图像引导下实时定位建模

1/1图像引导下实时定位建模第一部分实时定位技术综述 2第二部分图像引导下空间定位原则 5第三部分图像处理与重建技术 8第四部分实时定位算法优化 11第五部分系统硬件配置与集成 15第六部分临床应用场景分析 17第七部分图像引导下实时定位建模的优势 21第八部分未来发展趋势与展望 23

第一部分实时定位技术综述关键词关键要点惯性导航系统（INS）

1.基于自惯性设备（例如陀螺仪和加速度计）的自主定位系统。

2.具有高精度和连续输出位置和姿态信息的能力，非常适合动态应用。

3.INS受到累积误差和漂移的影响，需要定期校正以维持准确性。

全球导航卫星系统（GNSS）

1.使用卫星信号（如GPS、GLONASS、北斗）来确定位置和时间。

2.具有广泛的覆盖范围和良好的精度，即使在恶劣条件下也能工作。

3.GNSS容易受到遮挡、多路径和干扰等因素的影响，可能会导致定位不准确。

视觉惯性融合（VIF）

1.结合INS和视觉传感器的优点，以提高定位精度和鲁棒性。

2.VIF使用相机或LiDAR传感器提供视觉信息，以校正INS误差并增强位置估计。

3.VIF在具有挑战性环境中的定位和建模方面表现出色。

概率定位

1.使用概率模型来表示定位不确定性，并通过融合来自不同传感器的信息来估计位置。

2.概率定位框架提供了一致的定位估计，并允许量化定位不确定性。

3.粒子滤波和卡尔曼滤波是概率定位中的常用技术。

超宽带（UWB）定位

1.基于高频无线电波脉冲的短程定位技术。

2.UWB定位提供厘米级的精度，非常适合室内和近场应用。

3.UWB需要专门的硬件和标签，可能会受到多路径和阴影等因素的影响。

射频识别（RFID）定位

1.使用射频识别标签和无线电读写器来跟踪物体的运动和位置。

2.RFID定位在物品跟踪和资产管理等应用中广泛使用。

3.RFID定位受标签放置、环境干扰和标签可视范围的影响。实时定位技术综述

简介

实时定位技术涉及使用各种方法和传感技术来确定对象的实时位置。在图像引导下实时定位建模领域，实时定位技术对于将术中图像与术前解剖结构和计划相匹配至关重要。

超声定位

超声定位利用超声波来估计目标位置。超声探头发出超声脉冲，当脉冲遇到目标表面时会被反射回探头。通过测量脉冲的传播时间和反射波的强度，可以计算出目标与探头的距离。超声定位具有成本低、实时性强等优点，但其精度和穿透能力有限。

电磁定位

电磁定位使用电磁场来跟踪带有磁性标记的目标。标记产生磁场，并被外部传感器阵列检测。通过分析磁场的强度和方向，可以计算标记的位置。电磁定位精度高，不受组织密度的影响，但其体积庞大，成本较高。

光学定位

光学定位利用光学传感器来跟踪带有发光二极管(LED)或反光标记的目标。传感器检测标记发出的光或反射的光。通过分析光信号的到达时间或强度，可以计算出目标的位置。光学定位精度高，不受组织密度的影响，但其穿透性差，受视距限制。

惯性测量单元(IMU)

IMU是一种惯性传感器，测量线性加速度和角速度。通过积分加速度数据，可以估计目标的位置。IMU体积小，成本低，实时性强，但其精度会随着时间的推移而降低，需要定期校准。

基于视觉的定位

基于视觉的定位使用相机来跟踪视觉标记或自然特征。相机采集图像，图像处理算法用于识别和定位标记或特征。通过分析标记或特征之间的空间关系，可以计算出目标的位置。基于视觉的定位精度高，不受组织密度的影响，但其受照明条件和视距限制的影响。

