申请/专利权人：深圳爱博合创医疗机器人有限公司

申请日：2020-07-16

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111916214B

主分类号：G16H50/50

分类号：G16H50/50;G06T19/00;G06T17/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.01.12#著录事项变更;2022.01.14#专利申请权的转移;2020.11.27#实质审查的生效;2020.11.10#公开

摘要：一种用于血管介入手术医生训练系统的导管轨迹预测方法，该预测方法基于卡尔曼滤波算法，利用导管的运动学公式得到导管的状态转移矩阵，建立导管的运动模型和状态转移矩阵；然后，根据第一部分的状态转移矩阵描述预测系统中当前时刻的状态与下一时刻状态之间的关系，通过不断地迭代预测出导管的最优状态估计值。对导管的轨迹进行预测；这种方法对于血管介入手术来说可以大大提高手术的安全性和成功率，且计算简单，可以保证预测的实时性。

主权项：1.一种用于血管介入手术医生训练系统的导管轨迹预测方法，其特征在于它包括以下步骤：1以虚拟环境中导管尖端为研究对象，根据血管介入手术的导管尖端的运动学公式，如式1～式6所示： vx,n＝vx,n-1+ax,n-1T2ax,n＝ax,n-13 vy,n＝vy,n-1+ay,n-1T5ay,n＝ay,n-16其中，xn是第n时刻的x轴方向的位置，xn-1是第n-1时刻的x轴方向的位置；vx,n是第n时刻x轴方向的速度，vx,n-1是第n-1时刻x轴方向的速度；ax,n是第n时刻x轴方向的加速度，ax,n-1是第n-1时刻x轴方向的加速度；yn是第n时刻的y轴方向的位置，yn-1是第n-1时刻的y轴方向的位置；vy,n是第n时刻y轴方向的速度，vy,n-1是第n-1时刻y轴方向的速度；ay,n是第n时刻y轴方向的加速度，ay,n-1是第n-1时刻y轴方向的加速度；T为预测模型的采样周期；利用位移、速度、加速度的运动学公式，则可得到导管尖端的轨迹预测的状态转移矩阵，如式7所示，该状态转移矩阵描述了导管尖端位置信息的实际值与预测值之间的关系； 2在血管介入手术医生训练系统中采集导管尖端的当前时刻的状态值；3将步骤2采集到的数据通过导管尖端的轨迹预测模型计算出导管尖端的下一时刻的最优状态估计值，即为导管尖端的下一时刻的状态信息，所述导管尖端的轨迹预测模型是基于卡尔曼滤波算法建立虚拟环境中导管尖端轨迹的预测模型，具体是指：3-1以血管介入手术医生训练系统的导管尖端在世界坐标系x轴方向的位置、速度、加速度，以及在世界坐标系y轴方向的位置、速度、加速度作为预测模型的输入信号；3-2以导管尖端在世界坐标系x轴方向位置和在世界坐标系y轴方向位置的最优状态估计值作为预测模型的输出信号；3-3利用步骤1中得到的如式7所示的状态转移矩阵与步骤2得到的导管尖端的当前时刻的状态值，即得到第n时刻导管尖端的预测状态矩阵 其中，为n时刻的预测状态矩阵；Xn-1为导管尖端的当前时刻的状态值，即导管尖端的第n-1时刻的状态矩阵；wk为系统噪声，从而得到n时刻的预测状态矩阵3-4利用步骤1中得到的如式7所示的状态转移矩阵A计算n时刻的误差相关矩阵Pn，如式10所示，误差相关矩阵可以用来度量估计值的精确度：Pn＝A*Pn-1*AT+Q10其中，Pn是一个方差矩阵，表示为n时刻的导管尖端状态的方差；Pn-1表示为n-1时刻的导管尖端状态的方差；A为状态转移矩阵；AT为状态转移矩阵的转置；Q为系统噪声的协方差矩阵；3-5根据步骤3-4得到的如式10所示的误差相关矩阵Pn，选取如公式11所示的该预测模型的卡尔曼增益作为一个反馈值来修正步骤3-3得到的第n时刻导管尖端的预测状态矩阵 其中，Pn是误差相关矩阵；H表示观测矩阵；HT表示观测矩阵的转置；R为测量噪声误差矩阵；3-6将步骤3-3得到的第n时刻导管尖端的预测状态矩阵和步骤3-5得到的卡尔曼增益K代到公式12中，即可得到n时刻的最优预测状态矩阵X′n： 其中，X′n为导管尖端第n时刻的最优预测状态矩阵，为导管尖端第n时刻的预测状态矩阵，K为卡尔曼增益，zn为n时刻的观测值，H为观测矩阵；此时，将修正后得到的导管尖端的状态值作为最优状态估计值，预测的导管尖端的最优状态矩阵与真实的状态矩阵误差在预设误差范围内；3-7根据步骤3-6得到导管尖端的预测最优状态，将位置信息变换成导管尖端运动的实际位置信息，即：最后的输出值为导管尖端X轴方向位置x′n和Y轴方向位置的最优状态估计值y′n，其计算方法如公式13所示：Yn＝H*X′n13其中，Yn为是预测模型最后的输出；H为观测矩阵；X′n为n时刻导管尖端的最优预测状态矩阵；3-8利用C#语言编写轨迹预测算法的脚本以实现虚拟环境中导管尖端轨迹预测的功能；4将步骤3预测得到的导管的下一时刻的位置信息与已规划好的全局路径之间的距离作为预警的依据。

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