【摘 要】
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在机器人辅助微创手术中,对腔内动态软组织场景进行3D重建可以提高手术机器人的环境感知能力,改善手术机器人系统的操控性。而当下,由于人体腔内有大量不确定的血雾、伪影、镜面反射等复杂环境因素的影响,精确稳定的对腔内软组织场景进行三维重建仍然面临诸多挑战,为此,本论文研究了基于生成网络的动态软组织三维重建技术,主要内容如下:（1）针对传统方法数据集依赖性强,鲁棒性差等问题。本文提出了一种基于生成对抗网络
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在机器人辅助微创手术中,对腔内动态软组织场景进行3D重建可以提高手术机器人的环境感知能力,改善手术机器人系统的操控性。而当下,由于人体腔内有大量不确定的血雾、伪影、镜面反射等复杂环境因素的影响,精确稳定的对腔内软组织场景进行三维重建仍然面临诸多挑战,为此,本论文研究了基于生成网络的动态软组织三维重建技术,主要内容如下:（1）针对传统方法数据集依赖性强,鲁棒性差等问题。本文提出了一种基于生成对抗网络的立体内窥镜图像视差估计方法。首先,基于薄板样条插值模型对软组织历史图像帧进行视差估计,获得各帧视差图;然后,利用获得视差图对简化的StyleGAN网络进行生成对抗训练,使其生成器在输入随机的低维向量后总能生成“合理”的视差图,符合历史图像帧视差图的分布;最后,将训练好的生成器作为非线性的视差插值模型,以左右图像光度一致性损失为代价函数,在生成器的低维输入空间中搜索最优的输入向量,从而得到“合理”且能最佳匹配左右图像的视差图。实验部分,本文基于“达芬奇”手术机器人录制的立体内窥镜视频对所提出的视差估计方法进行了验证,与经典的视差估计方法进行了比较。实验结果表明,本文提出的视差估计方法在软组织三维重建任务中具有更高的精度和更好的鲁棒性。（2）针对（1）中所提方案的速度问题,本文设计并训练了逆StyleGAN生成网络的编码器神经网络,提出了一种基于编码器改进的StyleGAN立体内窥镜图像视差估计方法。该方法首先基于训练好的StyleGAN模型生成左右视图、随机视差对应潜在向量和目标视差对应潜在向量,得到训练数据集,然后基于编码器网络设计了一种StyleGAN潜在空间嵌入网络,通过编码器网络学习当前视差图和左右视图的差异,并将之映射为潜在向量的改变量。最后,将训练好的编码器网络作为优化器的一部分加入StyleGAN模型三维重建的最优潜在向量搜索环节,得到“合理”的匹配左右图像的视差图。实验结果表明,使用该方法不但显著提升了StyleGAN模型最优潜在向量的搜索速度,同时,在精度和鲁棒性测试上都有了相对StyleGAN模型更好的表现。
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