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摘要 — 目的：开颅手术是切除部分头骨，以便外科医生进入大脑并治疗肿瘤。进入大脑时，组织会发生变形，并可能对手术结果产生负面影响。在这项工作中，我们提出了一种新颖的增强现实神经外科系统，将从 MRI 获得的术前 3D 网格叠加到手术期间获得的大脑表面视图上。方法：我们的方法使用皮质血管作为主要特征来驱动刚性和非刚性 3D/2D 配准。我们首先使用特征提取器网络来生成概率图，并将其输入到姿势估计器网络以推断 6-DoF 刚性姿势。然后，为了解释大脑变形，我们添加了一个非刚性细化步骤，该步骤使用基于物理的约束将其表述为形状模板问题，有助于将变形传播到皮质下水平并更新肿瘤位置。结果：我们在 6 个临床数据集上回顾性地测试了我们的方法，并获得了较低的姿势误差，并使用合成数据集表明可以在皮质和皮质下水平实现相当大的脑移位补偿和较低的 TRE。结论：结果表明，我们的解决方案实现了低于实际临床误差的准确度，证明了我们的系统在实际应用中的可行性。意义：这项工作表明，我们可以使用单个摄像机视图提供通过开颅手术观察到的 3D 皮质血管的连贯增强现实可视化，并且皮质血管为执行刚性和非刚性配准提供了强大的功能。
神经外科手术中增强现实的姿势估计和非刚性配准
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