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申请/专利权人：宁波意丞科技发展有限责任公司
摘要：本发明公开了一种关节镜术中导航方法，特别是一种基于三维轮廓匹配的镜下对象位姿配准方法，在术前，重建手术关节的三维模型，并进行位姿采样，并得到包含位姿信息的关节轮廓特征模板库；在术中，对关节镜拍摄的视频流，应用HED边缘检测算法提取目标骨骼的轮廓特征，再通过MatchNet特征匹配算法将识别到的特征与模板库进行匹配，获得最大置信度的姿势信息以完成三维位姿虚拟重建，同时在术中结合识别到的轮廓特征与位姿信息结合，以对骨性标记物进行空间定位。本发明解决了“提升关节镜术中骨性标记物的空间定位精度”的技术问题，其通过基于三维轮廓匹配实现了对术中关节骨骼、关节镜和手术器械的相对位姿的实时估计，实现骨性标记物的空间定位。
主权项：1.一种基于三维轮廓匹配的镜下对象位姿配准方法，其特征是包括以下的步骤：步骤一，在术前准备阶段，结合CT增强扫描技术获取手术关节的图像，再采用三维重建软件对手术关节进行三维重建，得到手术关节的三维模型；在获得三维模型后进行位姿采样，基于球面均匀采样算法在三维模型周围生成采样点；对于每个采样点，采用四元数表示法定义相机朝向，确保相机始终对准模型中心；在手术指定的姿势范围内，以0.5°的角度间隔进行采样，生成密集的视点集合；对每个采样点，通过OpenGL进行三维模型的离屏渲染，再通过设置正交投影矩阵和视图矩阵将模型投影到二维图像平面；随后应用HED边缘检测算法提取轮廓特征，并使用HOG描述子进行编码，形成特征模板；同时，通过记录每个模板对应的相机外参矩阵，使用四元数和欧拉角双重表示方法存储旋转信息以得到包含位姿信息的关节轮廓特征模板库；步骤二，在术中，对关节镜拍摄的视频流，先对图像进行预处理和畸变矫正使其特征明显，随后同样应用深度学习HED边缘检测算法提取目标骨骼的轮廓特征，再通过MatchNet特征匹配算法将识别到的特征与模板库进行匹配，获得最大置信度的姿势信息以完成三维位姿虚拟重建，同时在术中结合识别到的轮廓特征与位姿信息结合，以对骨性标记物进行空间定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波意丞科技发展有限责任公司 基于三维轮廓匹配的镜下对象位姿配准方法
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