题目：微创立体定向外科机器人系统二维/三维图像配准技术研究

立体定向外科机器人利用立体定向技术有效的辅助外科医生精确定位病灶位置，其在神经外科，放疗外科，整形外科等领域得到广泛应用，是实现微创手术的重要技术。手术导航系统是连接外科机器人和病人之间的重要通道，其主要实现病灶定位，手术路径规划和组织运动检测等，引入2D/3D医学图像配准能够有效的实现上述目的，同时能够增加可视化，降低手术风险。基于外科手术机器人系统对2D/3D医学图像配准在速度、精度、收敛成功率和收敛范围方面的高要求，研究术中X-ray图像和术前获取的CT图像之间的配准。本文首先讨论了2D/3D医学图像配准原理和配准框架，并对配准框架中用到的算法进行讨论。数字影像重建技术是实现2D/3D医学图像配准的基础，该技术的算法速度直接决定最终配准速度，文中利用溅射算法和光线投射算法进行实现，并利用基于GPU框架的CUDA语言对光线投射算法进行加速，提高配准速度。在分析众多相似度测度方法和配准图像的基础上，本文将固定图像进行等区域分割，利用子区域灰度方差，排除灰度方差小的区域，保留灰度信息丰富的区域，在此基础上，提出了基于灰度方差采样的局部等级相关和的相似度测度方法和基于灰度方差采样蒙版的光线投射算法。文中利用这两种方法组成的框架和其他相似度测度方法，采用三种不同的优化策略，在配准精度、速度、配准收敛率和收敛范围等方面进行实验，实验发现每种相似度测度方法都有一定的优势特性。相对而言，七种相似度测度方法中，梯度差值和基于灰度方差采样的局部等级相关和具有更好的综合性能，三种优化策略中，进化算法的优化结果更理想。最后，构建了立体外科手术机器人系统整体框架流程，着重介绍了视觉导航系统用到的关键技术和医学图像可视化方法，并对基于2D/3D医学图像配准的手术导航系统平台进行实验，得到了比较满意的结果。