...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Pomiary Automatyka Kontrola >Szybka metoda estymacji położenia końcówki bronchofiberoskopu- implementacja w GPU
【24h】

Szybka metoda estymacji położenia końcówki bronchofiberoskopu- implementacja w GPU

机译：估计纤维支气管镜尖端位置的快速方法-在GPU中实现

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this work a new implementation of fast approximation of bronchofibero-scopy ego-motion is presented. This algorithm is an important part of a prototype system to support bronchofiberoscopic treatment. Its goal is to help a doctor to take a sample of a pathological lesion (found in computed tomography scan) by means of needle aspiration, performed from a bronchial tree interior [3, 4]. The approach is based on real-time registration of the 2D endoscopic images and virtual ones generated by a virtual camera located inside a 3D CT-based model of the bronchial tree. To speed up ego-motion estimation [5] in bronchial environment there is used a simplified model of geometric relations based on the cylindrical shape accompanied by the fixation on a carina [6], which reduces the number of degrees of freedom of the motion to four. It is achieved by continuous tracking of the carina (stationary point) illuminated by the camera light source, and by analyzing bronchial wall radial moves relative to the fixed point by correlation in the polar coordinates. Fig. 1 shows estimation of rotation steps, Fig. 2 estimation of translation. Use of the multi-core graphics processing unit (GPU) to process the images from the endoscope allowed reducing the computation time more than 25 times.%W pracy przedstawiono szybką metodę szacowania położenia końcówki bronchofiberoskopu, będącej ważnym fragmentem prototypowego systemu do wspomagania zabiegów bronchoskopowych. Omówiono sposób działania algorytmu śledzenia ruchu endoskopu oraz przedstawiono szczegóły nowej implementacji algorytmu, która wykorzystuje możliwości obliczeniowe procesorów kart graficznych. Zastosowanie wielordzenio-wych procesorów graficznych GPU do przetwarzania obrazów z endoskopu zaowocowało ponad 25. krotym przyśpieszeniem algorytmu.
机译：在这项工作中，提出了一种快速逼近支气管纤维镜自我运动的新方法。该算法是支持支气管镜治疗的原型系统的重要组成部分。它的目标是帮助医生通过从支气管树内部进行的针吸取病理学病变样本（在计算机断层扫描中发现）[3，4]。该方法基于2D内窥镜图像的实时配准和由位于基于3D CT的支气管模型中的虚拟相机生成的虚拟图像。为了加快支气管环境中的自我运动估计[5]，使用了一种简化的几何关系模型，该模型基于圆柱形状并固定在隆隆上[6]，从而将运动的自由度降低到四。通过连续跟踪由相机光源照射的隆起（固定点），以及通过极坐标中的相关性分析支气管壁相对于固定点的径向移动，可以实现此目的。图1显示了旋转步骤的估计，图2显示了平移的估计。使用多核图形处理单元（GPU）处理来自内窥镜的图像可将计算时间减少25倍以上。％W pracy Omówionosposóbdziałaniaalgorytmuśledzeniaruchu endoskopu oraz przedstawionoszczegółynowej Implementacji algorytmu，którawykorzystujemożliwościobliczenioweprocesorówkart。 Zastosowanie wielordzenio-wychprocesorówgraficznych GPU do przetwarzaniaobrazówz endoskopuzaowocowałoponad 25. krotymprzyśpieszeniemalgorytmu。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号