混合定位

混合定位结合多种定位技术，以提高精度和可靠性。例如，可以将超声定位与光学定位相结合，以克服各自的局限性。混合定位系统通常比单一定位技术系统更复杂和昂贵。

定位误差的影响因素

实时定位技术的精度受多种因素影响，包括：

*传感器噪声

*组织衰减

*目标运动

*校准误差

*环境干扰

实时定位在图像引导建模中的应用

在图像引导下实时定位建模中，实时定位技术用于：

*将术中图像与术前解剖结构和计划相匹配。

*跟踪手术器械和植入物的位置。

*提供术中导航和可视化。

*评估手术结果。

实时定位技术在图像引导下实时定位建模中的应用提高了手术的精度、安全性和效率，并为患者提供了更好的治疗效果。第二部分图像引导下空间定位原则关键词关键要点图像重建和插值

1.图像重建技术，如反投影和滤波反投影，从投影数据中重建三维图像。

2.空间插值方法，如线性插值和样条插值，用于提升图像分辨率或填充缺失信息。

3.图像增强技术，如去噪和对比度调整，可以改善图像质量并提高定位精度。

图像分割和配准

1.图像分割算法，如阈值分割和区域生长，将图像分解为具有相相似特征的区域。

2.图像配准技术，如刚体和非刚性配准，将来自不同时间或模态的图像对齐。

3.标记点配准，通过识别和匹配特定解剖标志物，实现图像之间的空间转换。图像引导下实时定位建模

图像引导下空间定位原则

图像引导下实时定位建模（IGRT）的基本原则在于将患者的影像数据（通常为CT或MRI图像）与治疗设备的坐标系统相结合，以便在治疗期间对患者进行实时跟踪和定位。这涉及到以下关键步骤：

1.影像采集和图像配准：

*获取患者的影像数据（通常通过CT或MRI扫描）。

*将这些图像配准到治疗计划的坐标系中。这可以通过使用解剖标志物或刚性变形算法来实现。

2.图像目标识别和匹配：

*在患者图像中识别感兴趣的解剖结构（称为目标）。

*在治疗期间，通过对比实时图像和治疗规划图像来匹配目标。

3.实时位置确定：

*使用图像配准和目标匹配的信息来确定患者在治疗设备坐标系中的实时位置。

*这通常是通过图像归一化互相关（INCC）或其他图像相似性度量来实现的。

4.实时修正和反馈：

*如果患者的位置偏离预期的治疗计划，则系统会提供实时反馈并触发纠正机制。

*纠正机制可以包括治疗设备的调整、机器人的重新定位或患者的重新定位。

5.治疗定位和验证：

*系统持续监控患者的位置，确保治疗在计划的目标区域内进行。

*可以在治疗后进行影像学验证，以确认定位的准确性。

空间定位的精度和准确性：

IGRT的定位精度和准确性至关重要，因为它直接影响治疗的有效性和安全性。以下因素会影响定位的精度：

*影像采集和图像配准的质量

*图像目标识别和匹配的准确性

*传感器和成像设备的分辨率和灵敏度

*治疗设备的运动能力

*患者运动和组织变形

实时位置验证和反馈：

实时位置验证对于确保治疗准确性至关重要。IGRT系统使用各种技术来提供反馈并触发纠正措施，包括：

*图像归一化互相关（INCC）：一种将实时图像与治疗规划图像进行对比的相似性度量，用于检测位置偏差。

*运动跟踪传感器：用于监控患者运动，以触发机器人的重新定位或患者的重新定位。

*视觉反馈系统：允许治疗师可视化患者的位置，并根据需要进行手动调整。

临床应用：

IGRT在多种放射治疗应用中得到了广泛的应用，包括：

*立体定向放射外科（SRS）：对头部或身体其他部位的小病变进行高剂量的放射治疗。

*体部立体定向放射治疗（SBRT）：对身体内或附近肿瘤进行高剂量的放射治疗。

*图像引导放射治疗（IGRT）：使用实时成像和定位技术的常规放射治疗。

*运动管理：监测和补偿患者运动，例如呼吸引起的运动。

通过提高治疗定位的精度和准确性，IGRT可以改善治疗效果，最大限度地减少辐射对健康组织的暴露，并增强患者预后。第三部分图像处理与重建技术关键词关键要点【图像增强和去噪】

