CN114129262B - 一种患者手术位置的跟踪方法、设备及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书公开了一种患者手术位置的跟踪方法、设备及装置，通过光学跟踪设备，预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿，根据手术过程中，深度设备采集到的患者手术区域的深度图像，确定光学标定标签的位姿和患者手术区域的位置，辅助判断该光学标定标签和患者手术位姿的相对位姿是否未发生改变，并在该相对位姿未改变的情况下，则根据光学跟踪设备采集到的光学标定标签的位姿和相对位姿，确定患者手术位置的坐标。本方法通过深度图像确定出的光学标定标签的位姿和患者手术区域的位置，辅助判断相对位姿是否未发生改变，可及时确定出相对位姿发生改变的情况，可精确确定患者手术位置的坐标，降低了安全隐患。

Description

一种患者手术位置的跟踪方法、设备及装置

技术领域

本说明书涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种患者手术位置的跟踪方法、设备及装置。

背景技术

目前，随着人工智能技术的发展，医疗机器人成为机器人领域的研究热点之一。通过将医疗机器人应用于救援、手术治疗、康复训练等医疗过程中，大大推动了医学的发展。但在医疗机器人进行手术过程中，患者手术位置的坐标可能会出现变化，因此需要对患者手术位置的坐标进行跟踪。

一种常用的对患者手术位置进行跟踪的方法是基于红外相机实现的。具体的，可首先在患者手术位置固定光学标定标签，并确定该光学标定标签的位置和该光学标定标签和患者手术位姿的相对位姿。然后，在手术过程中，可通过红外相机，获取该光学标定标签的位姿。最后，可根据该光学标定标签的位置变化量和预先确定出的相对位姿，确定患者手术位置的坐标。

但是，由于现有技术中是基于固定在患者手术位置的光学标定标签与患者手术位置之间的相对位姿不变的假设实现的。但在手术过程中，可能出现光学标定标签和患者手术位置之间的相对位姿出现变化的情况，使得现有技术在确定患者手术位置的坐标时误差较大，存在安全隐患。

发明内容

本说明书提供一种患者手术位置的跟踪方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。

本说明书采用下述技术方案：

本说明书提供了一种患者手术位置的跟踪方法，包括：

通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿；

在患者手术过程中，通过深度设备采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿；

根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差；

判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值；

若是，根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标；

若否，通过所述光学跟踪设备，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

可选地，通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿，具体包括：

通过光学跟踪设备，分别确定设置在患者身上的光学标定标签的位姿和设置在患者手术位置的光学标定标签的位置；

将所述设置在患者手术位置的光学标定标签的位置，作为所述患者手术位置的坐标；

根据所述设置在患者身上的光学标定标签的位姿和所述患者手术位置的坐标，确定所述患者手术位置和所述设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿，其中，所述相对位姿包括相对位置和相对姿态。

可选地，通过深度设备采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿，具体包括：

根据深度设备采集的当前时刻患者手术区域的深度图像，对所述当前时刻的深度图像进行目标物识别，分别确定所述患者手术区域的点云数据和所述光学标定标签的点云数据；

根据所述患者手术区域的点云数据和所述光学标定标签的点云数据，分别确定所述患者手术区域的范围和所述光学标定标签的位姿。

可选地，根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，具体包括：

根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，分别确定所述历史上的患者手术区域的中心位置和所述当前时刻的患者手术区域的中心位置；

根据所述历史上的中心位置和所述当前时刻的中心位置，确定第一位差。

可选地，根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标之前，所述方法还包括：

从所述深度设备采集到的各历史时刻对应的深度图像中，确定所述患者手术区域未发生形变的深度图像，作为基准深度图像；

确定所述当前时刻的深度图像的患者手术区域的点云数据，作为第一点云，并确定所述基准深度图像中，所述患者手术区域的点云数据，作为第二点云；

根据所述第一点云和所述第二点云的相似度，判断所述患者手术区域是否未发生形变；

若是，则继续确定所述患者手术位置的坐标；

若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

可选地，根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标之前，所述方法还包括：

确定光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿；

根据所述当前时刻的光学标定标签的位姿和历史上确定出的光学标定标签的位姿，确定第三差距；

判断所述第三差距是否小于预设的第二差距阈值；

若是，继续确定所述患者手术位置的坐标；

若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

可选地，通过所述光学跟踪设备，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿，具体包括：

当所述第一位差小于预设的第三差距阈值，且所述第二位差不小于所述第三差距阈值时，根据所述当前时刻的深度图像，确定所述当前时刻所述光学标定标签和所述患者手术区域连接的光标锚点的位置；

