基于计算机视觉的人体内腔三维重建技术综述

　　摘要：医生通过内窥镜观察的人体内腔显示为二维图像，不能立体地展现内腔环境中病灶、血管及邻近组织的关系，而内腔三维重建及可视化技术能够清晰、全面地展现病灶及其他组织的三维形态，更好地辅助医生进行精准的手术判断。在人体内腔环境中的三维重建技术分为主动式测量方法、被动式测量方法两种方式，进而分类综述了基于结构光、飞行时间、双目立体视觉、单目视觉的内腔三维重建技术及发展现状。然后，针对同时定位与地图构建(simultaneouslocalizationandmapping,SLAM)的内腔三维重建法，分析对比了内腔环境下的特征点检测与匹配的发展、方法及特点，最后对人体内腔三维重建的难点和未来发展趋势进行了展望。

　　关键词：内腔三维重建;结构光;飞行时间;双目视觉;单目视觉;特征点检测;特征点匹配

　　三维重建随着时间的发展，经过大量科学家的研究。已经取得了长足的进步。基于视觉的三维重建技术是计算机视觉的一个重要领域，该技术首先通过使用相关仪器来获取场景物体的数据图像，并对获取的数据信息进行分析处理，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型，重建出真实环境中物体的三维信息。该技术目前大量应用于人工智能、自动驾驶、虚拟现实、安防监控、运动目标监测、行为分析和重点人群监护等领域，同时因其具有速度快、显示清晰、实时性好等优点，可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。微创手术是利用现代医疗器械设备穿过人体表面的微小创口在人体内施行多人间接眼手协作的手术新技术[1]。

　　和传统外科手术或早期的微创手术相比，现代微创手术具有操作精准、出血量较少、患者术后恢复的速度较快等优势，因此日益受到欢迎，广泛应用在内腔手术中。但是，外科医生通过内窥镜视频流的可视显示找到目标并执行复杂的手术，偶尔容易迷失方向、手眼失调，难以通过将腹腔镜视野与术前图像进行经验匹配来确定病灶部位，易引起术中失误。近些年，微创手术逐渐和计算机技术相融合，外科医生利用手术经验与图像处理技术相结合，使用内窥镜系统对病灶区域进行立体定位，打破了传统手术的局限性[2]。

　　面对微创手术特殊复杂的环境以及临床微创手术中实时性的要求，同时定位与地图构建(simultaneouslocalizationandmapping,SLAM)技术逐渐应用于内窥镜视觉领域[35]，由数字化成像设备采集到的人体内腔信息，通过计算机建立三维内腔模型，结合医生视角、内腔三维模型、患者体表三维形貌，生成内腔图像，能够更准确、真实地反映内腔结构及空间关系。在不影响医生及手术环境的前提下，满足普通微创手术中医生对内腔辅助观察的需求。该技术在一定程度上降低心跳、呼吸、手术因素对非刚性内腔表面的振动影响，进而提高特征信息选择和配准的准确度。再进一步，医务人员可以利用内腔先验知识，从生物力学角度建立内腔器官的运动与形变模型，减少术中操作失误，提高手术的准确性与科学性。

　　因此，本文根据近年来的国内外研究现状对内腔三维重建技术中的常用方法进行了分类，重点针对内腔环境下基于计算机视觉领域的三维成像方法的优缺点和实际应用中的局限性等问题，分析不同方法的重建效果与应用场景，探究未来内腔环境中的三维重建技术的发展方向。

　　最后，本文重点阐述了单目视觉SLAM技术1内腔三维重建三维重建技术是对三维物体或者场景图像描述的逆过程，利用数学公式根据二维影像恢复出物体表面三维信息的一种计算机技术。基于视觉的三维重建技术是利用相关设备获取单视图或者多视图的图像的图像信息，结合图像处理技术对其进行处理、操作和分析，最后综合视觉计算等技术获取物体的三维信息[6]。因为具有成本低廉，真实感强，全自动或半自动建模速度较快等优势，该技术成为一个极具潜力的热门领域，在诸多方面有着很重要的应用。

　　三维重建技术在医学影像领域中，主要通过三维测量和实时重建将内腔环境呈现给医护人员，辅助医护人员术中判断，目前主要应用在虚拟手术、术前规划、牙科治疗、整形及假肢外科、病灶诊断等医学方面。内腔三维测量技术可分为非接触式测量与接触式测量。接触式测量的典型方法为探针法，即使用探针接触物体表面进行重建，但会对所接触的物体表面造成一定的破坏或带来组织变形等危险情况，无法应用到医学微创手术当中。鉴于人体内腔三维建模技术需要针对狭小、特征缺乏的内腔空间快速三维重建，有较多限制，目前主要应用的是非接触式测量，可分为主动式测量与被动式测量两大类。二十世纪以来，国内外研究者逐步根据光学三维测量技术的硬件配臵简单、测量精度高、点密度高、速度快、成本低等优点，设计了主动测量法对人体内腔进行三维重建。

