摘要
本发明公开了一种基于双目摄像头的图卷积增强腹部器官实时跟踪方法,包括以下步骤:收集数据并进行标注,构建术前模型并进行训练,重建三维模型并进行优化,采用共旋转有限元建模,构建生物力学模型,进行术前初始配准,消除患者在术前和术中成像之间的变化,提取多种腹部器官特征并匹配特征点,进行术中变形配准并动态跟踪特征点对实验结果进行验证;本发明高效地解决了软组织复杂变形的难题,通过深度学习算法精准筛选关键特征点,并创建位移矢量场,在时间上为生物力学模型提供了边界条件,能够有效模拟各种复杂变形,并且能够自适应跟踪术中软组织的动态变化,显著提升对软组织复杂变形行为的捕捉与建模能力。
技术关键词
生物力学模型
双目摄像头
跟踪方法
三维表面模型
有限元建模方法
刚性匹配方法
控制点
矩阵
汉明距离
重建三维模型
CT扫描图像
手术全过程
软组织
影像
块匹配算法
高斯混合模型
双目摄像机
关键特征点
系统为您推荐了相关专利信息
配网故障抢修
GIS地理信息系统
生物特征数据
RFID标签数据
抢修路径规划
层次结构特征
跟踪方法
动态解码
状态空间模型
全卷积网络