通过历史上采集到的深度图像，确定历史上所述光标锚点的位置；

根据所述当前时刻光标锚点的位置和所述历史时刻光标锚点的位置，确定第四差距；

判断所述第四差距是否小于预设的第四差距阈值；

若是，根据通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿、当前时刻的上一时刻的光学标定标签的位姿以及所述相对位姿，对所述相对位姿进行更新；

若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

本说明书提供一种患者手术位置跟踪设备，所述设备包括光学跟踪传感器、深度传感器和处理单元，其中：

所述光学跟踪传感器，用于采集当前时刻光学标定标签的位姿，并将所述当前时刻光学标定标签的位姿发送至处理单元；

所述深度传感器，用于在患者手术过程中，采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿，并将所述当前时刻的患者手术区域的范围和所述光学标定标签的位姿发送至处理单元；

所述处理单元，用于根据所述光学跟踪传感器发送的患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿，根据接收到的所述深度传感器发送的历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差，判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值，若是，根据接收到的所述光学追踪传感器发送的所述相对位姿和所述当前时刻光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标，若否，向所述光学跟踪设备获取患者手术位置的坐标，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

本说明书提供一种患者手术位置的跟踪装置，包括：

第一确定模块，用于通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿；

第二确定模块，用于在患者手术过程中，通过深度设备采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿；

第三确定模块，用于根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差；

判断模块，用于判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值；

第一执行模块，用于若是，根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标；

第二执行模块，用于若否，通过所述光学跟踪设备，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述患者手术位置的跟踪方法。

本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述患者手术位置的跟踪方法。

本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

在本说明书提供的患者手术位置的跟踪方法中，通过光学跟踪设备，预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿，根据手术过程中，深度设备采集到的患者手术区域的深度图像，确定光学标定标签的位姿和患者手术区域的位置，辅助判断该光学标定标签和患者手术位姿的相对位姿是否未发生改变，并在该相对位姿未改变的情况下，则根据光学跟踪设备采集到的光学标定标签的位姿和相对位姿，确定患者手术位置的坐标。

从上述方法中可以看出，本方法通过深度图像确定出的光学标定标签的位姿和患者手术区域的位置，辅助判断相对位姿是否未发生改变，可及时确定出相对位姿发生改变的情况，可精确确定患者手术位置的坐标，降低了安全隐患。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：

图1为本说明书中提供的患者手术位置的跟踪方法的流程示意图；

图2为本说明书提供的光学追踪装置的示意图；

图3所示的患者手术位置的跟踪方法的流程图；

图4为本说明书提供的光学追踪设备的示意图；

图5为本说明书提供的患者手术位置的跟踪装置；

图6为本说明书提供的对应于图1的电子设备示意图。

具体实施方式

为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

图1为本说明书中提供的患者手术位置的跟踪方法的流程示意图，具体包括以下步骤：

S100：通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿。

本说明书中所述的患者手术位置的跟踪方法，可应用于在患者手术前或手术过程中，对患者手术位置的移动进行全方面监测和跟踪，进而解决手术过程中，由于患者手术区域和光学标定标签的相对位姿变化而导致的安全隐患。

本说明书中所述的患者手术位置的跟踪方法，应用于患者进行开放式手术的场景中，且由于医疗手术中对于患者手术位置的坐标的精度要求较高，因此，在本说明书中可采用高精度定位的光学跟踪设备，定位患者手术位置的坐标。且由于本说明书中可基于该患者手术位置和光学标定标签之间的相对位姿，精准定位该患者手术位置的坐标。基于此，可首先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿。

具体的，可首先在患者手术位置和患者身上分别放置光学标定标签。

其次，可通过光学跟踪设备向外发射光线，并根据患者身上的光学标定标签和患者手术位置的光学标定标签的反射结果，分别确定设置在患者身上的光学标定标签的位姿和设置在患者手术位置的光学标定标签的位置。其中，位姿包括位置坐标和位置朝向。

