Sistoskopi Dizi Görüntüsünün 3D Sahne Yeniden Oluşturma Teknolojisi
sistoskopitanısal görüntüleme, mesane kanseri teşhisi için altın standarttır ve hastalık teşhisi, cerrahi rehberlik ve kanser izlemede önemli bir rol oynar. Bununla birlikte, endoskopun görüntüleme aralığı, probun çok küçük olması nedeniyle sınırlı olduğundan, görüntünün büyütülmesi görüş alanı ile birleştirilemez ve bireyin iki boyutlu görüntüsü, üç boyutlu yapı ile ilişkilendirilemez. hastalıklarda kullanımını sınırlayan mevcut görüş alanında. Fizyoloji veya kanser tespitinin nicel veya boylamsal çalışmaları. Yukarıdaki sorunları hedefleyen bu makale, sıralı sistoskopik görüntülere dayalı bir 3B sahne rekonstrüksiyon yöntemi önermektedir. Ana içerik aşağıdaki bölümleri içerir: 1. İnsan mesanesinde geleneksel kalibrasyon yönteminin uygulanamaması sorununu hedefleyerek, Kruppa denklemine dayalı bir endoskop kendi kendine kalibrasyon algoritması benimsenmiştir. Mutlak ikinci dereceden eğrinin projeksiyon özelliklerine göre sanal bir kalibrasyon bloğu oluşturulur ve endoskop kalibrasyonunu tamamlamak için endoskopun dahili parametre matrisi hesaplanır. 2. Düşük kaliteli, düzensiz aydınlatmalı ve endoskop tarafından toplanan birçok gürültüye sahip orijinal görüntüler için bir dizi ön işleme adımı gerçekleştirilir. İlk olarak, mesane görüntüsünün ilgi bölgesi (ROI) maske yöntemi ile çıkarılır, ROI görüntüsü RGB renk uzayından LAB renk uzayına dönüştürülür ve sınırlı kontrast uyarlamalı histogram eşitleme algoritması kullanılarak renk iyileştirmesi yapılır. Son olarak, çift doğrusal enterpolasyon algoritması benimsenmiştir. hızlandırmak. Ön işleme öncesi ve sonrası mesane görüntülerinin özellik köşelerinin sayısı karşılaştırılarak, bu yazıda ön işleme algoritmasının etkinliği ve üstünlüğü doğrulanmıştır. 3. Mesanenin üç boyutlu nokta bulutu, artımlı hareket kurtarma yapısı algoritması ile kurtarılır. İlk olarak, önceden işlenmiş mesane görüntüsünün özelliklerini çıkarmak ve eşleştirmek için SIFT algoritması kullanılır ve geliştirilmiş bir uyarlamalı sonlandırma eşiğine sahip bir RANSAC yanlış eşleştirme eleme algoritması kullanılır. Örnekleme süreleri, geleneksel RANSAC algoritmasının örnekleme süreleri ve sonlandırma koşullarının belirlenmesinin zor olması sorununu ortadan kaldırır. Daha sonra, epipolar geometrik kısıtlamalar ve üçgen yöntemi kullanılarak ilk görüntünün 3B nokta bulutu ve kamera pozu kurtarılır, kamera çiftleri sırayla artımlı olarak eklenir ve parametreler, 3B nokta bulutunu ve mesanenin iç yüzeyini kurtarmak için ışın ayarlama yöntemi kullanılarak optimize edilir. Spekulumun yörüngesi. Mesane modeli verilerinin ve standart klinik verilerin 3B görüntüsünü yeniden yapılandırarak, deneysel sonuçlar, rekonstrüksiyon sonrası ortalama yeniden projeksiyon hatasının bir pikselden (2.072.0? ve 2.068.0? piksel) daha az olduğunu göstermektedir, bu da önerilen algoritmanın doğru olduğunu kanıtlamaktadır. uygulanabilir cinsel
