目的:利用深度相机开发三维点云放疗实时监测系统并验证其可行性。方法:以深度相机坐标系为世界坐标系，由校准模体得到定位CT坐标系与世界坐标系之间的转换关系。患者的定位CT点云经上述关系转换到世界坐标系中并与深度相机实时获取的患者表面点云配准计算六维误差，完成摆位验证及放疗中分次内体位误差监测。统计系统六维计算误差的均值、标准差，配准后点云的豪斯多夫距离以及各部分程序运行时间，验证系统的可行性。选取15例真实患者，统计本系统与锥形线束CT之间六维误差。结果:模体实验中，系统在左右、头脚、腹背方向的误差分别为（1.292±0.880）、（1.963±1.115）、（1.496±1.045）mm，在偏转、俯仰、翻滚角度的误差分别为0.201°±0.181°、0.286°±0.326°、0.181°±0.192°。对于真实患者，系统平移误差在2.6 mm以内，旋转误差在1°左右，程序运行1~2帧/s，精度和速度满足放疗要求。结论:基于深度相机的三维点云放疗实时监测系统能自动完成放疗前摆位验证、放疗中体位实时监测，并提供误差视觉反馈，具有潜在的临床应用价值。

目的:研究胰岛素笔用针头结构设计和使用方法中的各项参数对其性能的影响。方法:选取21款常规型针头和5款自毁型针头，采用试验机夹持针头并分别以50、100、150、200、250 mm/min的速度匀速垂直穿刺被测材料，分析进针速度对刺穿力的影响。通过高速度数码相机分别记录小接触面和大接触面针头在4 N下产生的形变情况。分别通过间接测量和直接测量法测量压力为1、3 N时的刺入深度，并对实验后的样本进行取样拍照，记录损伤区域的最大损伤宽度。采用试验机采集下压力为2 N时倾斜6°、9°、12°时针头的抗倾斜阻力。通过SPSS 27.0软件对实验数据进行统计学分析，并采用LSD多重比较法进行单因素方差分析。结果:进针速度为50 mm/min的刺穿力与其余4种进针速度下的刺穿力差异均具有统计学意义（均 P<0.05），而其余各组间的差异均无统计学意义（均 P>0.05）。小接触面针头对材料的形变显著，刺入深度大，最大损伤宽度大，抗倾斜阻力小。大接触面针头对材料的形变较小，刺入深度小，最大损伤宽度小，抗倾斜阻力大。 结论:大接触面针头受不同使用方法的影响较小。六边形和十字形针座比圆形针座的抗倾斜能力更强，其中六边形针座不易随转动轴改变的影响，性能最优。在结构设计时，应减小连结部尺寸、选择合适的针座形状。

目的:评估中国青年人群的面部不对称性。方法:2017年5至12月在北京地区公开招募青年受试者。使用VECTRA H1三维立体照相机为所有受试者拍摄面部三维照片。将照片导入Geomagic Wrap 2017中，标记软组织标志点并建立坐标系，通过外眦点的水平面和过口角点的水平面将面部分为上、中、下3个部分。冠状面上，通过坐标计算双侧标志点到正中矢状面的距离以及睑裂高；面深度方面，通过坐标计算面深度指标，共13个测量指标。以配对 t检验比较双侧测量值是否存在统计学差异，并计算双侧绝对差值和非对称率。最后对男性和女性的测量结果进行比较， P<0.05为差异有统计学意义。 结果:共招募到122名青年受试者，其中男性60名，年龄(25.1±3.8)岁，女性62名，年龄(27.3±4.3)岁。(1)冠状面上，男性双侧耳屏点和口角点到正中矢状面距离比较，差异有统计学意义( P<0.05)；女性双侧外眦点、上睑顶点以及耳屏点到正中矢状面距离比较，差异均有统计学意义( P<0.05)。双侧标志点中(除外睑裂高)，双侧外眦点到正中矢状面的距离绝对差值最小，在男性和女性中分别为(1.00±0.88) mm和(1.08±0.79) mm( t＝0.541， P＝0.589)，非对称率仅为2.1%和2.4%；双侧耳屏点到正中矢状面距离的绝对差值最大，在男性和女性中分别达到(3.45±2.54) mm和(2.89±2.86) mm( t＝-1.149， P＝0.253)，非对称率为4.6%和4.1%。(2)面深度方面，所有受试者双侧面深度指标比较，差异均有统计学意义( P<0.05)。双侧耳屏点到颏前点距离绝对差值最大，在男性和女性中分别达到(2.62±1.69) mm和(2.45±1.69) mm( t＝-0.491, P＝0.625)，非对称率均为1.8%；双侧耳屏点到眉间点距离绝对差值最小，在男性和女性中分别为(1.77±1.25) mm和(1.91±1.54) mm( t＝0.587， P＝0.558)，非对称率为1.4%和1.6%。 结论:中国青年人群中普遍存在一定的面部不对称性，双侧绝对差值一般不超过3.5 mm，上1/3面部的对称性较高，下1/3面部对称性较低。

