[发明专利]一种微创手术器械定位方法和系统

权利要求书

1.一种微创手术器械定位方法，包括以下步骤：

将包含手术器械的图像输入至预训练的神经网络模型，分割出手术器械；

检测所分割出的手术器械特征点，并从检测出的特征点剔除错误匹配的特征点，进而确定显著特征点；

根据左目图像和右目图像的视差数据计算所述显著特征点的三维点云坐标；

以最小化配准误差函数为目标，将所计算的三维点云数据与手术器械标准点云模型在立体视野中配准，获得手术器械的定位信息；

其中，所述最小化配准误差函数表示为：

或转换成求解最优解问题：

s.t r^Tr＝I_m,det(r)＝1

其中，s＝diag(s₁,s₂,…,s_m)是一个尺度矩阵，r是一个旋转矩阵，t是一个平移矩阵，p_i是源点，q_j是目标点，N_m是目标点的数量，N_d是源点的数目，I_m是单位矩阵；

其中，根据以下步骤求解所述最小化配准误差函数：

步骤S71，通过当前的变换(s,r_k,t_k)建立相关性，计算如下：

步骤S72，令s＝diag(s₁,s₂,…,s_m)，计算新的变换(s_k+1,r_k+1,t_k+1)，计算式如下

步骤S73，重复步骤S71和S72，直到s的变化量Δs＝|s_k+1-s_k|小于阈值ε或者迭代次数k达到设定阈值；

其中k是迭代次数索引，表示源点与对应目标点之间的距离最小的目标点，c_k+1(i)表示源点与对应目标点之间的距离最小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据以下步骤检测特征点：

设定候选特征点的领域范围，计算所述领域范围内各像素点与该候选特征点的像素值的差值；

在所述领域范围内计算所述差值大于设定阈值的像素点数目，如果该像素点数目大于设定的次数阈值，则认为所述候选特征点是检测出的特征点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据以下步骤从检测出的特征点剔除错误匹配的特征点：

分别检测左目图像和右目图像的特征点和对应的描述子，设分别有N和M个；

对左目图像和右目图像的特征点进行BF匹配，找到左目图像中每个特征点对应的右目图像中的最邻近的特征点；

通过比较BF匹配好的特征点附近的正确匹配个数与阈值来判断各点是否被正确匹配，以剔除错误匹配的特征点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型是多尺度全卷积神经网络。