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龙图腾网获悉中北大学申请的专利基于光流法的肠道三维重建方法、装置、设备及介质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：CN120147545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510293516.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于光流法的肠道三维重建方法、装置、设备及介质是由高晋阳;马欣瑜;姚国强;袁家悦;谭秋林;冯瑞;董和磊设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光流法的肠道三维重建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于光流法的肠道三维重建方法、装置、设备及介质，涉及肠道三维重建技术领域，该方法通过采用深度学习方法对每一单目肠道图像进行深度估计，得到每一像素点的深度数据；对单目肠道图像进行肠道轮廓提取，得到二维肠道轮廓数据；采用光流法分析单目肠道图像中的像素运动信息，计算光流场，并根据光流场计算内窥镜全局位姿；随着内窥镜的缓慢前进，根据对应的深度数据、二维肠道轮廓数据和内窥镜全局位姿，最终实现肠道三维模型的重建。该方法能够在动态内窥镜运动环境中稳定应用，不受光照条件和显著特征点的限制，确保在低纹理区域同样能够进行有效的肠道三维重建。

本发明授权基于光流法的肠道三维重建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于光流法的肠道三维重建方法，其特征在于，所述基于光流法的肠道三维重建方法包括： 实时获取单目肠道图像，其中，所述单目肠道图像为内窥镜在肠道前进过程中捕获的图像； 采用深度学习算法对每一所述单目肠道图像进行深度估计，得到每一所述单目肠道图像中每一像素点的深度数据； 对每一所述单目肠道图像进行肠道轮廓提取，得到二维肠道轮廓数据； 根据所述深度数据和对应的所述二维肠道轮廓数据，得到肠道局部三维点云数据； 采用光流法分析所述单目肠道图像中的像素运动信息，计算光流场，并根据所述光流场计算内窥镜全局位姿； 利用所述内窥镜全局位姿，将所述肠道局部三维点云数据转换为肠道全局三维点云数据； 根据所有帧的所述肠道全局三维点云数据，重建整个肠道的三维模型； 其中，采用光流法分析所述单目肠道图像中的像素运动信息，计算光流场，并根据所述光流场计算内窥镜全局位姿，具体包括： 对亮度一致性公式进行泰勒展开，得到泰勒展开公式，其中，所述亮度一致性公式用于表征连续两帧所述单目肠道图像同一位置上像素点的亮度值保持不变； 联立所述亮度一致性公式和所述泰勒展开公式，求解所述单目肠道图像上每一像素点的光流矢量； 利用最小二乘法求解光流方程组，得到每一帧单目肠道图像的内窥镜运动信息，其中，所述光流方程组包括若干个光流方程，每一所述光流方程用于表征每一像素点的光流矢量与内窥镜运动信息之间的关系，所述内窥镜运动信息包括平移和旋转； 所述光流方程的表达式为： 其中，vxx,y和vyx,y分别表示像素点x,y的光流矢量vx,vy的分量；fx表示相机的焦距在x轴方向上的分量；fy表示相机的焦距在y轴方向上的分量；ωx表示内窥镜绕x轴的旋转角速度；ωy表示内窥镜绕y轴的旋转角速度；ωz表示内窥镜绕z轴的旋转角速度；Tx表示内窥镜沿x轴的位移；Ty表示内窥镜沿y轴的位移；Tz表示内窥镜沿z轴的位移；zx，y是像素点x，y的深度值； 将每一帧单目肠道图像的所述内窥镜运动信息作为当前帧内窥镜运动信息，根据当前帧内窥镜运动信息和前一帧单目肠道图像的内窥镜运动信息，计算内窥镜全局位姿。

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