然后，处理单元可将设置在患者手术位置的光学标定标签的位置，作为该患者手术位置的坐标。

最后，处理单元可根据该患者手术位置的坐标和设置在患者身上的光学标定标签的位姿，确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿。

当然，上述患者手术位置和光学标定标签的相对位姿还可为预设的，即，根据预设的相对位姿，通过光学跟踪设备，在患者身上设置光学标定标签。则在需确定该患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿时，该处理单元可获取预存的相对位姿。

进一步的，本说明书中的光学跟踪设备可采用双目红外相机，则对应的光学标定标签可采用红外反射材料制成。于是可通过红外相机向外发送射线，并根据红外反射结果，确定患者的位置。

图2为本说明书提供的光学追踪设备的示意图。图中，黑色小球表示光学标定标签，放置在患者身上手术位置。图中患者已经在手术病床上躺好就绪，患者身上的灰色填充区域a表示手术区域，在手术区域附近和患者手术位置放置用于定位的光学定位标签。红外相机放置在病床附近的固定位置，可观测到整个手术室内的整体空间。该红外相机可向外发射红外线，并接收患者身上的光学标定标签和患者手术位置的光学标定标签的反射光线，根据反射结果，精确确定患者手术位置和光学标定标签的相对位姿。其中，患者手术位置在患者手术区域范围内。

S102：在患者手术过程中，通过深度设备采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿。

区别于现有技术中仅通过光学跟踪设备确定患者手术位置的坐标，在患者手术位置和光学标定标签之间的相对位姿发生变化时，无法准确确定患者手术位置的坐标。本说明书提供一种患者的手术位置的跟踪方法，通过深度设备采集到的手术区域的深度图像，判断患者手术位置刚和光学标定标签之间的相对位姿是否发生改变，并在该位姿不改变的情况下，根据步骤S100中的相对位姿和光学标定标签的位姿，确定患者手术位置的坐标。基于此，可首先获取深度设备采集到的患者手术区域的深度图像。

具体的，该深度设备可首先采集周围环境中的环境数据。其中，该深度设备为可进行环境感知的深度传感器，可为深度相机、双目相机、激光雷达设备等，只要能确定患者手术区域的深度图像即可，本说明书对此不做限制，具体可根据需要进行设置。

然后，该处理单元可根据该深度设备采集到的环境数据中患者手术区域的环境数据，确定该环境数据中患者手术区域的信息，以及在患者身上设置的光学标定标签的信息。

最后，该处理单元可根据该环境数据中患者手术区域的信息，以及在光学标定标签的信息，分别确定该患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿。

进一步的，为了更准确的确定出患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿，该处理单元还通过目标物识别确定患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿。

具体的，该处理单元可对当前时刻的深度图像进行目标物识别，分别确定该患者手术区域的点云数据和光学标定标签的点云数据。

之后，该处理单元可根据该患者手术区域的点云数据和该光学标定标签的点云数据，分别确定该患者手术区域的范围和该光学标定标签的位姿。

更进一步地，由于目标物识别可能需要对大量数据对目标物识别模型进行训练，因此，该处理单元还可预先确定患者手术区域的大致形状和面积和光学标定标签的形状和大致体积，并对当前时刻的深度图像进行特征点匹配，进而确定患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿。

S104：根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差。

在本说明书提供的一个或多个实施例中，由于医疗手术中对于患者手术位置的坐标的精度较高，但深度图像确定出的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿的精度较低。而仅根据光学标定标签的位置，无法确定患者与光学标定标签之间的位置关系是否准确。因此，该处理单元可通过患者手术区域的变化和该光学标定标签的变化量，判断步骤S100中确定出的相对位姿是否改变，若未改变，则该处理单元可基于该相对位姿和光学标定标签的位姿，确定患者手术位置的坐标。

基于此，该处理单元可首先确定患者手术区域的变化和该光学标定标签的变化量。

具体的，该处理单元可根据当前时刻的患者手术区域的范围，确定当前患者手术区域的中心位置。并根据历史上确定出的当前时刻的患者手术区域的范围，确定历史上患者手术区域的中心位置。

