研究目的：为了解决神经导航系统中主要使用的点匹配和面匹配的配准方法存在的成本较高、操作复杂以及配准精度不稳定等问题，我们提出了基于计算机视觉领域的三维立体重建技术，通过视频图像处理利用病人空间中大范围的头部表面结构特征，实现一种新的高精度、低成本、易操作的神经导航空间配准方法。研究方法：首先，从摄像机获取的病人头部表面视频序列中选取不同视角的视频帧图像，并通过特征提取算法提取头部表面的特征点；其次，利用极线约束和头部表面先验结构模型约束匹配特征点并通过三维立体重建技术获取病人头部表面的空间点云；然后，通过面匹配的方法将获得的病人头部表面空间点云与图像空间提取的表面点云进行空间配准；最后，利用精确的头部表面先验结构模型进行配准优化，并利用视频帧中的更多信息进一步提高空间配准精度，完成图像空间与病人空间之间的配准。实验结果：分别对该方法进行体模试验和临床试验，试验结果表明该方法操作简便、配准精度满足临床需求。结论：我们提出的方法解决了神经导航系统中点匹配和面匹配的配准方法存在的问题，是一种精度高、成本低、操作简便的方法，并满足临床需求。