1.应用图像增强技术改善图像质量，提高特征的可视性和信噪比。

2.利用过滤和降噪算法去除图像中的噪音和伪影，提高模型重建的准确度。

3.优化图像对比度、亮度和锐化，使关键解剖结构更加清晰。

【图像配准和分割】

图像处理与重建技术

图像处理与重建技术在图像引导下实时定位建模中发挥着至关重要的作用，因为它为原始图像提供进一步的处理和增强，以生成更准确和有用的定位模型。该技术包括：

#图像预处理

图像预处理是图像处理的第一步，旨在通过以下技术增强图像质量：

-降噪：消除图像中不需要的随机噪声，例如高斯噪声和椒盐噪声。

-滤波：应用滤波器（例如中值滤波器、高通滤波器和低通滤波器）来增强特定的图像特征和去除不必要的细节。

-对比度和亮度调整：调整图像的对比度和亮度，以改善特征的可见性和区分度。

-图像配准：对齐多模态图像或来自不同传感器的数据集，以便进行准确的定位和集成。

#图像分割

图像分割是将图像划分为具有共同特征或归属感的不同区域或对象的的过程。在实时定位建模中，图像分割用于：

-器官和解剖结构分割：识别和分离感兴趣的器官、血管和解剖结构，以创建三维定位模型。

-运动跟踪分割：识别和跟踪运动的物体或区域，例如心脏或肺，以便进行动态建模。

-标记分割：识别和分割图像中的标记（例如fiducials），以便进行校准和跟踪。

#三维重建

三维重建是根据二维图像生成三维模型的过程。在实时定位建模中，三维重建用于：

-体积渲染：将二维切片图像叠加起来创建三维体积，从而可视化内部解剖结构和病变。

-表面渲染：从分割的图像区域生成三维表面模型，以表示器官、血管和其他解剖结构的形状和位置。

-点云重建：从图像中提取点云并将其拼接成三维模型，以生成复杂形状和运动的准确表示。

#图像融合

图像融合是将来自不同来源或模态的图像组合在一起以创建更全面和信息丰富的图像的过程。在实时定位建模中，图像融合用于：

-多模态融合：组合来自诸如CT、MRI、超声和透视X射线等不同模态的图像，以提供互补信息并提高诊断精度。

-时空融合：融合来自不同时间点的图像，以跟踪解剖结构的动态变化或监测治疗进展。

-图像增强：利用来自不同图像模态的信息来增强目标图像的特征和细节。

#图像配准和跟踪

图像配准和跟踪涉及对齐和匹配来自不同来源或时间点的图像。在实时定位建模中，图像配准和跟踪用于：

-校准：对齐来自不同传感器或模态的图像，以确保准确的定位和集成。

-运动补偿：对齐和跟踪运动图像，以补偿生理运动或设备运动造成的影响。

-图像引导：将实时图像与先验图像对齐，以指导外科手术或介入程序，提高精度和安全性。

#高级技术

除了上述基本技术外，图像处理与重建还利用各种高级技术，包括：

-机器学习：使用机器学习算法（例如卷积神经网络）自动处理图像任务，例如图像分割、重建和增强。

-深度学习：利用深度学习网络从大型数据集学习复杂模式和特征，以提高图像处理和重建的准确性和鲁棒性。