　　主动式测量方法是将光源投射到内腔器官表面，然后通过内窥镜采集器官表面图像并获得扫描数据，通过接收返回的光波来获取物体的三维信息，从而重建内腔三维模型。主要包括结构光法、飞行时间法(timeofflight,TOF)等。被动式测量可以根据系统使用的摄像头数量分为单目、双目、三目等。在待测物体周围的光照条件下，单目系统只利用一个摄像头获取待测物体的表面信息，以特征点为匹配基元进行两帧图像间的匹配，为三维重建的过程做铺垫。由于受人体内腔复杂环境的限制，基于单目视觉法的三维重建技术成为主流研究方法。

　　2主动式测量方法

　　主动式三维测量方法主要包括编码结构光法和飞行时间法，前者是将特定的光线进行投影，摄像机在待测物体表面探测到相同形状光线的三维图像，进而通过光线的二维畸变信息得出人体内腔表面的三维数据;后者通过待测量物体在固定介质中飞行一定距离所消耗的时间，从而进一步获得人体内腔表面信息。

　　2.1基于编码结构光的内腔三维重建

　　基于编码结构光法的三维重建运用光学三角法的原理是将一幅或多幅编码图案投影到人体内腔中，由内窥镜采集内腔中投影得到的编码图像，结合三角法的数学原理将投影图像与编码图案对应点联系起来，得到人体内腔的三维信息。大量学者聚焦编码方法以提高内腔三维重建的测量精度、速度和准确度。

　　3被动式测量方法

　　虽然TOF相机操作简单，处理速度快，在远距离测量环境中具有较高的精度，但由于硬件条件的制约，目前市场上TOF相机易受高低温、真空等内腔环境因素的影响，三维重建的稳定性不高。同时TOF相机读取图像不清晰会导致还原内腔深度图像精度较差。同时TOF相机应用成本较高，故在内腔环境下利用飞行时间法进行三维重建的应用较少。

　　双目立体视觉系统模仿人类双眼视觉的原理，通过放臵两台相机从不同的视角对目标物体进行观测，捕获同一个位臵下的左右两侧图像，运用三角测量原理获得图像特征的深度等信息进行三维模型的建立。与其他三维重建技术相比，双目立体视觉法不需要过于复杂的硬件条件，通过相对便捷的操作方法即可实现三维重建，在医学图像处理、机器人视觉、物理科学和物体参数提取等领域中占有重要的地位，是当下三维重建技术中的热点之一。 在实现双目视觉法的整个过程中，立体匹配算法起到了关键作用，在内窥镜的应用场景中，通过在两个或多个观察点之间寻找对应关系，进而获得不同点之间的视差，实现内腔三维信息投影，获得内腔三维模型。

　　2004年，Lau等人[29]针对传统局部匹配算法的费时且精度不高的不足，开发了一种表面跟踪算法，通过调整局部曲面结构的数值信息，从而直接推断出心脏的三维结构。该算法既具有强稳定性且计算效率较高。同年，Stoyanov等人[3031]针对软组织高光变形部分提出一种3D深度恢复方法，将图像校正与约束视差配准相结合，得到了腹腔的深度信息，同时保证了立体腹腔镜运动稳定性。

　　特征匹配算法具有较强的抗干扰性、计算量小、速度快的优点。20102013年，Stoyanov等人[3基于特征匹配通过结构传播对心脏表面稀疏重建。该算法首先组建特征点对的集合，然后获得点对之间的视差数据，然后估计每一帧的立体视差和连续帧之间的运动信息，对软组织表面镜面反射和手术器具遮挡的影响具有较好的鲁棒性。但是该方法得到稀疏的视差场，需要进一步通过复杂的插值计算才能得到较为稠密的心脏表面重建场景。

　　2014年，Totz等人[35]在稀疏场景重建的基础上提出采用迭代金字塔法进行序贯局部匹配传播，进而得到准稠密立体匹配的重建方法。与其他顺序处理图像金字塔方法相反，该方法从金字塔顶端开始垂直遍历至底端，并从左到右进行特征匹配以提高图像分辨率。2016年，Penza等人[36]提出基于滑窗和Census变换特征的软组织稠密三维重建方法，利用超像素方法对视差图进行细化。

