微创穿刺手术具有创口较小、恢复较快等优点,近年来逐渐成为恶性肿瘤治疗领域中的研究热点。将机器人应用于穿刺手术,可以提高穿刺手术的稳定性和精确性。本文主要以肺癌为例,进行穿刺手术机器人导航系统研究。提出了一种基于静态CT影像和动态DR图像可用于肺部病灶区域定位的方法;实现了手术过程中穿刺针识别和方位跟踪。其主要内容包括以下几部分:(1)肺部病灶区域分割使用二维全卷积神经网络对CT影像的每一个切片进行分割,将三维数据分割问题转化成连续二维图像分割问题,并进行了实验验证。仿真实验证明,该分割网络可以较为准确的分割大部分二维图像中的肺结节区域。(2)2D/3D 配准2D/3D配准是为了获取二维肺部X射线图像与三维肺部CT图像的空间位置关系。本文在实现单幅图像配准方法的基础上,将单幅图像配准方法拓展为双幅图像配准方法,并对配准方法进行了实验验证。仿真实验证明,本文实现的配准方法可以使用任意夹角的两幅图像得到准确的配准结果。(3)X射线图像中肺部病灶区域定位及穿刺针识别跟踪对于肺结节区域定位,根据肺部病灶区域分割结果及X射线图像与CT数据配准结果,利用三角形相似原理,将CT影像中的肺部病灶区域投影到X射线图像中,并进行实验验证。实验证明,该方法能正确定位X射线图像中的肺部病灶区域。对于穿刺针的识别与跟踪问题,采用了一种基于Hough直线检测及先验知识的半自动化算法,并使用离线视频进行验证。仿真实验证明,该算法根据最初人工标记的参考线,可以正确地跟踪穿刺针的位置,并绘制其延长线。