基于深度学习的术前模型到术中点云的实时配准方法

本发明提供一种基于深度学习的术前模型到术中点云的实时配准方法，涉及3D点云配准领域。本发明中，获取预先重构的术前模型；基于数字高程模型的体内柔性快速三维重建方法，获取实时的术中点云；提取表征术前模型的各向异性特质的术前顶点特征，将术前顶点特征与相应的术中点云特征进行拼接，并作为图卷积神经网络的输入，推理输出形变后的术前模型；以具有对应关系的检测特征点对作为监督信号，构建损失函数训练图卷积神经网络直至收敛，最终输出实时配准的网格三维模型。基于包括特征提取、特征点检测和形变预测的深度学习网络框架，实现非刚性的术前模型到术中点云的实时配准，满足真实微创腹腔镜手术场景下的要求。