一种基于深度学习用于单目内窥镜实时追踪病灶位置并以三维图像重建的形式动态展示病灶图像的方法

本发明涉及一种基于深度学习用于单目内窥镜实时追踪病灶位置并以三维图像重建的形式动态展示病灶图像的方法，包括以下步骤：1. 搭建双目内窥镜摄像系统；2. 构建基于Mnas网络的卷积神经网络；3.使用ScanNet数据集等数据集对基于Mnas网络的卷积神经网络进行第一轮训练；4. 使用采集的单目视频以及对应的计算深度图作为训练数据集，对基于Mnas网络的卷积神经网络进行第二轮训练；5. 将单目内窥镜软件摄像系统采集的图像以视频流媒体的方式输入到基于Mnas网络的卷积神经网络，输出为三维图像以及单目内窥镜在三维图像上轨迹的实时追踪。本发明不仅提供了操作简单便捷的三维重建方法，也方便了医生对病灶的寻找和更具体的观察，提高了医生的手术效率。