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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，揭示了一种3D腹腔镜手术相机姿态估计方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取腹腔的影像集合；基于所述影像集合、预设的结构相似性指数公式确定深度图像、第三光流图、第四光流图，而后基于所述深度图像、所述第三光流图、所述第四光流图以及训练好的UNet网络进行姿态估计。能够在保持较高精度的前提下，不需要高性能的CPU、GPU和高质量的传感器如RGB‑D相机、激光雷达等的支持，设备复杂度降低，更好的利用双目系统获取的手术数据，提高特征提取的准确度，在不同的手术场景中实现更精确的摄像机姿态估计，以增强手术导航的精度和综合性，提升手术的精确性和安全性，优化手术流程和提高术后评估的质量。
主权项：1.一种3D腹腔镜手术相机姿态估计方法，其特征在于，所述3D腹腔镜手术相机姿态估计方法包括：获取腹腔的影像集合，所述影像集合包括左侧拍摄的第一左侧影像、右侧拍摄的第一右侧影像、左侧拍摄的第二左侧影像、右侧拍摄的第二右侧影像，所述第一左侧影像的拍摄时间早于所述第二左侧影像，所述第二右侧影像的拍摄时间早于所述第二右侧影像，所述第一左侧影像与所述第一右侧影像的拍摄时间相同；基于所述第一左侧影像、第一右侧影像以及预设的结构相似性指数公式进行计算，得到匹配成本；基于所述第一左侧影像、第一右侧影像以及所述匹配成本，确定深度图像；基于所述第一左侧影像、第二左侧影像以及所述结构相似性指数公式，确定第一结构相似性指数，并基于所述第一右侧影像、第二右侧影像以及所述结构相似性指数公式，确定第二结构相似性指数；基于所述第一左侧影像、第二左侧影像计算光流，得到第一光流图，并基于所述第一右侧影像、第二右侧影像计算光流，得到第二光流图；基于所述第一结构相似性指数、第一光流图确定第三光流图，并基于所述第二结构相似性指数、第二光流图确定第四光流图；基于所述深度图像、所述第三光流图、所述第四光流图以及训练好的UNet网络进行姿态估计。
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权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 3D腹腔镜手术相机姿态估计方法、装置、设备及存储介质
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