之后，该处理单元可根据历史上的该患者手术区域的中心位置，和当前时刻的患者手术区域的中心位置，确定该患者手术区域的位置变化量，作为第一位差。

同时，该处理单元可根据确定出的当前时刻的光学标定标签的位姿，和历史上确定出的光学标定标签的位姿，确定该光学标定标签位置变化量，作为第二位差。

另外，由于患者手术区域一般为规则图像，而在确定第一位差时，若仅根据患者手术中心位置对应的变化量确定，若中心位置未改变，而患者手术区域的顶点位置出现改变，显然，确定出的变化量不准确，因此，还可根据该患者手术区域的顶点位置，确定第一位差。

具体的，该处理单元可根据当前时刻的患者手术区域的范围，确定当前患者手术区域的各顶点位置。并根据历史上确定出的当前时刻的患者手术区域的范围，确定历史上患者手术区域的各顶点位置。

之后，该处理单元可针对每个顶点，根据历史上的该患者手术区域该顶点的位置，和当前时刻的患者手术区域中该顶点的位置，确定该顶点对应的位置变化量，并将各顶点对应的变化量相加，并确定平均变化量，以及将该平均变化量作为第一位差。

S106：判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值。若是，执行补助S108。若否，执行步骤S110。

在本说明书提供的一个或多个实施例中，如前所述的，本说明书使用第一位差和第二位差来辅助确定相对位姿是否发生改变，基于此，该处理单元可确定该第一位差和第二位差的差距。

具体的，该处理单元可获取步骤S104中确定出的第一位差和第二位差，并根据确定出的第一位差和第二位差，确定该第一位差和该第二位差之间的差值。

以第一位差为(1，1，0)，第二位差为(1，0，0)为例，则第一位差和该第二位差之间的差值为(0，1，0)。

之后，该处理单元可根据预设的第一差距阈值和确定出的第一位差和该第二位差之间的差值，判断该差值是否小于预设的第一阈值。

以第一差距阈值为(1，1，0)为例，若第一位差和该第二位差之间的差值为(0，1，0)，显然，若该差距阈值减去该差值，其结果不存在负数，则该差值小于预设的第一差距阈值。

当然，上述差值和第一差距阈值的形式，还可用距离进行表征，如，差值物为(0，1，0)时，其对应的距离为具体的差值和该第一差距阈值的形式和内容可根据需要进行设置，本说明书对此不做限制。

S108：根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标。

在本说明书提供的一个或多个实施例中，该处理单元在确定第一位差和该第二位差之间的差值小于第一差距阈值时，可确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿未发生改变。

于是，该处理单元可根据步骤S100中确定出的相对位姿和通过该光学跟踪设备当前采集到的光学标定标签的位姿，确定患者手术位置的坐标。

具体的，该处理单元，可通过光学跟踪设备向外发射光线，并根据患者身上的光学标定标签的反射结果，确定设置在患者身上的光学标定标签的位姿。

然后，该处理单元可根据该光学标定标签的位姿和患者手术位置和光学标定标签的相对位姿，确定该患者手术位置的坐标。

S110：通过所述光学跟踪设备，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

在本说明书提供的一个或多个实施例中，在确定出该患者手术位置和光学标定标签之间的相对位姿发生变化时，该处理单元可通过该光学跟踪设备重新确定该患者手术位置和该光学标定标签之间的相对位姿，以根据重新确定出的相对位姿，执行后续步骤。

通过光学跟踪设备确定相对位姿的具体步骤，可参考上述步骤S100中所描述的内容。

进一步的，若患者手术位置发生改变，而光学标定标签的位置发生改变，则该处理单元可对确定该光学标定标签位置改变的原因。若为患者所在病床的床单等外力移动导致该光学标定标签出现改变，则该处理单元可执行根据第二位差，对相对位姿进行更新。而若为光学标定标签和病人手术区域连接的光标锚点的位置出现改变，即，固定该光标锚点在病人手术区域的组件的位置出现改变，则该处理单元需通过光学跟踪设备重新确定相对位姿。

具体的，该处理单元可根据预设的第三差距阈值，当第一位差小于该第三差距阈值，且第二位差大于该第三差距阈值时，根据深度设备当前时刻采集到的深度图像，确定当前时刻光学标定标签和患者手术区域连接的光标锚点的位置。

