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Tesi etd-04032013-090936


Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
ZINGONI, ANDREA
URN
etd-04032013-090936
Titolo
Sviluppo di funzionalità di augmented reality per computer assisted surgery
Struttura
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
Commissione
relatore Prof. Diani, Marco
relatore Prof. Corsini, Giovanni
relatore Dott. Ferrari, Vincenzo
Parole chiave
  • visore 3D
  • calibrazione telecamera
  • computer vision
  • object detection
  • localizzazione
  • modellizzazione telecamere virtuali
  • realtà aumentata
  • chirurgia assistita dal computer
Data inizio appello
22/04/2013;
Disponibilità
completa
Riassunto analitico
Negli ultimi anni, l'augmented reality -AR- ha aperto una finestra su un mondo di possibilità, che trovano spazio in tantissimi campi, anche molto diversi tra loro. Uno di questi è la chirurgia assistita dal computer (computer assisted surgery -CAS-).
In questo lavoro, verrà mostrata un'interessante applicazione dell'AR in questo ambito, che consiste nel mixare, in modo coerente e in tempo reale, modelli virtuali 3D di parti anatomiche di un paziente, ottenuti da immagini TAC o RM, con immagini dal vivo di esso, acquisite per mezzo di telecamere. Il dispositivo utilizzato è un visore 3D dotato di telecamere, leggero e portatile (nonché economico), che un chirurgo può indossare, in fase pre-operatoria, per visualizzare il risultato degli esami radiologici, direttamente sul paziente e così pianificare meglio l'intervento che si sta accingendo a compiere.
Le varie fasi che portano alla fusione delle immagini reali e virtuali verranno analizzate nel dettaglio, sia nei loro aspetti teorici che nei loro aspetti pratici: partiremo con le problematiche relative alla calibrazione, che ci porteranno a trovare un modello per descrivere analiticamente una telecamera, mediante alcuni parametri propri di essa e altri propri del modo di inquadrare la scena; continueremo occupandoci di aspetti di computer vision, (in particolare di pattern detection), al fine di localizzare alcuni pattern noti in precedenza, che, grazie alle loro caratteristiche, sono in grado di fornire informazioni sulla loro posizione/orientazione rispetto alle telecamere, creando così una relazione mondo-telecamera che si aggiorna in tempo reale; per concludere, tramite le informazioni ottenute in precedenza modelleremo due telecamere virtuali che abbiano lo stesso comportamento di quelle reali, istante per istante, in modo tale da consentire un perfetto matching real-time delle due scene inquadrate (quella reale e quella virtuale, costituita dall'immagine radiologica).
L'analisi dei risultati sperimentali mostrerà un ottimo comportamento del sistema in quanto ad accuratezza e latenza, che fanno sì che il mix di elementi reali e virtuali risulti verosimile e dunque ben usufruibile.
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