图目录 | 第1-8页 |
表目录 | 第8-9页 |
摘要 | 第9-10页 |
ABSTRACT | 第10-11页 |
第一章 绪论 | 第11-16页 |
§1.1 虚拟手术系统 | 第11-12页 |
·虚拟手术系统简介 | 第11-12页 |
§1.2 虚拟手术系统的设备与接口 | 第12-13页 |
·位置跟踪器 | 第12-13页 |
·身体跟踪 | 第13页 |
·其他物理输入设备 | 第13页 |
§1.3 本文研究内容与成果 | 第13-14页 |
·主要研究内容与目标 | 第13-14页 |
·主要研究成果 | 第14页 |
§1.4 本文的结构 | 第14-16页 |
第2章 应用环境下FASTRAK电磁场的噪声扭曲 | 第16-28页 |
§2.1 电磁跟踪设备的原理 | 第16-19页 |
·电磁跟踪设备 | 第16-17页 |
·交流电磁跟踪设备 | 第17-18页 |
·直流电磁跟踪设备 | 第18-19页 |
§2.2 电磁场扭曲的原因 | 第19-21页 |
·按干扰的来源分类 | 第19页 |
·按干扰的出现规律划分 | 第19页 |
·按干扰产生传播的方式分类 | 第19-20页 |
·按干扰输入信号的关系分类 | 第20页 |
·软件方面的干扰源 | 第20-21页 |
§2.3 FASTRAK电磁场扭曲的模型描述 | 第21-25页 |
·电磁场干扰 | 第22-23页 |
·金属块 | 第23-25页 |
§2.4 FASTRAK噪声数据相关处理技术 | 第25-28页 |
·三线性插值(Tri-linear interpolation) | 第25页 |
·形状函数(Shape function) | 第25-26页 |
·局部插值方法(Local interpolation) | 第26页 |
·高阶多项式拟合(High-order polynomial fit) | 第26页 |
·多二次插值(Hardy's multi-quadric interpolation) | 第26-27页 |
·基于神经网络的方法(Neural network) | 第27页 |
·以上方法性能比较 | 第27-28页 |
第3章 FASTRAK在虚拟手术中的应用及噪声问题 | 第28-33页 |
§3.1 FASTRAK在虚拟手术中的应用 | 第28-31页 |
·虚拟膝关节镜手术 | 第28-30页 |
·虚拟心脏介入手术 | 第30-31页 |
·系统模型与视图的一致性 | 第31页 |
§3.2 FASTRAK的噪声问题 | 第31-33页 |
·平稳问题 | 第31-32页 |
·精度问题 | 第32-33页 |
第4章 滤波校正模型 | 第33-38页 |
§4.1 FASTRAK API低通滤波器 | 第33-34页 |
·理想低通滤波器 | 第33-34页 |
·FASTRAK API所定义的低通滤波器 | 第34页 |
§4.2 基于FFT的FASTRAK数据校正带通滤波器设计 | 第34-38页 |
·带通滤波器 | 第34-36页 |
·基于FFT的FASTRAK数据校正带通滤波器设计 | 第36-38页 |
第5章 电磁跟踪器滤波算法及实现 | 第38-44页 |
§5.1 现有四种软件实现及应用 | 第38页 |
·CAVElib | 第38页 |
·UNC Magnetic Tracker Calibration | 第38页 |
·NCSA libTrCalibr | 第38页 |
·VRCO tracker daemon | 第38页 |
§5.2 FASTRAK API滤波参数的调整 | 第38-41页 |
·FASTRAK API滤波参数的意义 | 第38-40页 |
·滤波参数调整步骤 | 第40-41页 |
§5.3 基于FFT的FASTRAK数据带通滤波算法及实现 | 第41-44页 |
·频谱分析及计算截止频率 | 第41-43页 |
·实现FFT带通滤波器的相关函数 | 第43-44页 |
第六章 实验结果及分析 | 第44-52页 |
§6.1 数据分析 | 第44-47页 |
§6.2 应用演示 | 第47-50页 |
§6.3 性能评估 | 第50-52页 |
第七章 总结及展望 | 第52-54页 |
§7.1 全文工作总结 | 第52页 |
§7.2 工作展望 | 第52-54页 |
致谢 | 第54-55页 |
攻读硕士学位阶段发表的论文 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-58页 |