【摘 要】
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为解决基于图像导航的机器人辅助外科手术过程中X光图像的畸变特性问题,提出了一种新型的基于BP神经网络的X光畸变图像校正方法。该方法首先从一个标准模板的X光畸变图像中提
【机 构】
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哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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长江学者创新团队计划资助项目(IRT0423);国家自然科学基金资助项目(60505016,60675037)
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为解决基于图像导航的机器人辅助外科手术过程中X光图像的畸变特性问题,提出了一种新型的基于BP神经网络的X光畸变图像校正方法。该方法首先从一个标准模板的X光畸变图像中提取标定样本位置信息作为神经网络输入,以模板的标定样本真实位置信息为神经网络输出,构建BP神经网络。该BP神经网络能够实现畸变图像与真实模板之间的映射关系,从而达到图像畸变校正的目的。最后通过机器人辅助髓内钉锁孔实验对该方法进行了实验验证,证明了该方法的有效性。
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