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龙图腾网获悉沈阳术驰医疗科技有限公司申请的专利基于几何结构感知的内窥镜混合现实导航方法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：CN116229027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310176848.9，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权基于几何结构感知的内窥镜混合现实导航方法是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于几何结构感知的内窥镜混合现实导航方法在说明书摘要公布了：本发明属于混合显示导航领域，具体说是一种基于几何结构感知的内窥镜混合现实导航方法。包括以下步骤：构建内窥镜数据集；构建并训练深度估计网络，通过训练好的深度估计网络对内窥镜数据集中的数据进行深度估计；将估计出的内窥镜深度数据进行重投影，完成到内窥镜连续帧的点云；通过自适应尺度的点云配准方法将内窥镜数据集中的腔道点云模型与合成数据重建的全局点云进行自适应尺度的配准，得到配准后的点云模型；通过混合现实技术对配准后的点云模型进行可视化显示。本发明无需额外的双目内窥镜、电磁导航或者光学导航设备。

本发明授权基于几何结构感知的内窥镜混合现实导航方法在权利要求书中公布了：1.基于几何结构感知的内窥镜混合现实导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建内窥镜数据集； 构建并训练深度估计网络，通过训练好的深度估计网络对内窥镜数据集中的数据进行深度估计； 将估计出的内窥镜深度数据进行重投影，完成到内窥镜连续帧的点云； 通过自适应尺度的点云配准方法将内窥镜数据集中的腔道点云模型与合成数据重建的点云进行自适应尺度的配准，得到配准后的点云模型； 通过混合现实技术对配准后的点云模型进行可视化显示； 通过构建几何结构感知的深度估计损失函数，对深度估计网络进行训练，包括以下步骤： 计算预测深度和地面真相的直接L1损失： ； 其中，表示合成数据中的真值，表示深度的估计值； 计算边缘的梯度损失： ； 其中，和分别表示对X和Y方向求梯度； 计算由深度图生成的曲面法线的余弦相似性损失： ； 其中，和表示预测深度和地面真相的正态值，表示向量的内积； 计算平滑损失： ； 其中，表示对第i帧图像进行梯度运算； 深度估计网络的的总损函数为： ； 其中，与表示对应权重； 所述自适应尺度的点云配准方法，具体为：计算腔道点云模型和重建的全局点云之间的位置关系，作为比例因子，通过将比例因子直接集成到最小二乘问题中，得到旋转与平移矩阵以及腔道点云模型和重建的全局点云配准的尺度缩放因子； 通过最小化函数，对平移和统一比例因子进行优化： ； 其中，表示腔道点云模型，表示重建的全局点云，； 即： ； 其中，c和d表示系数，，。

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