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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利一种基于增强现实的内窥镜投影方法及系统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：CN114886558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210526481.4，技术领域涉及：A61B34/10；该发明授权一种基于增强现实的内窥镜投影方法及系统是由陈欣荣;戴晓坤;张新康;钱艳;张子群设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强现实的内窥镜投影方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于增强现实的内窥镜投影方法及系统，包括如下步骤：对病人进行术前CT或MR扫描，获取目标部位的医学扫描数据；对扫描数据进行三维体重建，并输入图卷积网络分割目标手术部位；建立手术场景坐标系，使用光学跟踪系统将三维模型与病人，以及内窥镜末端位置姿态进行配准；通过光学跟踪系统和内窥镜内置三轴加速度计实时跟踪内窥镜的位置和姿态并与三维模型进行实时配准；基于实时配准的坐标变换和相机投影模型，将内窥镜影像在三维模型上叠加显示，获得内窥镜所示部位的增强现实图像，在显示设备中显示。本发明使医生能够同时获知三维影像精确的结构信息和内窥镜影像丰富的真实细节信息，从而提高手术的准确性和安全性。

本发明授权一种基于增强现实的内窥镜投影方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增强现实的内窥镜投影系统，其特征在于，包括，获取模块、体重建模块、第一配准模块、第二配准模块和增强实现模块；所述获取模块用于获取目标手术部位的三维医学影像数据，并对所述三维医学影像数据进行预处理；所述体重建模块用于对预处理后的所述三维医学影像数据进行三维体重建，获得体重建的三维模型，并利用图卷积网络，对所述三维模型进行分割；所述第一配准模块用于建立手术场景坐标系，利用光学跟踪系统，将分割后的所述三维模型和术中图像进行配准；所述第二配准模块用于实时获取内窥镜位置、姿态，将所述内窥镜位置、姿态和分割后的所述三维模型进行实时配准；所述增强实现模块用于获得内窥镜影像，基于实时配准的坐标变换和相机投影模型，利用空间投影法，将所述内窥镜影像在分割后的所述三维模型上叠加显示，获得内窥镜的增强现实图像；所述光学跟踪系统包括：光学跟踪器、刚性支架、光学定位仪、导航仪主机和导航图像显示器；所述光学跟踪器用于反射所述光学定位仪发出的红外光线；所述刚性支架用于安装所述光学跟踪器；所述光学定位仪用于接收所述光学跟踪器反射的红外光线，并对所述光学跟踪器进行三维空间定位；所述导航仪主机用于提供实时空间定位、导航影像配准和内窥镜影像投影的计算资源；所述导航图像显示器用于显示增强现实的内窥镜投影结果；图卷积网络包含以下建立过程：获取相关医学医学影像数据和专家标注，作为训练集；建立可训练的映射权重矩阵，把数据中相似的特征进行合并，形成节点连接图；使用图卷积网络提取节点之间的交互特征，得到预测分割结果；计算预测分割结果与专家标注结果的损失，调整网络参数，重复步骤以优化网络性能；所使用的图卷积网络具体实施方案如下：对于输入到网络的断层扫描图像I∈R2，使用卷积神经网络进行特征提取，获得图像不同位置的特征其中L＝W×H表示该点在图像中所处的位置，C表示特征维度；为了进一步建立特征之间的联系，使用可学习的权重矩阵B＝[b1,…,bN]，根据如下公式： 将所获得的特征映射到交互空间中，构建连接图并进行图卷积特征提取，对于每一个节点的特征vi，通过可学习的权重矩阵B，自动把具有相似特征的特征聚合到一个节点上；根据如下公式提取所构建连接图的交互特征：Z＝GVWg＝I-AgVWg对特征进行拉普拉斯平滑后，使用可学习的邻接矩阵Wg学习节点之间的交互关系后，根据如下公式将输出特征映射回原空间中，并进行网络分割预测： 其中，为了减少网络参数，

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