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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利远程手术指导可视化人工选择位点跟踪方法、系统和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114155947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111261475.2，技术领域涉及：G16H40/67；该发明授权远程手术指导可视化人工选择位点跟踪方法、系统和装置是由屈炎伟;李霄剑;丁帅;鲁超;杨善林;欧阳波;澹台佑彤;郑杰禹;唐文涛;李振设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本远程手术指导可视化人工选择位点跟踪方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种远程手术指导可视化人工选择位点的跟踪方法、系统和装置，涉及远程手术指导技术领域。本发明在选定的初始帧图像上进行需要动态追踪的目标位点的标注，再通过实时传输，实现在手术端交互界面准确输出，并通过目标跟踪等相关技术，实现后续手术过程中所述目标位点的实时动态跟踪，有效提高了手术定位精度、减少手术损伤、优化手术路径及提高手术成功率；提高了远程手术指导的准确度及缩减远程手术时间。

本发明授权远程手术指导可视化人工选择位点跟踪方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.一种远程手术指导可视化人工选择位点的跟踪方法，其特征在于，包括： S1、根据指导端医生在初始帧图像的人工选择操作，获取需要动态追踪的源点作为目标位点，所述初始帧图像自远程指导端和手术端共享画面中采集； S2、获取包含所述目标位点的目标区域，并针对所述目标区域执行掩膜操作和检测sift特征点，获取第一特征点集； S3、实时跟踪所述目标区域，获取所述初始帧图像后续的每一帧图像对应的跟踪区域，并针对所述跟踪区域执行掩膜操作和检测sift特征点，获取第二特征点集； S4、根据所述第一特征点集和第二特征点集，通过执行特征匹配及噪音点剔除获取最终匹配点的坐标位置，并且确定单应性矩阵； S5、采用所述单应性矩阵对所述目标位点的坐标位置进行映射，确定所述初始帧图像后续的每一帧图像对应的跟踪位点； 所述S3中采用全卷积孪生网络实时跟踪所述目标区域，获取所述初始帧图像后续的每一帧图像对应的跟踪区域，具体包括： S31、对所述初始帧图像的目标区域、所述初始帧图像后续的每一帧图像进行特征提取，获取对应的特征图； S32、计算所述目标区域和当前帧图像之间的相似性，以所述目标区域的特征图作为卷积核，对所述当前帧图像的特征图进行卷积操作，以此获取相似性得分； S33、取最大相似得分时，将所述当前帧图像对应的区域作为所述跟踪区域； 所述S4具体包括： S41、根据所述第一特征点集和第二特征点集，采用k近邻快速匹配算法进行特征匹配，获取初始匹配点； S42、根据所述初始匹配点，采用iForest算法进行噪音点过滤，获取最终匹配点； S43、判断所述最终匹配点数目是否大于设定阈值，若是，根据所述最终匹配点的坐标位置获取所述单应性矩阵； 所述S43还包括： 若所述最终匹配点数目小于等于所述设定阈值，将所述当前帧图像更新为初始帧图像，转入S32； 所述S2中获取包含所述目标位点的目标区域，具体包括： 在所述初始帧图像上选取包括目标位点在内的组织纹理清晰的区域作为所述目标区域。

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