　　该方法有效应用于腹腔微创手术增强可视化，同时简化了术前模型与术中部位之间的配准过程。 基于特征匹配算法由于缺少致密的特征点，无法重建出稠密的内腔场景。基于特征区域的匹配算法通过在局部区域内提取目标进而获得致密的深度场景，但是匹配过程中目标搜索策略速度低、耗时较长。2018年，Bilel等人[37]提出一种基于小波分析的双目视觉法，将小波分析应用到了内腔图像分析中，在立体匹配环节大大减小了计算量，提高了图像的传播速度，改善了图像的分辨率。该方法通过小波分析处理左右视图的小波子带，根据双目视觉法的原理对立体内窥镜图像的局部特征进行增强处理，为内腔重建出更致密的三维图像打下了基础。

　　但是所提出的增强方法会增加镜面反射分量，同时在立体内窥镜图像受到较大的遮挡的情况下，可能会影响重建效率。在图像特性不连续的区域中常出现图像周围特性有阶跃变化的边缘特征，特征匹配解决了抗噪与非连续区域处的误匹配问题。2018年，Wang等人[38]提出一种基于高斯加权变换的特征匹配算法实现了内腔三维重建。该算法针对边缘和不连续区域，利用图像熵和区域增长提取了遮挡导致的失配像素，与经典的立体匹配算法相比，立体匹配的平均相对误差缩小至8.48%，长度测量的平均相对误差减少至3.22%，可以有效地利用内窥镜对人体内腔进行测量与重建。

　　双目立体视觉技术具有抗干扰性能强、对环境要求不高、深度信息计算简单的优点，从而在人体内腔三维重建中得到应用。但由于双目立体视觉技术需要两个摄像头，并且对内窥镜直径的大小有较高要求，同时在内腔环境中可能出现遮挡器官或者视角受限等问题。视觉匹配和视差求取一直是双目立体视觉的研究热点，在匹配的过程中得到的特征点较为稀疏且特征点匹配耗时长。所以目前主要是在工业内窥镜中得到广泛应用，在医用手术内窥镜中的应用有限。

　　运用CT技术进行临床诊断可较快定位患者病灶，进行及时有效的治疗，因而将常规CT与三维重建技术相结合，有利于更加准确的定位病灶位臵，揭示病灶特征与组织之间的关系。进一步，将内窥镜三维重建技术与CT三维影像重建信息的融合，在图像处理平台进行进一步的优化处理，使诊断的准确率得到有效提升，对疾病的发现与诊断具有重要意义，对术前完整性评估具有良好价值。

　　4.优化三维重建算法运算量

　　运算量大是人体内腔三维重建技术现在面临的主要难题，过大的运算量占用了较长的时间，导致三维重建的效率低下。例如，双目视觉方法由于受光照、图像特征等因素的影响，在潮湿、昏暗的内腔环境下对特征匹配的要求更加严格。为了优化后续的位姿估计，需要剔除误匹配点对，造成算法计算量剧增，对实时应用场景提出较大挑战。由于曝光不均、噪声等因素通常会引起的病灶区数据漏检、边界模糊等问题，进行3D重建前通常会通过精确超分辨率重建进行预处理，也需要大量运算进行迭代计算等等。人体内腔三维重建技术的运算量过大对重建的实时性造成很大影响，如何合理利用计算机技术，采用GPU计算、网络云计算等多种方式，节省时间，提高运行速度及效率是解决该问题的关键。

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　　5结束语

　　人体内腔三维重建技术已经得到广泛的应用，并随着科学技术的进步在不断的更新迭代，其方法对临床医学产生了深远影响。医学图像的三维重新在临床诊断中发挥着越来越重要的作用，也在一定程度上加速了临床医学的发展进程。本文在分类介绍了人体内腔环境下的三维重建方法并给出相应的评析，此外本文还阐述当前三维重建算法存在的问题并对未来的研究工作进行了展望，但是这些方法想要应用到实际中都还要更进一步的研究和考察。因此，人体内腔三维重建领域中，结合优化算法进行病灶精确定位、结合多传感器融合图像信息进行内腔表面精准三维重建、将三维重建方法与已有技术相结合等研究方向，都需要进行更加深入细致的研究。

　　参考文献：

　　[1]M.Rosen,J.Ponsky.Mininmallyinvasivesurgery[J].Endoscopy,2001,33(4):358364

　　[2]费保蔚.计算机辅助外科手术(CAS)的方法和进展[J].国外医学生物医学工程分册2015,20(4):624631FeiBaowei.ThemethodanddevelopmentofcomputeassistedSurgery[J].JBiomedEng.2015,20(4):62431.

　　作者：吴海滨，徐若彤，王爱丽，，于晓洋，岩堀祐之，赵蓝飞，刘赫