到觀察點(diǎn)的角度,腸道內(nèi)最深的部分對應(yīng)著圖像上最暗的區(qū)域,如圖3(a)所示。采用暗區(qū)提取法[6]進(jìn)行內(nèi)窺鏡圖像尋徑,通過自適應(yīng)閾值獲得二值圖像后將其處理以獲得腔壁的輪廓形狀,圖像中的黑暗區(qū)域通過閾值轉(zhuǎn)換得到二進(jìn)制圖像,用于查找及確定內(nèi)腔口的位置。

    圖3 基于灰度的圖像的處理

    為定位到內(nèi)腔的中央方向,將圖3(a)的圖像進(jìn)行灰度反轉(zhuǎn),計(jì)算反轉(zhuǎn)圖像中黑暗區(qū)域的中心。采用灰度質(zhì)心算法快速給區(qū)域中心定位。定義反轉(zhuǎn)圖像的灰度質(zhì)心點(diǎn)C。反轉(zhuǎn)圖像I″(x,y)定義為

    其中,I'(x,y)是I(x,y)的應(yīng)用直方圖均衡化?;叶戎行狞c(diǎn)C通過圓心區(qū)域A來計(jì)算,將所需的區(qū)域集中在圖像中,具有直徑等于圖像高度的性質(zhì)。這里采用一個圓形區(qū)域,希望在旋轉(zhuǎn)攝像頭繞光軸的同時算法不變。它還可以防止圖像中暗角落照明不均勻的情況出現(xiàn),如圖3(a)所示。灰度質(zhì)心點(diǎn)C計(jì)算公式為

    這里,∑A代表A面積的總和。

    攝像機(jī)所需要的轉(zhuǎn)速,ωx繞著X軸,ωy繞著 Y軸,其定義為

    其中,K是一個恒定的增益。對于旋轉(zhuǎn)的攝像頭,該暗部區(qū)域的中心將在該圖像的中心。因此,攝像機(jī)的移動方向即為內(nèi)腔中心的方向。

    3 兩種算法的仿真

    針對內(nèi)窺鏡診療環(huán)境的特殊性和復(fù)雜性,分析醫(yī)生在內(nèi)窺鏡檢查中的動作和決策方式,在此基礎(chǔ)上提出了采用計(jì)算機(jī)視覺方法引導(dǎo)柔式內(nèi)窺鏡的介入。在柔式內(nèi)窺鏡手術(shù)中,可以通過視頻傳感器ADVC55[7]采集腔道內(nèi)實(shí)時圖像并傳輸?shù)接?jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)自動處理分析圖像,自動控制和調(diào)節(jié)柔式內(nèi)窺鏡頭部的姿態(tài)或給醫(yī)生適當(dāng)?shù)慕ㄗh使內(nèi)窺鏡順利進(jìn)入腸道。

    對改進(jìn)的LK光流和灰度圖像這兩種算法用Matlab 7.0編寫,運(yùn)行硬件為 3.00 GHz PentiumIV CPU,512 MB RAM,在二維空間中提取結(jié)果。為定制虛擬條件下圖像的仿真環(huán)境,該系統(tǒng)的閉環(huán)性能在模擬柔性內(nèi)窺鏡檢查的過程中也進(jìn)行了驗(yàn)證。圖4是用本文所介紹的基于LK光流和灰度圖像兩種算法來處理的,所得到的結(jié)果可以用于校正和調(diào)整柔式內(nèi)窺鏡介入。在這次仿真實(shí)驗(yàn)中,沒有考慮內(nèi)腔和內(nèi)窺鏡之間的相互影響,而內(nèi)腔部分采用的是人體模型。

    圖4 柔式內(nèi)窺鏡手術(shù)操作仿真

    圖4(a)采用美國Silicon Graphics公司生產(chǎn)的“IRISExplorer”數(shù)據(jù)可視化軟件展示了本次仿真實(shí)驗(yàn)的虛擬環(huán)境圖,圖4(b)為在Matlab 7.0的環(huán)境下兩種算法的柔式內(nèi)窺鏡介入內(nèi)腔的運(yùn)動軌跡的仿真圖。在圖4(b)中,實(shí)線為圖像灰度算法下的柔式內(nèi)窺鏡的路徑,虛線為LK光流算法下,柔式內(nèi)窺鏡的路徑。為更好地評估兩種算法的性能,計(jì)算了仿真中內(nèi)窺鏡的實(shí)際運(yùn)行軌跡與內(nèi)腔的中心線之間的“均方根距離”。在改進(jìn)的LK光流算法下,“均方根距離”為21%,而圖像灰度值算法為24%。從兩組數(shù)據(jù)中來看,LK光流算法的實(shí)驗(yàn)效果更符合期望。

    4 結(jié)束語

    本文設(shè)計(jì)了一個柔式內(nèi)窺鏡機(jī)器人操縱控制系統(tǒng),它能夠控制柔式內(nèi)窺鏡從口腔安全、精確地進(jìn)入到十二指腸等內(nèi)腔管道。將光流算法引用到醫(yī)學(xué)內(nèi)窺鏡視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中,并對常用的圖像灰度算法進(jìn)行了分析比較。仿真并檢測了基于LK光流算法和圖像灰度算法在柔式內(nèi)窺鏡介入內(nèi)腔管道時的位置和性能。實(shí)驗(yàn)比較表明:本文設(shè)計(jì)的基于LK光流算法得到的內(nèi)腔管道中心路徑要更加精確、安全。

    本文的研究工作在未來將集中在提高系統(tǒng)性能上。整個系統(tǒng)的性能可以通過結(jié)合具有更復(fù)雜的特征空間的控制器來進(jìn)行改善結(jié)合,它使用視覺算法的輸出來引導(dǎo)柔式內(nèi)窺鏡的行動路徑,并且考慮內(nèi)窺鏡的固有特性。將來的研究中也將包括性能評定下讓該系統(tǒng)在更逼真的環(huán)境中進(jìn)行研究和仿真。

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