基于三维重建与深度神经网络的肺癌术中导航定位方法

本发明涉及医疗图像处理与手术导航技术领域，尤其涉及基于三维重建与深度神经网络的肺癌术中导航定位方法，包括：基于多源光学与声学融合，先对术中采集到的初步净化数据执行分形小波多层分解，获得光学与声学通道以及分形测度的多模态特征；利用量子启发式多代理搜索发现潜在病灶或变形严重的关键区域，并在神经辐射场中对缺陷或噪声部分进行插值补全；将插值结果与肺部三维模型进行弹性形变配准，计算非线性形变场和术中肿瘤预测坐标数据；通过外部追踪信息将形变后肺部模型叠加到增强现实环境中显示病灶位置。当监测到肺萎陷或牵拉幅度超限时，重复搜索与配准以实时更新，实现对肺部动态形变下的精准导航定位。