然后，该处理单元可根据历史上采集到的深度图像，确定历史上该光标锚点的位置。其中，该历史上的深度图像，至少包含当前时刻的上一时刻的深度图像。

最后，该处理单元可根据当前时刻光标锚点的位置和历史上该光标锚点的位置，确定第四差距，并当该第四差距小于预设的第四差距阈值时，根据步骤S102中确定出的第二位差，对该相对位姿进行更新。

当然，由于确定出的第二位差的精度较低，因此，该处理单元可根据光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿、当前时刻的上一时刻的光学标定标签的位姿以及相对位姿，对该相对位姿进行更新。

基于图1所示的患者手术位置的跟踪方法，通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿，根据手术过程中，深度设备采集到的患者手术区域的深度图像，确定光学标定标签的位姿和患者手术区域的位置，辅助判断该光学标定标签和患者手术位姿的相对位姿是否未发生改变，并在该相对位姿未改变的情况下，则根据光学跟踪设备采集到的光学标定标签的位姿和相对位姿，确定患者手术位置的坐标。本方法通过深度图像确定出的光学标定标签的位姿和患者手术区域的位置，辅助判断相对位姿是否未发生改变，可及时确定出相对位姿发生改变的情况，可精确确定患者手术位置的坐标，降低了安全隐患。

另外，在病人手术过程中，病人的手术区域的形状可能会因为病人体位的因素的改变而发生改变。如，在脊椎手术中，由于手术器械等对脊椎的压力，导致脊椎向下发生形变，使得病人手术位置出现改变。因此，在患者手术过程中，该处理单元还可通过深度设备采集到的患者手术区域的深度图像中，患者手术区域的点云数据，判断该患者手术区域是否出现形变。

具体的，该处理单元可从该深度设备采集到的历史时刻对应的深度图像中，确定该患者手术区域未发生形变的深度图像，作为基准深度图像。其中，该基准深度图像可为预设的，如，在手术开始前，采集的患者手术区域的深度图像，作为基准深度图像。

然后，该处理单元可确定当前时刻的深度图像的患者手术区域的点云数据，作为第一点云，并确定该基准深度图像中，患者手术区域的点云数据，作为第二点云。

最后，该处理单元可根据该第一点云和第二点云的相似度，确定该患者手术区域未发生形变时，继续确定该患者手术位置的坐标，若根据该相似度确定该患者手术区域发生形变时，可提示用户中止手术。其中，该用户为医生等工作人员。

进一步的，由于患者手术区域的形变可能是暂时的，因此，该处理单元在提示用户中止手术前，可根据预设的时间阈值，若该患者手术区域的点云数据与第二点云的相似度在该段时间之内都低于预设的相似度阈值，则可确定该患者手术区域的形变不是暂时的，应停止手术。若存在该患者手术区域的点云数据与第二点云的相似度高于预设的相似度阈值，则可确定该患者手术区域的形变为暂时的，该处理单元可在该第一点云和第二点云的相似度高于相似度阈值后，继续进行手术，也可重新确定该患者手术位置和该光学标定标签的相对位姿。

更进一步的，若光学标定标签的位姿变化太大，则该相对位姿也可能发生变化。因此，该处理单元还可基于该光学标定标签的位姿变化，判断是否重新确定相对位姿。

具体的，该处理单元可确定光学采集设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，并根据当前时刻的光学标定标签的位姿和历史上确定出的光学标定标签的位姿，确定第三差距。

然后，该处理单元可判断该第三差距是否小于预设的第二差距阈值。

最后，在该第三差距小于该第二差距阈值时，该处理单元可继续确定该患者手术位置的坐标。在该第三差距不小于该第二差距阈值时，该处理单元可重新确定患者手术位置和光学标定标签的相对位姿。

需要说明的是，上述第一差距阈值、第二差距阈值、第三差距阈值、第四差距阈值的形式、内容、数值等可根据需要进行设置，本说明书对此不做限制。

根据上述患者手术位置的跟踪方法，本说明书还提供如图3所示的患者手术位置的跟踪方法的流程图。图中，该处理单元可首先根据设置在患者身上的光学标定标签和设置在患者手术位置的光学标定标签，确定该患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿。

其次，该处理单元可根据该患者手术区域的深度图像，判断患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签之间的相对位姿是否发生变化。

具体的，该处理单元可通过当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿。进而确定历史上确定出的患者手术区域和当前时刻的患者手术区域的第一位差，以及历史上确定出的光学标定标签和当前时刻的光学标定标签的第二位差。并判断该第一位差和第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值。

