图像修复MATLAB代码-Path_Planning_for_FEVAR:利用可变形配准技术实现腹主动脉瘤3D路径规划的机器人辅助...

简介：
这段工作展示了如何运用MATLAB编写算法，结合可变形配准技术进行腹主动脉瘤治疗中3D路径规划的创新应用。该方法旨在提高手术精度与安全性，并减少人为操作误差。 图像修复的Matlab代码Path_planning_for_FEVAR通过可变形配准技术实现腹主动脉瘤3D路径规划，并支持机器人辅助下的开窗血管内修复手术。该软件要求使用Matlab R2016a至R2017a版本，适用于Windows和Linux操作系统。 脚本demo_2D3Dregist.m演示了如何从术中分割的动脉瘤形状（二维图像）及术前骨骼数据（三维模型），恢复用于机器人路径规划的三维骨骼结构。此过程包括导入术前透视检查获取的二维jpg图像、二值化后的2D分割标签以及3D骨骼信息，然后展示基于这些输入的数据进行配准后得到的时间成本和误差评估结果。 功能文件夹包含了在二维与三维骨架之间实现可变形配准时所需的所有代码。请仔细阅读每个文件中的许可证条款，并按照要求引用论文：郑JQ，周XY，C. Riga 和 GZ Yang，“机器人辅助有条件的血管内主动脉修复的单一2D荧光镜图像的3D路径规划”，IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA），2019年。 数据文件夹包含了演示中使用的导入数据集。而“外部”文件夹则包含了一些在演示过程中需要用到但不是项目本身一部分的代码资源。