-计算几何：应用计算几何原理来表示和操纵三维形状和表面，以便进行精确的建模和可视化。

-图像配准算法：设计和实施先进的图像配准算法，以实现亚像素精度和快速执行。

-并行计算：利用高性能计算平台和并行处理技术来加速图像处理和重建任务，实现实时应用。第四部分实时定位算法优化关键词关键要点基于Kalman滤波的运动估计

1.卡尔曼滤波器是一个递归算法，它能够根据测量值和运动模型对对象的位置和速度进行估计。

2.在图像引导下实时定位建模中，卡尔曼滤波器可以利用来自传感器（如加速计、陀螺仪）的测量值来估计设备的运动。

3.通过适当的运动模型选择和参数调整，卡尔曼滤波器可以有效地抑制噪声和漂移，提高定位精度的准确性。

基于粒子滤波的位姿估计

1.粒子滤波是一种蒙特卡罗算法，它通过模拟一组粒子的运动来估计对象的状态（包括位置和姿态）。

2.在图像引导下实时定位建模中，粒子滤波可以利用来自传感器和图像的观测量来估计设备的位姿。

3.通过调整粒子数目和重采样策略，粒子滤波可以有效地处理非线性运动和不确定性，提高定位精度的鲁棒性。

非刚性运动模型优化

1.非刚性运动模型可以描述对象的可变形运动，这在生物医学和机器人等领域至关重要。

2.在图像引导下实时定位建模中，非刚性运动模型可以用于估计软组织或变形物体的运动。

3.通过优化模型参数（如弹性模量、阻尼系数），非刚性运动模型可以更准确地捕捉对象的运动特征，从而提高定位精度的可信度。

多传感器数据融合

1.多传感器数据融合是将来自不同传感器的测量值集成起来，以获得更准确和可靠的定位结果。

2.在图像引导下实时定位建模中，多传感器数据融合可以利用来自加速计、陀螺仪、摄像头等多种传感器的信息。

3.通过适当的数据融合算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波），多传感器数据融合可以提高定位精度的综合性和稳定性。

机器学习辅助算法

1.机器学习算法可以从数据中学习模式，并用于图像引导下实时定位建模中的算法优化。

2.例如，深度学习算法可以用于图像特征提取和运动模式识别，从而提高定位算法的鲁棒性和准确性。

3.通过将机器学习算法与传统定位算法相结合，可以实现定位精度的智能提升和自适应优化。

分布式定位算法

1.分布式定位算法可以在多个设备之间协同工作，以实现更精确的定位。

2.在图像引导下实时定位建模中，分布式定位算法可以利用相邻设备的测量值和位置信息来提高自身定位的准确性。

3.通过优化分布式定位算法的拓扑结构和信息交换协议，可以提高定位精度的可扩展性和可靠性。图像引导下实时定位建模中的实时定位算法优化

实时定位是图像引导手术中的关键技术，它能够实时跟踪手术器械的位置和运动，为外科医生提供准确的解剖结构信息。为了确保定位的准确性和实时性，需要对实时定位算法进行优化。

