本文提出了一种基于增强现实的手术支持系统，可以在不准备好的手术室中使用，通过多种手段提供导航，提高手术精度，从而减少手术时间。

Jan, 2018

评估 AR 辅助神经外科系统的不同技术并提出了一种新的技术来系统化评估过程。此外，在手术的准备和术中阶段基于相应的反馈进行更深入的调查，发现物理反馈可以显著减少由全息图位移引起的错误，而全息图上的缺乏视觉反馈对用户的三维感知不会产生显著影响。

Nov, 2023

该论文探讨了增强现实在医疗行业中的应用，重点研究了基于增强现实的解决方案在脑室 - 腹腔分流手术中的应用，通过创建颅骨和脑室的 3D 模型，实验结果表明该解决方案能够显著减少手术准备时间和手术持续时间。

Apr, 2024

本文提出了一种基于表面感知性约束的深度估计方法，将相机参数纳入训练管道以增加深度估计的控制和透明度，并整合了去除高光模块以恢复更多 buried image 信息，且实验和用户研究证明了该方法的有效性。

Mar, 2022

我们使用 3D Slicer 作为基础平台，利用单目相机将人头进行 3D 模型重建，实时通过单目视觉传输头部姿态，并演示了利用 ArUco Marker 追踪工具实时指向头部姿态变化的可行性，为鼻咽拭子采集或插管等提供了一个可行的实时仿真平台。

Jun, 2024

该论文提出了一种增加 AR/VR 跟踪系统追踪频率及边缘感知优化问题的高效算法，通过利用摄像机特征实现了比现有方法更高的追踪频率，并提出了一种高效、准确、具有算法可扩展性的边缘感知优化框架。

Sep, 2023

通过进行 2D 到 3D 的注册和姿态估计，我们提出了一种不需要外部追踪设备，而可以将显微镜视频直接与术前计算机断层扫描（CT 扫描）进行配准的方法，从而为增强现实手术提供了准确且精确度较高的效果。

Mar, 2024

本文提出了一个两阶段流程来解决增强现实头戴设备中遇到的观看体验不佳的问题，其中包括离线室内环境的三维重建和使用增强视角方法的增强渲染。通过实验和评估，我们发现基于几何的增强视角方法具有更好的渲染效果，并使用结构相似性指数（SSIM）和峰值信噪比（PSNR）等指标进行量化验证。

Apr, 2023

本研究提出了一种用于增强针尖插入指导的创新技术，基于散射成像和卷积神经网络，实现了针尖位置和方向的实时估计，通过实验证实了在股动脉插管过程中准确引导针头的潜力。

Aug, 2023

通过使用 Depth-based Dual-Loop 框架，本研究提出了一种基于深度的实时视觉导航支气管镜（DD-VNB）框架，能够在不重新训练的情况下在病例之间实现通用性，并实现单目深度估计的优于现有技术的准确性。

Mar, 2024