基于深度学习与动态点跟踪的腹腔镜手术混合现实导航方法

本申请适用于医学图像处理与混合现实技术领域，提供了一种基于深度学习与动态点跟踪的腹腔镜手术混合现实导航方法，包括：通过混合现实对齐技术将包含肾脏、肿瘤及脉管的三维模型与腹腔镜初始帧动态配准，构建基于时序深度神经网络的手术钳运动感知模型，实现三维模型位姿的实时操控与参数锁定，采用多特征点联合跟踪器动态更新二维特征点集合，通过跨象限采样策略构建候选特征组合，通过四象限划分与跨区域采样策略生成候选特征组合，结合重投影误差与位姿连续性约束生成最优相机位姿参数，将半透明三维模型动态覆盖至手术视频。可显著增强对肾脏解剖结构的空间感知能力，减少三维集成肾脏结构模型与腹腔镜视频中肾脏的配准误差，提高导航精度。