若是，则可确定该相对位姿未发生变化，则可继续判断该相对位姿是否可用于确定患者手术位置的坐标。

若否，则可确定该相对位姿已发生变化，该相对位姿需重新进行确定。

当根据第一位差和第二位差判断相对位姿未发生变化时，该处理单元还可根据患者手术区域是否形变，判断该相对位姿是否出现变化。

具体的，该处理单元可从历史上采集到的深度图像中，确定该患者手术区域未发生形变的基准深度图像，并确定当前时刻的深度图像中患者手术区域的点云数据，作为第一点云，以及确定基准深度图像中患者手术区域的点云数据，作为第二点云。进而判断第一点云和第二点云的相似度是否不小于预设的相似度阈值。

若是，则可确定当前患者手术区域未发生形变。

若否，则可确定当前患者手术区域发生形变，则需停止手术，并重新确定该患者手术位置和光学标定标签之间的相对位姿。

当该相对位姿未发生改变，且该患者手术区域未发生形变时，该处理单元可基于通过光学采集设备采集到的当前时刻的光学标定标签的位姿，确定该患者手术位置的坐标。但在当前时刻的光学标定标签的位姿和上一时刻的光学标定标签的位姿之间的变化量过大时，可认为基于当前时刻的光学标定标签的位姿确定的患者手术位置的坐标不够准确。因此，还可基于光学标定标签的位置变化量，判断是否可确定该患者手术位置的坐标。

具体的，该处理单元可根据通过光学采集设备采集到的当前时刻的光学标定标签的位姿和历史上的光学标定标签的位姿，确定第三差距。并判断该第三差距是否小于预设的第二差距阈值。

若是，则该处理单元可基于当前时刻的光学标定标签的位姿和相对位姿，确定该患者手术位置的坐标。

若否，则该处理单元需重新确定相对位姿。

另外，若患者手术区域的范围未移动，而光学标定标签的位姿改变了，则该处理单元可仅根据该光学标定标签的变化量，对相对位姿进行更新。

具体的，该处理单元可首先判断该第一位差是否小于预设的第三差距阈值，且该第二位差是否大于第三差距阈值。

若是，则该处理单元可确定该患者手术区域未移动，而该光学标定标签的位姿已改变。则该处理单元可继续判断该光学标定标签和患者相连的光标锚点的位置是否改变。

若否，则该处理单元需重新通过光学采集设备，确定相对位姿。

该处理单元可确定当前时刻光标锚点的位置，并根据确定出的当前时刻光标锚点的位置，以及历史上光标锚点的位置，确定第四差距。并判断该第四差距是否小于预设的第四差距阈值。

若是，该处理单元可根据当前时刻采集的光学标定标签的位姿，当前时刻的上一时刻的光学标定标签的位姿，对该相对位姿进行更新。

若否，则该处理单元需重新通过光学采集设备，确定相对位姿。

当然，具体内容还可参照上述患者手术位置的跟踪方法的描述内容。本说明书再对此不再赘述。

以上为本说明书的一个或多个实施例提供的患者手术位置的跟踪方法，基于同样的思路，本说明书还提供了相应的患者手术位置的跟踪设备，如图4所示。

图4为本说明书提供的一种患者手术位置跟踪设备，该设备包括光学跟踪传感器、深度传感器和处理单元，其中：

A为光学跟踪传感器，B为深度传感器，C为处理单元。光学传感器确定光学标定标签的位姿，并将其发送至处理单元，深度传感器确定患者手术区域的深度图像，并将其发送至处理单元。处理单元根据截水沟到的光学标定标签的位姿和患者手术区域的深度图像，对患者手术位置进行跟踪。

具体的，光学跟踪传感器，用于采集当前时刻光学标定标签的位姿，并将该当前时刻光学标定标签的位姿发送至处理单元。

深度传感器，用于在患者手术过程中，采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定该当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿，并将该当前时刻的患者手术区域的范围和该光学标定标签的位姿发送至处理单元。