目的:评估基于多深度相机的三维重建技术用于放射治疗患者日常定位的可行性。方法:使用3个Intel RealSense D435i相机，经过感兴趣区域提取、滤波、配准、拼接等过程，实时融合点云，重建患者的真实光学3D表面。重建后的表面与定位CT体表外轮廓配准以完成定位。本文使用多个模体验证系统可行性，以及头颈部患者5例、胸部患者10例、骨盆部患者5例验证临床可行性。采用配对 t检验分析各组数据。 结果:系统运行时间为0.475 s，可达到临床上实时监测要求。模体实验中配准六维误差分别为左右（1.00±0.74）mm、头脚（1.69±0.69）mm、腹背（1.36±0.87）mm、偏转角0.15°±0.14°、俯仰角0.25°±0.20°、翻滚角0.13°±0.13°。在实际患者摆位中平均摆位误差为左右（0.77±0.51）mm、头脚（1.24±0.67）mm、腹背（0.94±0.76）mm、偏转角0.61°±0.41°、俯仰角0.69°±0.55°、翻滚角0.52°±0.35°，平移误差在2.8 mm以内，其中骨盆区域摆位误差最大。结论:多深度相机实时三维重建技术适用于放疗患者定位，该方法定位准确，可检测患者位置的微小移动，满足放疗要求。

目的:采用自制二维闪烁体探测器对主动式点扫描质子重离子加速器放疗系统进行质控检测，为质子重离子束的质量(束斑位置、束斑大小、虚源、深度分布曲线及射程等)提供快速检测方法和参考。方法:探测系统由硫氧化钆闪烁体荧光屏、不锈钢板和光学数码相机组成。将质子重离子束垂直入射到闪烁体荧光屏转化为可见光，经不锈钢镜面反射至相机成像仪上形成图像信号，通过对信号分析处理，获取质控参数。结果:多丝正比室和闪烁体探测测得量束斑位置偏差<1mm。多丝正比室测得束斑大小与用闪烁体探测系统器测得量值之间差值：质子为(1.40±0.59)mm，碳离子为(0.5±0.08)mm。429.25MeV/u碳离子的 x、 y轴虚源分别为751.8、805.6cm，与物理距离差值<1%。测得287.5MeV/u碳离子的射程为160mm。 结论:自制闪烁体探测器可以测量束斑位置、束斑大小、虚源、深度分布曲线及射程等。该探测器可作为一项质子重离子治疗质控的有效工具。

目的:基于深度学习的双模态眼底照相机研究视网膜分支静脉阻塞（BRVO）患眼视网膜血氧饱和度及血管形态变化。方法:前瞻性研究。2020年5~ 10月于温州医科大学附属眼视光学院检查确诊的BRVO患者31例31只眼（BRVO组）和性别年龄匹配的健康志愿者20名20只眼（对照组）纳入研究。BRVO组31例31只眼中，既往接受1次玻璃体腔注射抗血管内皮生长因子药物治疗20例20只眼，未接受任何治疗11例11只眼；并据此分为治疗组、未治疗组。应用双模态眼底照相机采集视网膜图像；利用深度学习方法在黄斑感兴趣区域（MROI）分割动静脉；使用光密度比计算对照组受检眼、BRVO组患者受累侧和非受累侧视网膜血氧饱和度（SO 2 ），并计算MROI内动静脉直径、曲率、分形维数及密度。组间定量资料比较采用单因素方差分析。 结果:BRVO组患眼、对侧眼及对照组受检眼MROI内动脉SO 2 （SO 2-A）比较，差异有统计学意义（ F=4.925， P<0.001 ）；静脉SO 2 （SO 2-V）比较，差异无统计学意义（ F=0.607， P=0.178 ）。未治疗组患者受累侧、非受累侧MROI内SO 2-A较对照组升高，差异有统计学意义（ F=4.925， P=0.012）；SO 2-V比较，差异无统计学意义（ F=0.607， P=0.550）。治疗组受累侧、非受累侧和对照组受检眼MROI内SO 2-A、SO 2-V比较，差异均无统计学意义（ F=0.159、1.701， P=0.854、0.197）。治疗组、未治疗组受累侧和对照组受检眼MROI内SO 2-A、SO 2-V比较，差异无统计学意义（ F=2.553、0.265， P=0.088、0.546 ）。未治疗组、治疗组患眼和对照组受检眼动脉直径、动脉曲率、动脉分形维数、静脉分形维数、动脉密度、静脉密度比较，差异均有统计学意义（ F=3.527、3.322、7.251、26.128、4.782、5.612， P=0.047、0.044、0.002、<0.001、0.013、0.006）；静脉直径、静脉曲率比较，差异无统计学意义（ F=2.132、1.199， P=0.143、0.321 ）。 结论:BRVO患者SO 2-A较健康眼升高，抗血管内皮生长因子药物治疗后降低；SO 2-V不变。