1.优化图像配准算法

图像配准是图像引导手术中至关重要的步骤，它将术中图像与术前参考图像进行匹配，从而建立手术器械与参考图像之间的空间对应关系。优化图像配准算法可以提高定位精度。

*特征点提取算法优化：选择合适的特征点提取算法，如SIFT、SURF或ORB，并根据手术场景调整参数，以提高特征点匹配的鲁棒性和准确性。

*相似度度量优化：探索不同的相似度度量，如互相关、归一化互相关或互信息，并根据图像特性选择最优的度量，以提高配准精度。

2.预测模型优化

预测模型用于估计手术器械的实时位置，它基于配准结果和器械运动模型。优化预测模型可以提高定位的实时性和准确性。

*运动模型优化：选择合适的运动模型，如刚体变换、仿射变换或弹性变形，并根据手术器械的运动特性调整模型参数，以提高位置估计的准确性。

*状态空间模型优化：采用卡尔曼滤波或粒子滤波等状态空间模型，结合传感器数据和图像配准结果，动态估计手术器械的实时位置，提高估计的平滑性和鲁棒性。

3.传感器融合优化

图像引导手术通常使用多种传感器，如光学跟踪器、电磁跟踪器或惯性测量单元（IMU）。融合来自不同传感器的信息可以提高定位的精度和鲁棒性。

*传感器的选择和校准：根据手术场景选择合适的传感器，并进行仔细校准，以消除传感器之间的系统误差和偏移。

*数据融合算法优化：采用加权平均法、卡尔曼滤波或协方差矩阵融合等算法，将不同传感器的数据融合在一起，以获得更准确和可靠的位置估计。

4.计算效率优化

实时定位算法需要在有限的时间内执行，以满足实时响应的要求。优化算法的计算效率对于保证手术的流畅性至关重要。

*并行化算法：利用多核或多线程处理器，并行执行算法的不同部分，以缩短计算时间。

*减少数据冗余：去除冗余数据或使用抽样技术减少计算量，在不牺牲准确性的前提下提高效率。

*优化数据结构：选择合适的的数据结构，如树形结构、哈希表或稀疏矩阵，以提高算法的访问和操作效率。

5.鲁棒性优化

图像引导手术环境中可能存在各种干扰因素，如组织运动、照明变化或传感器噪声。优化实时定位算法的鲁棒性可以确保定位的准确性和可靠性。

*抗噪声处理：应用滤波算法或稳健统计方法，降低传感器噪声和图像伪影对定位精度的影响。

*运动补偿机制：引入运动补偿机制，如动态图像配准或运动估计算法，以补偿组织运动或手术器械的快速移动对定位的影响。

*容错机制：设计容错机制，例如冗余传感器或故障恢复算法，以提高定位系统的鲁棒性，在出现传感器故障或异常时仍能保持定位精度。

通过对上述算法组件进行优化，可以显著提高图像引导下实时定位建模的精度、实时性和鲁棒性，为外科医生提供更准确和可靠的手术导航信息。第五部分系统硬件配置与集成关键词关键要点主题名称：传感器阵列

