| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-24页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 椎管狭窄症医学背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 本课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-23页 |
| 1.2.1 骨科手术机器人发展概述 | 第11-19页 |
| 1.2.2 机器人辅助矫形外科路径规划技术研究现状 | 第19-22页 |
| 1.2.3 机器人辅助矫形外科安全控制策略研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第23-24页 |
| 第2章 基于三维重建的磨削路径规划方法 | 第24-37页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 受术区域脊柱骨三维重建 | 第24-28页 |
| 2.3 椎板磨削路径规划器 | 第28-32页 |
| 2.3.1 路径点生成 | 第29-31页 |
| 2.3.2 路径点过滤 | 第31-32页 |
| 2.4 术前规划数据与术中机器人工作空间配准方法 | 第32-36页 |
| 2.4.1 注册配准方法 | 第32-33页 |
| 2.4.2 术前规划数据的2D/3D配准 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 磨削接触力的自适应模糊控制 | 第37-47页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 磨削过程受力分析 | 第37-38页 |
| 3.3 基于多层自适应模糊控制器的磨削接触力控制 | 第38-42页 |
| 3.4 基于多层模糊控制器的椎板磨削进给力控制实验 | 第42-46页 |
| 3.4.1 实验平台介绍 | 第42页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第42-44页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于骨层识别的安全控制策略 | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 磨削信号预处理 | 第47-48页 |
| 4.2.1 数据归一化处理 | 第47-48页 |
| 4.2.2 信号降噪处理 | 第48页 |
| 4.3 骨质特征提取与选择 | 第48-55页 |
| 4.3.1 原信号的特征空间分布 | 第49页 |
| 4.3.2 基于能量消耗密度的骨质特征提取 | 第49-52页 |
| 4.3.3 基于Bhattacharyya距离的特征评价 | 第52-53页 |
| 4.3.4 基于线性判别分析的二次特征提取 | 第53-55页 |
| 4.4 基于支持向量机的骨质识别 | 第55-59页 |
| 4.4.1 参数寻优与结果对比 | 第56-58页 |
| 4.4.2 通用型骨质识别器 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
