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提出基于压力采集和FEM模型的软组织参数测量方法,搭建基于光学运动跟踪系统和压力采集模块的软组织参数测量平台,对软组织形变过程三维重建,通过带压力传感器的ARM采集板获取压力值,采用BP神经网络对传感器进行精度校正.基于软组织形变集合构建四面体有限元模型计算软组织的初始参数弹性模量与泊松比,并提出一种参数参照模型对初始参数进行修正,通过实验验证参数的准确性.实验结果表明,用所述方法求得的软组织参数计算的软组织形变与真实测量所得软组织形变的平均相对误差为1.03%~1.60%,符合实际工程应用对软组织形变的精度要求.
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第36卷 第9期
201 5年 9月
东 北 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 )
Journal of Northeastern University(Natural Science)
Vo1.36,No.9
Sep. 2 0 1 5
doi:10.3969/j.issn.1005—3026.2015.09.007
基 于压力采集和 FEM 模 型 的软 组 织 参数 测 量 方 法
廖祥云 ,袁志勇,陈二虎,郑 奇
(武汉大学 计算机学院 ,湖北 武汉 430072)
摘 要:提 出基 于压 力采集和 FEM 模 型的软组织参数测量方法 ,搭建基于光学运动跟踪 系统 和压 力采
集模块的软组织参数测量平台 ,对软组织形变过程三维重建 ,通过带压力传感器的 ARM 采集板获取压力值,
采用 BP神经网络对传感器进行精度校正.基于软组织形变集合构建 四面体有限元模 型计 算软组织的初 始参
数弹性模量与泊松比,并提 出一种参数参 照模型对初始参数进行修正 ,通过实验验证参数的准确性.实验结果
表 明 ,用所述方法求 得 的软 组 织参 数计 算 的 软组 织形 变 与 真 实测 量 所得 软 组织 形 变 的平 均 相 对误 差 为
1.03% 一1.60% ,符合实 际工程应 用对软组织形变的精度要求.
关 键 词 :软组织参数测量 ;压力采集 ;参数参照模 型 ;有 限元 ;BP神 经网络
中图分 类号 :TP 39 文献标志码 :A 文章编号 :1005—3026(2015)09—1246—05
Soft Tissue Parameter M easurement Based on Pressure
Acquisition and FEM M odel
LIAO Xiang—yun,YUAN Zhi一 ,CHEN Er—hu,ZHENG Qi
(School of Computer,Wuhan University,Wuhan 430072,China.Corresponding author:YUAN Zhi—yong,E—
mail:zhiyongyuan@ whu.edu.cn)
Abstraet: A method of SOft tissue parameter measurement was proposed based on pressure
acquisition and FEM model,which included a soft tissue parameter measurement platform based
on optical motion tracking system and pressure acquisition module. The SOft tissue deformation
was reconstructed in three dimensions,and the pressures on the SOft tissue were obtained by an
ARM acquisition board with a pressure sensor whose precision was calibrated with the BP neural
network. Then a tetrahedral finite element model was built to calculate the initial param eters
f Young’S modulus and Poisson rates 1 of the SOft tissue an d a parameter reference model was
proposed to obtain the modified parameters whose accuracy was veilfied experimentally. The
experimental results indicated the average relative deviation between calculated deformation and
measured deformation is 1.03% 一1.60% .which sarisfies the accuracy requirements of SOft tissue
deformation in practical engineering applications.
Key words: soft tissue parameter measurement;pressure acquisition;param eter reference model;
finite element:BP neural network
软组织参数测量在医学 、工业 、计算机动画等
领域具有重大的理论意义和应用价值.在医学研
究 中,基于视觉 反馈 的虚 拟 手术 需要逼真 地模 拟
出软组织真实的物理状态 ,人造器 官的设计需要
符合真实人体器官的生物特性.由于软组织的生
物特性往往具有较为复杂的弹性行为 j,为了能
更逼真地 模拟 出软组 织 真 实的物理状 态 ,必须 准
确获取 软组 织 的参数 .软 组织 参数测量技 术 亦 可
应用 于柔性 材料 的参数 测量上.在工业生产领域 ,
高级服装设计系统需要对各种布料及柔性材料仿
真;在计算机动画领域 ,需对动画中的柔体仿真以
获得逼真的动画效果 ,只有获取 了这些柔体 的真
实物理参数,才能够得到逼真的仿真效果.
在真实世界 中弹性模量 和泊 松 比是表 征材料
收稿 日期 :2014一O1—03
基金项 目:国家 自然科学基金资助项 目(61372107);国家重点基础研 究发展计划项 目(2011CB707904);北航 虚拟现 实技术与系统
国家重点实验室开放课题基金资助项 目(BUAA—VR一13KF一15).
作者简介 :廖祥云(1989一),男 ,湖南郴州人 ,武汉大学博士研究生 ;袁志勇(1963一),男 ,湖北武汉人,武汉大学教授 ,博士生导师.
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