处理单元，用于根据该光学跟踪传感器发送的患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的位姿，预先确定该患者手术位置和该光学标定标签的相对位姿，根据接收到的该深度传感器发送的历史上确定出的患者手术区域的范围和该当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差，判断该第一位差和该第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值，若是，根据接收到的该光学追踪传感器发送的该相对位姿和该当前时刻光学标定标签的位姿，确定该患者手术位置的坐标，若否，根据光学跟踪设备发送的患者手术位置的坐标，重新确定该患者手术位置和该光学标定标签的相对位姿。

具体的对于光学跟踪传感器、深度传感器以及处理单元的描述，可参考上述患者手术位置跟踪方法中，对于光学跟踪设备、深度设备以及处理单元的描述，本说明书对此不再赘述。

以上为本说明书的一个或多个实施例提供的患者手术位置的跟踪方法基于同样的思路，本说明书还提供了相应的患者手术位置的跟踪装置，如图5所示。

图5为本说明书提供的患者手术位置的跟踪装置，包括：

第一确定模块200，用于通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿。

第二确定模块202，用于在患者手术过程中，通过深度设备采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿。

第三确定模块204，用于根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差。

判断模块206，用于判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值。

第一执行模块208，用于若是，根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标。

第二执行模块210，用于若否，通过所述光学跟踪设备，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

可选地，所述第一确定模块200，具体用于通过光学跟踪设备，分别确定设置在患者身上的光学标定标签的位姿和设置在患者手术位置的光学标定标签的位置，将所述设置在患者手术位置的光学标定标签的位置，作为所述患者手术位置的坐标，根据所述设置在患者身上的光学标定标签的位姿和所述患者手术位置的坐标，确定所述患者手术位置和所述设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿，其中，所述相对位姿包括相对位置和相对姿态。

可选地，所述第二确定模块202，具体用于根据深度设备采集的当前时刻患者手术区域的深度图像，对所述当前时刻的深度图像进行目标物识别，分别确定所述患者手术区域的点云数据和所述光学标定标签的点云数据，根据所述患者手术区域的点云数据和所述光学标定标签的点云数据，分别确定所述患者手术区域的范围和所述光学标定标签的位姿。

可选地，所述第二确定模块202，具体用于根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，分别确定所述历史上的患者手术区域的中心位置和所述当前时刻的患者手术区域的中心位置，根据所述历史上的中心位置和所述当前时刻的中心位置，确定第一位差。

可选地，所述第一执行模块208，具体用于从所述深度设备采集到的各历史时刻对应的深度图像中，确定所述患者手术区域未发生形变的深度图像，作为基准深度图像，确定所述当前时刻的深度图像的患者手术区域的点云数据，作为第一点云，并确定所述基准深度图像中，所述患者手术区域的点云数据，作为第二点云，根据所述第一点云和所述第二点云的相似度，判断所述患者手术区域是否未发生形变，若是，则继续确定所述患者手术位置的坐标，若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

可选地，所述第一执行模块208，用于确定光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，根据所述当前时刻的光学标定标签的位姿和历史上确定出的光学标定标签的位姿，确定第三差距，判断所述第三差距是否小于预设的第二差距阈值，若是，继续确定所述患者手术位置的坐标，若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

可选地，所述第二执行模块210，具体用于当所述第一位差小于预设的第三差距阈值，且所述第二位差不小于所述第三差距阈值时，根据所述当前时刻的深度图像，确定所述当前时刻所述光学标定标签和所述患者手术区域连接的光标锚点的位置，通过历史上采集到的深度图像，确定历史上所述光标锚点的位置，根据所述当前时刻光标锚点的位置和所述历史时刻光标锚点的位置，确定第四差距，判断所述第四差距是否小于预设的第四差距阈值，若是，根据通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿、当前时刻的上一时刻的光学标定标签的位姿以及所述相对位姿，对所述相对位姿进行更新，若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述图1提供的患者手术位置的跟踪方法。

本说明书还提供了图6所示的电子设备的示意结构图。如图6所述，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述图1所述的患者手术位置的跟踪方法。当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种患者手术位置的跟踪装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿；

第二确定模块，用于在患者手术过程中，通过深度设备采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿；

第三确定模块，用于根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差；

判断模块，用于判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值；

第一执行模块，用于若是，根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标；

第二执行模块，用于若否，通过所述光学跟踪设备，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

2.一种患者手术位置跟踪设备，其特征在于，所述设备包括光学跟踪传感器、深度传感器和处理单元，其中：

所述光学跟踪传感器，用于采集当前时刻光学标定标签的位姿，并将所述当前时刻光学标定标签的位姿发送至处理单元；

所述深度传感器，用于在患者手术过程中，采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿，并将所述当前时刻的患者手术区域的范围和所述光学标定标签的位姿发送至处理单元；

