概述

现有三维重建多依赖单一影像，多模态数据融合慢、配准误差大，且部分设备格式不兼容，需技术提升重建速度与精度，适配微创肿瘤手术规划。

需求详情

需求背景：公司是一家人工智能创新科技企业，致力于为微创肿瘤手术提供人工智能数字化解决方案。在微创肿瘤手术规划中，精准还原病灶及周围解剖结构是核心前提，现有软件的三维重建功能存在明显短板。一方面，面对肝癌、胰腺癌等复杂肿瘤，需融合CT的解剖细节、MRI的软组织分辨力及PET-CT的代谢信息来精准定位病灶边界，但当前多模态数据融合流程需30分钟以上，远长于临床期望时间，导致术前准备紧张；且不同影像间配准误差达1.5mm，可能造成肿瘤范围误判，增加手术风险。另一方面，合作医院的影像设备型号差异大，部分使 5年以上的老旧设备输出数据格式特殊，与现有软件兼容性不足，需技术人员手动转换格式，进一步延长术前等待时间，影响手术安排效率。需求描述：需引入成熟技术方案，攻克数据融合效率与设备兼容性难题，确保多模态影像重建耗时≤20分钟、配准误差≤1mm，同时兼容绝大多数医院的影像设备，既提升手术规划的精准度，又缩短术前准备周期，满足临床高效手术需求。