基于位置数据的局部参数化曲面逼近及自动阶次选择
机器人学
2020-07-14 v2
摘要
从位置数据获取解剖结构图对于导管与软组织交互的医疗应用十分重要。为改善此类场景下的自主导航，我们需要超越通常可用的非参数化地图的更多信息。我们提出了一种从位置数据进行局部曲面逼近并自动选择曲面阶次的算法。传统的曲面拟合目标函数从贝叶斯视角推导得出。占据图中的后验概率被作为权重并入所选用于曲面拟合的点中。我们新颖的迭代算法利用贝叶斯信息准则实现曲面阶次选择。仿真表明，在存在噪声的情况下，该算法能够自动选择与潜在曲面一致的曲面阶次。同时给出了在人体手术数据上的结果。
引用
@article{arxiv.1912.06981,
title = {Local Parametric Surface Approximation With Automatic Order Selection From Position Data},
author = {Michael R. Walker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.06981},
year = {2020}
}
备注
Accepted for publication in the 2020 International Symposium on Medical Robotics (ISMR)