所述处理单元，用于根据所述光学跟踪传感器发送的患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿，根据接收到的所述深度传感器发送的历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差，判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值，若是，根据接收到的所述光学跟踪传感器发送的所述相对位姿和所述当前时刻光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标，若否，向所述光学跟踪设备获取患者手术位置的坐标，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿；

在患者手术过程中，通过深度设备采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿；

根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差；

判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值；

若是，根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标；

若否，通过所述光学跟踪设备，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

4.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

通过光学跟踪设备预先确定患者手术位置和设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿；

在患者手术过程中，通过深度设备采集当前时刻患者手术区域的深度图像，分别确定所述当前时刻的患者手术区域的范围和光学标定标签的位姿；

根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，确定第一位差，以及根据历史上确定出的光学标定标签的位姿和当前时刻的光学标定标签的位姿，确定第二位差；

判断所述第一位差和所述第二位差的差值是否小于预设的第一差距阈值；

若是，根据所述相对位姿和通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿，确定所述患者手术位置的坐标；

若否，通过所述光学跟踪设备，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

5.如权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行所述程序时还用于实现以下步骤：

通过光学跟踪设备，分别确定设置在患者身上的光学标定标签的位姿和设置在患者手术位置的光学标定标签的位置；

将所述设置在患者手术位置的光学标定标签的位置，作为所述患者手术位置的坐标；

根据所述设置在患者身上的光学标定标签的位姿和所述患者手术位置的坐标，确定所述患者手术位置和所述设置在患者身上的光学标定标签的相对位姿，其中，所述相对位姿包括相对位置和相对姿态。

6.如权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行所述程序时还用于实现以下步骤：

根据深度设备采集的当前时刻患者手术区域的深度图像，对所述当前时刻的深度图像进行目标物识别，分别确定所述患者手术区域的点云数据和所述光学标定标签的点云数据；

根据所述患者手术区域的点云数据和所述光学标定标签的点云数据，分别确定所述患者手术区域的范围和所述光学标定标签的位姿。

7.如权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行所述程序时还用于实现以下步骤：

根据历史上确定出的患者手术区域的范围和所述当前时刻的患者手术区域的范围，分别确定所述历史上的患者手术区域的中心位置和所述当前时刻的患者手术区域的中心位置；

根据所述历史上的中心位置和所述当前时刻的中心位置，确定第一位差。

8.如权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行所述程序时还用于实现以下步骤：

从所述深度设备采集到的各历史时刻对应的深度图像中，确定所述患者手术区域未发生形变的深度图像，作为基准深度图像；

确定所述当前时刻的深度图像的患者手术区域的点云数据，作为第一点云，并确定所述基准深度图像中，所述患者手术区域的点云数据，作为第二点云；

根据所述第一点云和所述第二点云的相似度，判断所述患者手术区域是否未发生形变；

若是，则继续确定所述患者手术位置的坐标；

若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

9.如权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行所述程序时还用于实现以下步骤：

确定光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿；

根据所述当前时刻的光学标定标签的位姿和历史上确定出的光学标定标签的位姿，确定第三差距；

判断所述第三差距是否小于预设的第二差距阈值；

若是，继续确定所述患者手术位置的坐标；

若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。

10.如权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行所述程序时还用于实现以下步骤：

当所述第一位差小于预设的第三差距阈值，且所述第二位差不小于所述第三差距阈值时，根据所述当前时刻的深度图像，确定所述当前时刻所述光学标定标签和所述患者手术区域连接的光标锚点的位置；

通过历史上采集到的深度图像，确定历史上所述光标锚点的位置；

根据所述当前时刻光标锚点的位置和历史时刻光标锚点的位置，确定第四差距；

判断所述第四差距是否小于预设的第四差距阈值；

若是，根据通过所述光学跟踪设备当前时刻采集到的光学标定标签的位姿、当前时刻的上一时刻的光学标定标签的位姿以及所述相对位姿，对所述相对位姿进行更新；

若否，重新确定所述患者手术位置和所述光学标定标签的相对位姿。