1.绪论

1.1 手术导航

#手术导航是以CT/MRI等医学影像数据为基础，通过虚拟现实技术，定位追踪后显示出手术器械相对病变组织的位置关系，从而实现对手术过程的实时引导。

#在外科手术中，临床医生能根据导航影像实时掌握手术器械和病灶之间三维相对空间关系，尤其是解剖结构相对复杂，常规手术风险较大的临床手术。

1.2 手术导航系统的基本组成

手术导航系统的基本组成结构：

#1图像工作站及图像处理软件：负责存储影像数据、图像处理及处理后的影像显示。图像处理硬件采用高档三维的图像工作站。

#2位置探测仪器：实质上是一个数字化坐标定位系统，用于追踪器械与病灶的相对位置

1.3手术导航系统工作流程

整个手术导航的流程十分复杂，如果按时间发生的先后顺序来进行区别，可将整个导航过程分为术前规划、术中实时导航和术后评价三个阶段。

#术前规划：根据术前获取的病人图像信息合理地规划路径/对收集到的二维病人数据进行三维重建。该重建后的三维图像与规划手术路径在同一个坐标系中

1.4手术导航中的难点

手术导航过程中，2D/3D配准过程消耗大量时间，并且对于手术成败影响很大。而配准过程中，DRR图像生成方法最值得关注，同时，也是实时性的限制。

2. 医学图像配准

2.1 定义

医学图像配准就是将两个不同的待配准医学图像，对一幅医学图像通过寻求一种或者一系列对应的空间变换，使它与另一幅医学图像上对应的点达到空间上的一致，这种一致将使临床病例的同一手术解剖点在两幅配准后的医学图像上具有相同的空间位置坐标。

2.2 图像配准要素

2.2.1 几何空间变换

图像配准中的几何空间变换指将浮动图像的坐标点经过相应合适的几何变换后和参考图像的坐标点达到空间上的一致。经过特征提取后，图像的配准问题就已经转化为求解图像特征集之间的空间几何变换问题，即寻找浮动图像特征集中的一点与参考图像空间特征集中的对应点之间的映射关系。

线性变换分为刚体变换、放射变换、投影变换。

非线性变换将直线映射变为曲线。

2.2.2 图像插值

2.2.3 相似性测度函数

2.2.4 优化

3.CUDA(Computed Unified Device Architecture)

CUDA是一种软件体系，在这个体系中，他不需要借助图形学API，采用了类C语言进行编程，并且采用了统一处理框架也引入了片内共享存储器，能满足线程间通信与随机写入。因为GPU作为数据并行计算的设备，她更适合用于通用并行计算。

4.基于CUDA的2D-3D医学图像配准

4.1 数字重建影像技术(Digital Reconstruction,DRR)

数字重建影像是对CT图像进行模拟投影方式所产生的虚拟X线图像，广泛应用于计算机辅助外科手术、图像引导介入治疗和图像引导放射治疗等领域。

DDR的生成是一个耗时相当长的过程，对于N*N*N的图像数据，传统的算法，如投影算法、抛雪球算法以及剪切变形等算法的计算复杂度为O(N^3)。为了满足实时性的要求， Daniel B.Russakoff等人提出了“基于光场的数字重建影像方法”，将广场理论引入DRR的形成过程中，大幅度提高了DRR图像生成速度，但该方法内存消耗量大、建立的广场数据有大量冗余、处理时间长；D.Ruijters等提出了“基于图像处理器GPU的DRR的生成方法”，大幅度提升了DRR图像的生成效率。