基于血管3D/2D匹配的3D导丝跟踪方法及装置

核心问题

在血管介入手术中，精确导航导丝至目标位置是关键步骤，但受限于二维（2D）X射线图像的平面特性，医生难以直观获取导丝在三维（3D）血管空间中的实时位置信息，导致手术精度与效率受限。此成果旨在解决2D/3D环境下导丝跟踪的精准匹配与定位问题，提升手术的精确性与安全性。

解决方案

该方法首先通过先进的图像处理技术，从术前CTA图像中精确识别并构建3D血管拓扑结构，包括血管表面模型与中心线的提取。随后，利用深度学习算法对2D血管进行精细分割，并构建详尽的血管图模型，分别描绘2D与3D血管的结构特征。接着，通过构建严谨的约束关系，实现3D血管与2D图像间的高效匹配，确保导丝在复杂血管结构中的准确追踪。采用深度学习技术，对2D X射线图像中的导丝尖端进行精确分割，利用U-Net等先进神经网络结构，输出高精度的概率图以标识导丝尖端位置。最后，通过将2D导丝尖端与2D血管树精确对应，实现3D空间中导丝尖端的精准位姿估计，为手术导航提供科学依据。

竞争优势

本成果融合了生物医药服务与人工智能技术，通过创新的3D/2D匹配方法，显著提升了血管介入手术的精确度与效率。相较于传统方法，其利用深度学习与先进图像处理技术，实现了导丝在复杂血管结构中的高精度实时跟踪，降低了手术风险，提高了治疗成功率。此外，该技术作为先进医疗设备及器械制造、互联网信息服务的关键技术之一，具有广阔的应用前景与市场竞争优势，展现了在生物医用材料制造领域的创新潜力。