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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于PSO-SoftPOSIT联合算法的腹腔镜肝脏手术导航2D/3D配准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：CN116385513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211687351.5，技术领域涉及：G06T7/38；该发明授权基于PSO-SoftPOSIT联合算法的腹腔镜肝脏手术导航2D/3D配准方法是由叶学松;肖家豪;金子逸设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PSO-SoftPOSIT联合算法的腹腔镜肝脏手术导航2D/3D配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PSO‑SoftPOSIT联合算法的腹腔镜肝脏手术导航2D3D配准方法，该方法先通过PSO算法迭代获取得到的全局最优位姿作为SoftPOSIT算法的初始位姿，再通过SoftPOSIT算法对初始位姿进行进一步配准，并将得到的位姿重新加入PSO算法中，通过迭代，最终将该方法不仅解决了目前手术导航配准相关算法只能用昂贵的双目内窥镜的问题，还降低了SoftPOSIT方法对初始位姿的要求，实现了更高的配准精度，和更好的配准效果。

本发明授权基于PSO-SoftPOSIT联合算法的腹腔镜肝脏手术导航2D/3D配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PSO-SoftPOSIT联合算法的腹腔镜肝脏手术导航2D3D配准方法，其特征在于：其包括以下步骤： 1获取患者的术前CT影像； 2根据步骤1所获取的CT影像，构建患者肝脏术前3D模型； 3在步骤2得到的患者肝脏术前3D模型中标出轮廓地标；所述轮廓地标为肝的上部弯曲边界、下部弯曲边界和镰状韧带； 4对单目内窥镜进行标定，获取单目内窥镜的内参； 5利用所述单目内窥镜获取患者术中内窥镜图像； 6标出内窥镜图像中与步骤3中所述轮廓地标对应的像素区域； 7利用PSO-SoftPOSIT联合算法获取单目内窥镜相对于患者肝脏术前3D模型的位姿； 8基于步骤7获得的位姿对患者肝脏术前3D模型进行2D3D配准； 所述步骤7包括以下步骤： 7-1在所述患者肝脏术前3D模型所处空间内设置多个虚拟相机，构成虚拟相机组，对每个所述虚拟相机的参数进行初始化，所述参数包括学习因子C1、C2、惯性权重γ、内参、位姿和速度v； 7-2将所述轮廓地标的三维点坐标分别通过所述多个虚拟相机进行映射，得到对应的多张二维图片； 7-3分别计算步骤7-2得到的多张二维图片与真实图片之间的相似度，并根据相似度对所述多张二维图片进行排序，取相似度最高的二维图片对应的虚拟相机作为全局最优虚拟相机； 7-4更新所有虚拟相机的移动速度，并对虚拟相机进行移动； 7-5根据所述全局最优虚拟相机对应的二维图片及位姿，利用SoftPOSIT算法迭代产生新位姿； 7-6利用所述新位姿，添加新的虚拟相机，并替换相似度最低的虚拟相机模型； 7-7重复所述步骤7-1-7-6，直到所述全局最优虚拟相机速度小于阈值，以该全局最优虚拟相机对应的位姿作为最终位姿； 所述步骤7-5包括以下步骤： 7-5-1根据所述全局最优虚拟相机对应的位姿作为初始位姿，构建初始相机；根据所述轮廓地标的正射投影，利用POSIT算法构建附带所述轮廓地标对应的3D-2D对应关系的类最大似然估计模型； 7-5-2利用SoftAssign算法建立所述轮廓地标对应的3D-2D对应关系的概率分布； 7-5-3根据所述类最大似然估计模型，利用所述3D-2D对应关系的概率分布，建立期望最大化配准模型，利用奇异值分解法获得所述期望最大化配准模型的最优解； 7-5-4根据步骤7-5-3所得的最优解，更新所述期望最大化配准模型的参数，获得新的相机位姿，将新的相机位姿作为7-5-1-7-5-3迭代过程中的初始位姿，当满足复合判定条件后，结束迭代，得到新位姿。

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