许多介入外科手术依赖于医学成像来可视化和跟踪仪器。这种成像方法不仅需要实时能力，而且还提供准确且强大的位置信息。在超声应用中，通常只有来自线性阵列的二维数据可用，并且由于以下三维中的精确位置估计是非微不足道的。在这项工作中，我们首先使用现实的合成训练数据训练神经网络，以估计对象与重建的超声图像中的相关轴向像差的平面外偏移。然后将获得的估计与卡尔曼滤波方法组合，该方法利用先前的时间框架中获得的定位估计来改善本地化鲁棒性并降低测量噪声的影响。使用模拟评估所提出的方法的准确性，并在使用新型光学超声成像设置获得的实验数据上证明了其实际适用性。实时提供准确和强大的位置信息。对于模拟数据的平均误差为0.1mm的平均误差，对于实验数据的平均误差为0.1mm的平均误差，轴向和横向坐标估计。三维定位最精确地高于1mm的高距距离，最大距离为25mm孔径为5mm。
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