摘要
近年来，肺癌是全球癌症致死的首位原因。早期诊断能有效降低肺癌的死亡率，目前常规的诊断方法虽然效果显著，但皆为有创技术，术后易伴有气胸等并发症和难以触及某些病灶的问题。电磁导航支气管镜技术为处理这些问题提供了一种新的解决方案，不过因为需要医生手动操控支气管镜，仍存在易操作疲劳和低控制精度的问题。新兴的支气管镜辅助机器人利用机械臂代替人手控制支气管镜的方法可以有效解决上述问题。因此，本文设计一套将电磁导航支气管镜技术和支气管镜辅助机器人结合起来的肺部手术机器人导航系统，对各项关键技术进行了研究，然后研制了样机，通过实验验证了该系统的各项功能并检测了导航的精度。论文主要研究工作如下： (1)提出了一种基于路径的无标记配准方法，该方法以气管和支气管构成的人字形中心线为基准路径进行配准。此方法无需添加标记物，从而简化了配准流程，并显著提高了配准速度。同时，还开发了一种利用粒子系统电势能作为目标函数，并结合班－组的混沌教学优化法的快速点云配准算法。此算法旨在将电磁传感器的数据与人字形中心线对齐，在GPU上实现了该算法并进行了测试。实验结果表明，相比传统算法，该算法能够在保持精度和准确度的同时实现快速全局配准，且所需设置的参数较少，操作简便。 (2)针对由于电磁传感器与支气管镜相机并不在同一位置而产生的空间配准以及导航误差，本文开发了一种通过电磁传感器捕捉相机运动轨迹的技术，用以纠正配准路径中的偏差。然后，针对不同手术环境下对电磁传感器所造成的不同程度的干扰，本文提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的电磁传感器位置估计方法，用来适应不同环境下的电磁干扰噪声，并通过实验验证了利用自适应方法减少电磁干扰，从而提高传感器数据的精确度和稳定性的可行性。 (3)开发了一套基于电磁定位的肺部手术机器人导航系统并开展了支气管模型实验。首先通过搭建了支气管镜控制平台替代传统的手动操控方式，提升了控制的稳定性，减少了操作支气管镜的负担。然后设计并开发了相应的电磁导航软件系统，编写了包括CT图像读取、电磁设备管理、空间配准、路径规划和实时导航等功能。最后，通过在支气管模型上使用本文搭建的系统进行了一系列实验，amp;nbsp;测试了系统各个功能，验证了系统的可行性并测量了导航系统的精度。最终，导航系统的目标跟踪误差在7.5毫米左右。
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