陈向前
- 作品数：6 被引量：20H指数：2
- 供职机构：北京航空航天大学生物与医学工程学院更多>>
- 发文基金：北京市科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 术中透视图像质量对双平面定位算法精度的影响被引量：2
- 2017年
- 目的术中透视图像作为计算机辅助骨科手术(computer assisted orthopedic surgery,CAOS)系统最重要的源头数据,其质量水平对系统定位精度有显著影响。本文定量研究四种典型图像质量参数对双平面定位算法精度的影响。方法使用带有钢珠的标尺作为实验对象,用高精度数字放射平板采集高质量基准图像,通过定量化的人为干预来降低图像质量。使用降低质量后的透视图像作为算法输入,通过双平面定位算法得到靶点位置坐标,与测量得到的真值进行比较,得到定位误差数据。然后使用蒙特卡洛方法分析图像随机误差对定位算法精度的影响。结果相关性分析发现图像分辨率和图像畸变与定位误差有显著相关性,对比度和信噪比对定位误差影响不显著。蒙特卡洛分析发现,[-10,10]像素的随机图像误差,可导致(11.65±9.06)mm的定位误差。结论术中透视图像质量会显著影响空间定位精度,其中分辨率和图像畸变对定位误差有显著影响,对比度和信噪比影响相对较小。因此在保障手术精度的前提下制定合理的术中透视图像质量标准,对于提高CAOS系统定位精度有重要意义。
- 翟柏松赵向蕊陈向前朱罡王豫
- 关键词：计算机辅助骨科手术计算机视觉医学成像蒙特卡洛方法
- 一种基于双机械臂协同的术中X光影像系统
- 本发明提供了一种基于双机械臂协同的术中X光影像系统，硬件设备包括：发射端机械臂、接收端机械臂、PC上位机、数字平板、X射线发射源。使用可灵活调整位置的双机械臂代替现有C型臂术中X光影像系统中的固定C型结构，实现发射端、数...
- 王豫朱罡赵向蕊裴葆青乔惠婷陈向前
- 文献传递
- 一种微创的骨折复位机器人
- 本发明公开了一种微创的骨折复位机器人，其包括：计算机、离散关节机械臂、连续体柔性关节、微型手术操作装置和图像采集反馈系统；其中，所述连续体柔性关节的顶端安装所述图像采集反馈系统和所述微型手术操作装置，末端与所述离散关节机...
- 王豫朱罡李阳陈向前翟柏松孙志彬
- 文献传递
- 双平面骨科机器人辅助股骨颈骨折空心钉内固定被引量：9
- 2018年
- 目的探讨双平面骨科机器人系统辅助股骨颈骨折空心钉内固定的优势与不足。方法回顾分析2016年1—4月北京积水潭医院收治的行双平面骨科机器人辅助股骨颈空心钉内固定术的30例股骨颈骨折患者的病历资料。其中男11例,女19例,平均年龄56岁(39～82岁)。收集应用双平面骨科机器人系统的术中透视时间、导针调整次数和手术时间,通过测量术后正、侧位X线上螺钉的分散度及螺钉间的平行度评估手术效果。结果双平面骨科机器人系统采集图像的平均透视时间为2.3 s(1.0～6.0 s),规划螺钉置入的平均时间为2.8 min(1.0～7.0 min),导针置入的平均透视时间为5.7 s(2.0～9.0 s),空心钉置入的平均时间为12.7 min(8.0～22.0 min)。手术期间仅对1枚导针进行了重新调整。术后正位X线上螺钉的分散度为65.13%,侧位X线上为70.08%;正位X线上螺钉与股骨干夹角差为1.08°,侧位X线上为1.25°。结论双平面骨科机器人辅助股骨颈骨折空心钉内固定术能显著减少术中透视次数、导针调整次数及手术时间,且置入螺钉的分散度好。
- 何猛张腾韩巍周力王军强王豫朱罡陈向前张维军郭振东
- 关键词：股骨颈骨折
- 基于深度学习的2D/3D医学图像配准研究被引量：9
- 2020年
- 2D/3D配准在临床诊断和手术导航规划中有着广泛的应用,可解决医学图像领域中不同维度图像存在信息缺失的问题,能辅助医生在术中精准定位患者的病灶。常规的2D/3D配准方法主要依赖于图像的灰度进行配准,但非常耗时,不利于临床实时性的需求,并且配准过程中容易陷入局部最优值。提出用深度学习的方法来解决2D/3D医学图像配准问题。采用一个基于深度学习的卷积神经网络,通过网络对数字影像重建技术(DRR)进行训练并自动学习图像特征,预测X光图像所对应的参数,从而实现配准。以人体骨盆的模型骨为实验对象,根据骨盆的CT数据生成36000张DRR图像作为训练集,同时通过C臂采集模型骨的50张X光图像作为验证。结果显示,深度学习算法在相关系数、归一化互信息、欧式距离3个精度评价指标上的测试值分别为0.82±0.07、0.32±0.03、61.56±10.91,而常规2D/3D算法对应的测试值分别为0.79±0.07、0.29±0.03、37.92±7.24,说明深度学习算法的配准精度优于常规2D/3D算法的配准精度,且不存在陷入局部最优值的问题。同时,深度学习的配准时间约为0.03 s,远低于常规2D/3D配准的时间,可满足临床对于实时配准的需求,未来将进一步开展临床数据的2D/3D配准研究。
- 陈向前郭小青周钢樊瑜波王豫
- 关键词：卷积神经网络
- 一种微创的骨折复位机器人
- 本发明公开了一种微创的骨折复位机器人，其包括：计算机、离散关节机械臂、连续体柔性关节、微型手术操作装置和图像采集反馈系统；其中，所述连续体柔性关节的顶端安装所述图像采集反馈系统和所述微型手术操作装置，末端与所述离散关节机...
- 王豫朱罡李阳陈向前翟柏松孙志彬
