22、眼动追踪与视差深度感知在机器人手术中的应用

眼动追踪与视差深度感知在机器人手术中的应用

1. 相机校准与头部位移补偿

在机器人手术相关的眼动追踪系统中，相机校准是重要的一环。通过主动相机自校准方法，可以获取立体系统的校准参数，进而实现图像校正，纠正相机镜头带来的畸变。

在手术过程中，外科医生常常会将头部从立体控制台视口移开，即使短时间的观察也会导致其头部相对于眼动追踪校准位置发生偏移。为了在整个手术过程中保持眼动追踪的准确性，需要进行补偿并允许头部自由移动。基于瞳孔 - 角膜反射（P - CR）的眼动追踪可以在一定假设下补偿相机和头部的相对运动，即当相机相对于眼睛平移时，瞳孔和角膜反射的平移量相同。不过，这在一定程度上要求头部运动较小，且眼睛与红外光源和相机之间的距离相对较大。像达芬奇手术系统使用的立体观察器，双目眼动追踪器必须靠近用户的眼睛。

有一种方法可以区分眼睛相对于头部的运动和相机相对于头部的运动。其依据是，眼睛运动时，眼球在眼窝内转动，瞳孔中心相对于眼相机框架的移动距离比角膜反射的移动距离大；而相机运动（或等效的头部运动）时，瞳孔中心和角膜反射的位移差则小得多。该技术得出两个增益参数：相机增益和眼睛增益。这两个值分别代表相机/头部运动和眼睛运动时，角膜反射随单位瞳孔运动的移动比例。这两个增益可以通过校准获得，眼睛增益可通过双目校准同时得出，而相机增益的计算需要额外的校准步骤，即在相机运动且眼睛不运动时收集数据。值得注意的是，相机增益似乎并非因人而异，在不同受试者中效果良好，这意味着除非硬件配置发生变化，否则只需进行一次校准。

2. 深度恢复与运动稳定实验

为了验证相关概念的实用价值，进行了两项实验。

2.1 深度恢复实验

实验