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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种手术器械针尖轨迹预测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：CN119963593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510101819.5，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权一种手术器械针尖轨迹预测方法是由张良;张恩奎;韩太林;高腾渊;杨雪松;刘轩;鞠明池;王英志;范博轩;徐鹤设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手术器械针尖轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习技术领域，具体公开了一种手术器械针尖轨迹预测方法，包括以下步骤：用手术器械关键运动图像序列构建手术器械运动轨迹数据集，将手术器械关键运动图像序列按时间先后分为帧数相同的第一图像序列和第二图像序列，以3D卷积神经网络作为生成器，多尺度判别器作为判别器构建生成式对抗网络模型，并基于第一图像序列和第二图像序列的映射关系对生成式对抗网络模型进行训练后固定生成器和判别器的参数。获取手术器械的实时运动轨迹图像序列，将实时运动轨迹图像序列输入生成式对抗网络模型中生成预测图像序列，基于预测图像序列获得手术器械针尖轨迹的预测结果。本发明实现了高精度的预测。

本发明授权一种手术器械针尖轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种手术器械针尖轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取手术器械2的历史运动轨迹，所述历史运动轨迹包括手术器械2的所有运动形式，在每个运动轨迹中提取手术器械关键运动图像序列，用于构建手术器械运动轨迹数据集； 对手术器械运动轨迹数据集中手术器械关键运动图像序列进行预处理，并将预处理后的手术器械关键运动图像序列按时间先后分为帧数相同的第一图像序列和第二图像序列； 以3D卷积神经网络作为生成器，多尺度判别器作为判别器，构建生成式对抗网络模型，并基于所述第一图像序列和第二图像序列的映射关系对所述生成式对抗网络模型进行训练后，评估所述生成式对抗网络模型的预测精度，当所述生成式对抗网络模型的预测精度达到预设精度时，固定所述生成器和判别器的参数； 获取手术器械2的实时运动轨迹图像序列，并将实时运动轨迹图像序列输入所述生成器中生成预测图像序列，基于预测图像序列获得手术器械针尖轨迹的预测结果； 基于所述第一图像序列和第二图像序列的映射关系对所述生成式对抗网络模型进行训练，包括以下步骤： 将手术器械运动轨迹数据集分为训练集和测试集； 从训练集中挑选第一图像序列和第二图像序列组成的完整的多帧图像序列作为判别器的输入； 将训练集中第一图像序列作为输入送入生成器，生成预测图像序列，计算生成器损失函数，更新生成器； 将生成器生成的预测图像序列输入判别器，判别器检查生成的预测图像序列与第一图像序列之间的时序一致性，计算判别器损失函数，更新判别器，直至判别器损失函数最小化； 基于预测图像序列获得手术器械针尖轨迹的预测结果，包括以下步骤： 基于预测图像序列，确定手术器械2上的三个标志物的三维坐标； 基于手术器械2上的三个标志物的三维坐标确定手术器械针尖8的三维坐标，获得手术器械针尖轨迹的预测结果。

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