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申请/专利权人：江苏人冠医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及基于卡尔曼滤波的医疗器械视觉跟踪方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决腔镜手术中的操作难度和效率问题。首先，获取腹腔镜视频流数据，利用深度学习模型识别和分割手术器械头部位置，得到边框图像数据。用户选择追踪目标后，采用卡尔曼滤波算法预测下一帧的边框图像数据。然后，继续使用深度学习模型识别下一帧的器械头部位置，通过IOU匹配算法确定最佳匹配边框数据，确保追踪的准确性和连续性。基于确定的边框数据，实时计算腹腔镜机器手臂末端的目标位姿，并发送驱动指令，实现腹腔镜自动化和精确定位。该方法提高了手术的连续性、稳定性和安全性，减轻了医生负担，增强了持镜臂机器人的临床适用性。

主权项：1.一种基于卡尔曼滤波的医疗器械视觉跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取腹腔镜所拍摄的视频流数据；采用预设的手术器械追踪深度学习模型对所述视频流数据中的当前图像帧中的各个手术器械的头部位置进行识别分割处理，得到多个器械头部的边框图像数据；响应于用户的选择指令，从所述多个器械头部的边框图像数据中确定用于追踪目标器械头部的初始边框图像数据；将所述初始边框图像数据作为预设的卡尔曼滤波算法的状态预测输入，进行状态预估分析，确定所述初始边框图像数据在下一图像帧中的预估边框图像数据；采用所述手术器械追踪深度学习模型对手术视频数据流中的下一图像帧中的各个手术器械的头部位置进行识别分割处理，得到多个器械头部的边框图像数据；采用预设的手术器械追踪IOU匹配算法，计算所述预估边框图像数据分别与下一图像帧识别分割处理所得的多个边框图像数据的交集面积和并集面积之间的比例数值；采用比例数值最大的下一图像帧识别分割处理所得的边框图像数据作为所述目标器械头部在所述下一图像帧中追踪到的目标边框图像数据；将所述目标边框图像数据作为初始边框图像数据，并继续执行“将所述初始边框图像数据作为预设的卡尔曼滤波算法的状态预测输入，进行状态预估分析，确定所述初始边框图像数据在下一图像帧中的预估边框图像数据”步骤；基于依次确定的所述目标边框图像数据，实时计算所述腹腔镜的机器手臂末端需要到达的目标位姿，并根据所述目标位姿向所述腹腔镜的机器手臂实时发送驱动指令，令所述腹腔镜实时跟踪所述目标器械的头部位置。

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