目的:研发一套步态采集与分析系统，并验证其应用于膝关节骨关节炎患者的步态定量记录与分析的可行性及效果。方法:收集2017年4月至2018年10月于门诊19例膝关节骨关节炎（knee osteoarthritis，KOA）患者和19例健康志愿者的步态数据，利用基于深度相机的步态数据记录软件其步态数据。19例膝关节骨关节炎患者中，男9例，女10例，年龄（50.1±9.4）岁；19位健康志愿者中，男8例，女11例，年龄（50.7±10.3）岁。从采集的步态数据中，自动计算静态步态特征如步速、步长、步幅等，以及动态步态特征，并进行统计学差异分析，判断这些定量步态特征与膝关节骨关节炎的相关程度。结果:将深度相机采集的步态数据与Motion Analysis多红外相机系统所采集的数据比较，采集的膝关节夹角的平均角度误差为0.98°，证明了深度相机所记录的步态数据的正确性。KOA组和健康组步态特征的统计学差异分析表明， P<0.05的步态特征包括步速（ r=-0.922， P<0.001），步长（ r=-0.897， P=0.004），步幅（ r=-0.914， P<0.001），左右膝关节夹角动态特征（ r=0.775， P=0.001）。 结论:基于深度相机的步态采集与分析系统，可准确记录和存储膝关节骨关节炎患者的步态数据，所提取的步态定量特征对于膝关节骨关节炎患者和健康组有统计学差异，能为骨关节步态分析提供帮助。

目的:开发细胞级高分辨率、结构与功能一体化的双模态全视场光学相干层析系统(full-field optical coherence tomography,FFOCT),实现角膜缘组织的双模态FFOCT成像.方法:基于Linnik干涉成像原理,利用高数值孔径显微物镜(NA=0.8)及高速平面互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor,CMOS)相机,设计搭建高分辨率的组织静态结构和内源动态功能成像一体化双模态FFOCT系统;构建基于四相位调制结构影像提取及时域干涉信号动态频谱分析的功能影像重建算法;对人供体角膜缘组织开展各深度层的双模式FFOCT成像有效性验证.结果:搭建的双模态FFOCT成像系统可实现横向分辨率0.5 μm,轴向分辨率1.7 μm,成像视野320 μm×320 μm,相机采集速度100 Hz.系统实现角膜缘组织无外源标记情况下的细胞级分辨率三维结构和内源功能成像,FFOCT静态结构影像清晰显示角膜缘上皮、Vogt栅栏、隐窝、基质、血管及淋巴管等结构,FFOCT动态功能影像突出显示了代谢活跃细胞(角膜缘上皮细胞、免疫细胞等).结论:双模态FFOCT高分辨率成像系统可提供角膜缘微观结构和活细胞无标记内源功能可视化信息,将为角膜缘疾病的研究及临床诊疗提供全新的成像分析技术.

目的 通过深度相机和神经网络估计人在直线行走时髋、膝和踝关节的屈伸力矩.方法 利用光学运动捕捉系统、测力板和Azure Kinect深度相机采集20个人的步态信息,受试者被要求以其偏好的步行速度直线行走,同时踏在测力板上.并利用Visual 3D仿真得到关节力矩作为参考值,分别训练人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型进行关节力矩估计.结果 ANN模型估计髋、膝和踝关节的关节力矩的相对均方根误差(relative root mean square error,rRMSE)分别为15.87％～17.32％、18.36％～25.34％和 14.11％～16.82％,相关系数分别为 0.81～0.85、0.69～0.74 和 0.76～0.82.LSTM 模型具有更好的估计效果,rRMSE分别为8.53％～12.18％、14.32％～18.78％和6.51％～11.83％,相关系数分别达到了 0.89～0.95、0.85～0.91和0.90～0.97.结论 本文证实了利用深度相机和神经网络无接触估计人体下肢关节力矩方案的可行性,其中LSTM模型具有更佳的表现.关节力矩估计结果与现有研究相比具有更好的精度,潜在应用场景包含远程医疗、个性化康复方案制定以及矫形器辅助设计等.

目的:为完成器械护士机器人手术器械识别及传递任务,提出一种基于多级联深度学习处理器的手术器械检测和姿态估计算法.方法:提出的多级联深度学习处理器CYSP算法级联了添加坐标注意力模块的YOLOX(YOLOX with coordinate attention block,CA-Y OLOX)、分割一切模型(segment anything model,SAM)、主成分分析(principal component analysis,PCA)等功能模组.首先,应用CA-YOLOX进行器械种类识别,完成x、y坐标粗定位;其次,利用SAM分割器明确手术器械在RGB图像中的位置,引入深度信息和相机内部参数获得手术器械点云;最后,对手术器械点云使用PCA算法获得其质心、主方向和法线方向,凭此求解目标坐标系(手术器械质心坐标系)与机械臂基坐标系间的旋转平移(rotation and translation,RT)矩阵,并将该矩阵转换为四元数传递给机械臂控制单元,使机械臂可以到达相应位置拾取器械,完成器械传递任务.在自建的手术器械图像数据集上完成迁移训练并评估提出算法的效果,在七自由度机械臂上进行器械传递实验并评估该算法的成功率.结果:多级联深度学习处理器CYSP算法在手术器械数据集上的识别准确率为98.52％,器械传递实验的成功率为94％,识别平均用时为0.28 s.结论:多级联深度学习处理器CYSP算法具有较好的可靠性和实用性,能有效辅助器械护士机器人完成手术器械识别及传递任务.