1.多模态传感器的融合，包括光学相机、深度摄像头和超声波换能器。

2.传感器阵列的高密度安装，以实现宽视场和高空间分辨率。

3.传感器校准和融合算法的优化，以确保准确的空间定位。

主题名称：运动跟踪系統

系统硬件配置与集成

图像引导下实时定位建模系统主要由三大部分组成：图像采集子系统、定位系统和建模系统。

图像采集子系统

*相机：采用工业级高分辨率CCD或CMOS相机，具有高帧率和低噪点等特点，保证图像数据的准确性和实时性。

*镜头：根据待测量空间的尺寸和景深要求，选择合适的镜头，保证图像清晰度和覆盖范围。

*图像采集卡：负责图像数据的采集和数字化，支持高速数据传输和控制相机参数。

*光源：采用LED或激光等光源，提供均匀稳定的照明，避免图像阴影和失真。

定位系统

*标记点：在被测量空间中放置已知位置的标记点，作为定位参考。

*定位摄像机：安装在空间内或外，通过采集标记点图像获取其位置信息。

*定位算法：采用光学三角测量、单目视觉或激光跟踪等算法，实时计算标记点和相机的相对位置。

建模系统

*建模算法：使用体积素栅格化、点云拼接或网格生成等算法，根据定位数据构建待测量空间的三维模型。

*数据存储和管理：采用数据库或文件系统存储和管理定位数据和三维模型数据。

*建模软件：提供三维建模、编辑和可视化功能，方便用户对模型进行操作和分析。

系统集成

系统集成包括硬件设备的物理安装连接、软件开发和算法优化等步骤。

*硬件连接：按照系统拓扑结构连接相机、定位摄像机、图像采集卡、光源和其他设备。

*软件开发：开发图像采集、定位计算、建模算法、数据存储和用户界面等软件模块。

*算法优化：根据实际应用场景和精度要求，优化定位算法和建模算法，提高系统的鲁棒性和实时性。

*系统校准：对系统各个组件进行标定和校准，确保定位精度和模型准确性。

*用户界面：设计友好且直观的图形用户界面，方便用户操作和交互。

系统性能指标

系统性能主要指标包括：

*定位精度：系统测量标记点位置的精度。

*实时性：系统处理图像数据和生成模型的响应速度。

*建模精度：系统构建的三维模型与实际空间的一致性。

*稳定性：系统在长时间连续运行下的稳定性和可靠性。第六部分临床应用场景分析关键词关键要点辅助治疗规划

1.实时定位建模提供高精度的解剖结构信息，协助医生制定个性化的治疗策略。

2.通过准确定位靶组织、邻近关键结构和手术通路，提高治疗效率和安全性。

3.实时建模支持术中调整，确保治疗靶向性，降低并发症风险。

术中导航

1.实时定位建模提供实时手术导航，指导surgeon手术刀具和器械的运动，提高手术精度。

2.减少对透视或其他成像方式的依赖，提高手术室效率，缩短手术时间。

3.增强医生对术野的可视化，实现复杂手术的高精准性，改善治疗效果。

个性化假体植入

1.实时定位建模获取患者解剖结构的三维模型，用于设计和制造个性化假体植入物。

2.提高假体与患者解剖的匹配度，改善植入效果，延长假体使用寿命。

3.减少术后并发症，如脱位、磨损和感染，提升患者的生活质量。

图像引导活检

1.实时定位建模引导活检针准确穿刺靶组织，获取有代表性的标本。

2.提高活检准确性，减少重复活检的需要，为病理诊断和治疗方案制定提供依据。

3.减少穿刺并发症，如出血和损伤，提升患者安全性。

研究和教育

1.实时定位建模为临床研究提供数据，推动新技术和治疗方案的开发。

2.作为教育工具，帮助学生和resident理解解剖结构和手术技术。

3.促进跨学科合作，融合医学影像、计算机科学和外科实践的优势。

前沿技术和趋势

1.人工智能（AI）和机器学习（ML）算法整合入实时定位建模，提高建模精度和术中指导。

2.微创手术器械和导航系统的发展，促进图像引导下实时定位建模在微创手术中的应用。

3.增强现实（AR）和混合现实（MR）技术的引入，增强术中可视化和互动，提高手术安全性。临床应用场景分析

一、术前规划和模拟

*手术规划：基于患者的术前影像数据，创建逼真的3D模型，用于规划手术入路、器械放置和预期的解剖结构。

*模拟手术：在虚拟环境中进行手术模拟，评估不同手术方案的可行性，优化手术策略，减少手术风险。

二、术中实时引导

*导航辅助手术：基于患者的实时成像数据，为外科医生提供手术路径实时引导，提高手术精度和安全性。

*增强现实(AR)导航：通过将术前模型与术中实时成像融合，创建叠加视图，增强外科医生的空间感知能力。

