一种基于深度学习的肝脏术前到术中的点云配准方法

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一种基于深度学习的肝脏术前到术中的点云配准方法
申请号:CN202411833080
申请日期:2024-12-13
公开号:CN119672079B
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的肝脏术前到术中的点云配准方法,包括以下步骤:获取现有真实三维肝脏模型数据;对现有真实三维肝脏模型数据进行预处理,得到术前肝脏完整点云和术中肝脏部分点云,以对应的术前肝脏完整点云和术中肝脏部分点云作为样本,获取样本数据集;基于双分支网络框架,构建初始肝脏点云配准模型;使用样本数据集对初始肝脏点云配准模型进行训练,得到肝脏点云配准模型;使用肝脏点云配准模型,进行实际的肝脏点云配准。本发明方法不仅在配准精度上有了极大提升,还提高了配准的速度,使其具有实时性,相比现有方法具有配准精度高,配准速度快的优点。
技术关键词
肝脏模型 子模块 注意力 点云 双分支网络 三维表面模型 特征提取模块 样本 数据 顶点 配准误差 矩阵 坐标 通道 泊松比 框架 关系
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