目的 为有效减少L5/S1微创椎间盘射频消融术中因医师操作熟练度差异导致的治疗效果波动，实现对消融针穿刺路径风险的精确量化评估。方法 基于自主研发的深度神经网络DWT-UNet，将L5/S1节段的MR图像精准分割为7个关键结构：L5椎骨，S1椎骨，髂骨，L5/S1节段的椎间盘、神经根、硬脊膜和皮肤。基于上述分割结果，3D建模穿刺路径的规划环境。针对穿刺的临床准则提出了6个硬性约束和6个软性约束，将医师经验通过层次分析算法量化为权重添加到穿刺路径风险函数中以提升对个例的适应性。通过提出的皮肤进针点采样子算法、Kambin三角投影面积子算法，结合层次分析算法，并运用光线追踪、CPU多线程处理和GPU并行计算等多种技术，计算出一条既符合临床硬性约束条件，又能使软性约束条件综合达到最优的穿刺路径。结果 医师团队对算法规划的21例消融针穿刺路径进行主观评估，结果显示所有路径均满足临床基本要求（及格率100%），且95.24%的路径被评为优秀或良好。在与医师规划结果的对比中，算法在D_Ilium、D_S1和Depth等3个指标上有不同程度的下降（P<0.05），在D_Dura、D_L5、D_N5和A_Kambin等4个指标上有较大提升（P<0.05）。算法规划21例的平均时间为7.97±3.73 s，而医师传统规划普遍需耗时10 min以上。结论 本研究提出的多约束最优穿刺路径规划算法为L5/S1节段的微创椎间盘射频消融术提供了一种一站式的解决方案。经过严谨的临床评价和实验验证，该算法显示出独特的优势和广阔的临床应用潜力。