*机器人辅助手术：利用图像引导技术，控制机器人执行复杂的微创手术，提高手术精度和效率。

三、介入治疗

*血管内介入手术：创建血管系统的3D模型，用于规划手术入路、放置支架和球囊，减少并发症风险。

*放射外科治疗：基于患者的影像数据，创建靶区的3D模型，用于精确靶向治疗，最大化治疗效果，同时最大程度地减少对周围组织的损害。

四、肿瘤消融

*热消融：利用射频或微波等能量源对肿瘤进行消融，创建3D模型用于规划消融范围，监控治疗效果。

*冷冻消融：利用冷冻疗法对肿瘤进行消融，创建3D模型用于规划消融区域，评估治疗结果。

五、骨科手术

*创伤修复：基于患者的CT或MRI数据，创建3D模型用于评估骨折情况、规划手术入路和植入物选择。

*关节置换：创建3D模型用于规划手术入路、植入物尺寸和术中定位，提高手术精度和患者预后。

六、牙科手术

*种植体放置：创建口腔的3D模型用于规划种植体放置位置、尺寸和方向，指导手术操作，提高种植体成功率。

*复杂牙科手术：创建牙颌系统的3D模型用于术前规划、手术引导和术后评估，增强手术安全性和有效性。

七、妇科手术

*子宫切除术：创建子宫和周围结构的3D模型，用于术前规划和术中引导，提高手术效率和安全性。

*妇科肿瘤手术：创建肿瘤和周围组织的3D模型，用于术前规划、术中导航和术后评估，优化手术效果和患者预后。

八、耳鼻喉科手术

*鼻窦手术：创建鼻窦和周围结构的3D模型，用于术前规划、术中导航和术后评估，提高手术安全性和有效性。

*喉显微手术：创建喉部的3D模型用于术前规划、术中导航和手术评估，优化手术结果和患者预后。

九、神经外科手术

*脑血管瘤介入治疗：创建血管和脑血管瘤的3D模型，用于规划介入入路、放置支架和栓塞疗法，降低并发症风险。

*神经导航：基于患者的MRI或CT数据，创建大脑和脊柱的3D模型，用于术前规划、术中引导和术后评估，提高手术精度和安全性。

十、其他临床应用

*整形外科：用于植入物的规划、放置和评估。

*泌尿外科：用于肾脏、输尿管和膀胱手术的规划和引导。

*胃肠外科：用于内窥镜检查、息肉切除和手术规划。第七部分图像引导下实时定位建模的优势关键词关键要点【图像引导下的精确手术定位】

1.精准定位：实时图像引导提供手术区域的三维可视化，使外科医生能够精确定位目标结构，最大限度地减少对周围组织的损伤。

2.实时调整：根据术中成像获得的反馈，外科医生可以实时调整手术计划，以应对解剖变异或术中并发症。

3.减少侵入性：图像引导帮助外科医生通过微创途径进行手术，从而减少患者的并发症、缩短恢复时间和改善术后结果。

【术中实时风险评估】

图像引导下实时定位建模的优势

图像引导下实时定位建模（ILRTM）是一种先进的技术，通过利用实时图像指导，为外科手术和介入程序提供增强现实导航。该技术提供了许多优势，使外科医生能够更准确、高效地进行复杂的手术。

提高空间定位精度

ILRTM的主要优势之一是其提高空间定位精度。通过融合来自实时图像（例如X射线、CT或MRI）的数据，该技术创建了外科手术部位的详细3D模型。这使外科医生能够准确可视化解剖结构，并以更高的精度计划和执行手术。

减少放射暴露

ILRTM通过减少术中透视的使用，帮助降低外科医生和患者的放射暴露。通过提供实时图像指导，该技术使外科医生能够在没有额外辐射的情况下清晰地可视化目标区域。

缩短手术时间和住院时间

ILRTM通过提高手术效率而缩短手术时间。通过提供更准确的导航，该技术有助于减少手术复杂性和相关的并发症。这反过来又减少了患者的住院时间，从而降低了医疗保健成本。

改善患者预后

ILRTM已被证明可以改善患者预后。通过提供精确的定位和导航，该技术促进了微创手术，减少了组织损伤和并发症。这导致了更高的患者满意度，术后恢复更快。

扩大手术适应症

ILRTM扩大了手术适应症，使以前无法进行的手术变得可行。通过提供实时图像指导，外科医生能够安全有效地处理复杂和解剖困难的部位。

促进教育和培训

ILRTM为外科医生提供了创新的教育和培训机会。通过模拟手术环境，该技术使年轻医生能够练习和提高他们的外科技能。它还可以用于评估外科医生的表现和提供反馈，从而改善患者护理。

其他优势：

*提高手术规划和术中决策质量

*减少术中失误和并发症

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