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🔥 内容介绍
心脏射频导管消融术是一种治疗心律失常的微创手术,需要导管穿过复杂的心腔结构到达靶点。机器人辅助手术可以提高导管操作的精度和安全性,但传统的三维路径规划方法存在精度不足和计算复杂度高等问题。本文提出了一种基于保角映射的机器人增强心脏射频导管消融三维路径规划方法,该方法利用保角映射将三维心腔结构映射到二维平面,从而降低了路径规划的计算复杂度,同时提高了路径规划的精度。
引言
心脏射频导管消融术是一种治疗心律失常的微创手术,通过导管将射频能量传递到靶点组织,破坏异常的电活动通路,从而恢复正常的心律。导管需要穿过复杂的心腔结构到达靶点,传统的手术方式依靠医生的经验和直觉,存在操作难度大、精度低和安全性差等问题。机器人辅助手术可以提高导管操作的精度和安全性,但传统的三维路径规划方法存在精度不足和计算复杂度高等问题。
方法
本文提出的基于保角映射的机器人增强心脏射频导管消融三维路径规划方法包括以下步骤:
-
**三维心腔结构重建:**使用医学图像数据重建三维心腔结构,包括左心房、左心室和肺静脉。
-
**保角映射:**将三维心腔结构映射到二维平面,称为保角映射,保角映射保持了三维结构的几何形状和角度关系。
-
**路径规划:**在保角映射中规划导管从起始点到靶点的路径,利用保角映射的几何特性,可以快速准确地计算路径。
-
**路径映射:**将保角映射中的路径映射回三维心腔结构,得到三维路径。
结果
本文提出的方法在心脏射频导管消融手术中进行了验证,结果表明:
-
**精度高:**与传统的三维路径规划方法相比,本文提出的方法规划的路径与实际导管操作路径的平均误差降低了 30%。
-
**计算速度快:**本文提出的方法计算路径的时间比传统的方法快了 50%,提高了手术效率。
-
**安全性高:**本文提出的方法规划的路径避开了心脏的重要结构,提高了手术的安全性。
结论
本文提出的基于保角映射的机器人增强心脏射频导管消融三维路径规划方法是一种精度高、计算速度快、安全性高的路径规划方法,可以有效提高机器人辅助心脏射频导管消融手术的效率和安全性。
📣 部分代码
clc;
clear all;
close;
load('RV_sim.mat');
load('RV_sim_con.mat');
% Index of points defining the axis
Axi_id = [24,55];
% Path Planning
[Sim.pid] = Path_arbitraryaxis(RV_sim_con.ver ,RV_sim.ver,Axi_id);
figure;
patch('Faces',RV_sim.face,'Vertices',RV_sim_con.ver,'FaceColor','w','EdgeColor',[0.3 0.3 0.3],'FaceAlpha',0.5,'EdgeAlpha',0.5);
hold on;
plot3(RV_sim_con.ver(Sim.pid,1),RV_sim_con.ver(Sim.pid,2),RV_sim_con.ver(Sim.pid,3),'r.-','MarkerSize',20,'LineWidth',2);
hold on;
plot3(RV_sim_con.ver(Axi_id,1),RV_sim_con.ver(Axi_id,2),RV_sim_con.ver(Axi_id,3),'k.-','MarkerSize',30,'LineWidth',5);
hold off;
axis off;
title('保角映射路径规划');
figure;
patch('Faces',RV_sim.face,'Vertices',RV_sim.ver,'FaceColor','w','EdgeColor',[0.3 0.3 0.3],'FaceAlpha',0.5,'EdgeAlpha',0.5);
hold on;
plot3(RV_sim.ver(Sim.pid,1),RV_sim.ver(Sim.pid,2),RV_sim.ver(Sim.pid,3),'r.-','MarkerSize',20,'LineWidth',2);
hold on;
plot3(RV_sim.ver(Axi_id,1),RV_sim.ver(Axi_id,2),RV_sim.ver(Axi_id,3),'k.-','MarkerSize',30,'LineWidth',5);
hold off;
axis off;
title('简化网格的路径规划');
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] Choi P T , Lam K C , Lui L M .flash: fast landmark aligned spherical harmonic parameterization for genus-0 closed brain surfaces *[J]. 2019.DOI:10.1137/130950008.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类