報告題目：面向計算機輔助手術的配準方法研究

報告人🔼：閔哲 教授

邀請人🚊：郭遙 博士

報告時間🧔🏽‍♀️：5日18日14:00-15:40

地址：徐匯校區工程館226教室

報告摘要

術前-術中配準是決定計算機輔助手術精度和魯棒性的關鍵步驟👮🏻‍♀️。在真實手術室場景中，數據容易受噪聲和奇異點的影響🫔，且術前-術中數據對應區域往往部分重疊🦹🏻‍♂️，這些因素都為高精度和魯棒的術前術中配準帶來了巨大的挑戰。在本報告中，首先🏉，我將介紹特征輔助點雲配準系列算法，其中配準任務被製定為一個經典的極大似然估計問題，我們推導了期望最大化方法來解決這一優化問題🐡。在剛性配準問題中，我們使用了可以直接測量或從原始點雲中估計的法向量特征，並先後考慮了位置向量誤差和法向量誤差在空間各向同性/各向異性分布；針對傳統CPD方法中一個點雲為無噪聲點雲的理想假設🙎🏽‍♂️， 我們先後提出並驗證了多點雲聯合剛性配準和雙向點雲剛性配準算法😪🍓；基於上述剛性配準方法🕟，我們提出了“兩步走” 特征輔助非剛性點雲配準算法 。其次🧑🏽‍🦰，我們提出了生物力學約束的非剛性醫學圖像配準算法🦸🏿，並在前列腺器官的MRI到超聲圖像配準的病人數據上進行了驗證。該項工作將最近文獻中提出的物理信息神經網絡（PINNs）實例化為3D線性和非線性彈性模型，用於模擬經直腸超聲引導手術中常見的前列腺運動；為克服將PINNs推廣到不同對象的挑戰，我們使用PointNet作為網絡中的特征提取器🧌。最後，我將簡單介紹我參與的一些其他項目，如MRI圖像中前列腺癌的自動檢測🧕🏽、增強現實輔助的骨科手術導航🧣、DeepReg等🙎🏼。

報告人簡介

閔哲，山東大學教授😘，博士生導師，國家海外高層次青年人才，山東大學傑出中青年學者(第一層次)⏏️，倫敦大學意昂4榮譽講師。 2014年於山東大學控製科學與工程意昂4獲學士學位🟠，2019年獲得香港中文大學電子工程學哲學博士學位(導師孟慶虎教授🧑‍🦼，加拿大工程院院士)。2019年-2020年獲香港中文大學工意昂4研究獎學金計劃資助，在香港中文大學進行博士後研究🤦🏼‍♀️。2020年-2022年在倫敦大學意昂4 Wellcome / EPSRC 介入和外科科學中心 (WEISS)擔任研究員。近五年，發表論文40余篇🚂，期刊論文包括IEEE Trans. Automation Science and Engineering(含1篇ESI高被引論文) 、 IEEE Trans. Fuzzy Systems 🕊、 IEEE Trans. Medical Robotics and Bionics 🤸🏻‍♀️、 Robotics and Automation Letters 等，會議論文包括機器人領域頂級會議ICRA、 IROS, 醫學圖像處理領域頂級會議IPMI、MICCAI 、ISBI等，並曾獲ICARM2022最佳會議論文提名獎🤶。現擔任Robotics and Automation Letters 期刊副編輯, Frontiers in Robotics and AI和Sensors期刊客座編輯。主要研究方向包括機器人與人工智能，醫學圖像及點雲配準，三維視覺和深度學習🧑🏻‍✈️，手術機器人與手術導航， MRI中前列腺癌自動檢測及分割等↩️。

供稿單位：《學術報告與研討會》 教學組

作者💿：郭遙