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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时空卷积神经网络
时间序列预测方法
变量
多尺度特征金字塔
多尺度注意力机制
训练语料库
设备状态信息
注意力
动态知识图谱
节点
预警管理系统
视频监控模块
气象监测站
数据分析模块
预警模型