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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東工業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119741352B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510246171.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/33；該發(fā)明授權(quán)一種基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準方法及裝置是由房小兆;曾峙翔;馬樂君;孫為軍;范應(yīng)方;羅火靈;趙峰;鄭志康;吳翔宇設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準方法及裝置，涉及三維點云配準技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有配準技術(shù)在計算剛體和非剛體變換過程中未能綜合考慮肝臟各組織的力學(xué)特性和點云的幾何特性，忽略了肝實質(zhì)及脈管系統(tǒng)的差異性，體態(tài)、重力、氣腹壓等因素的干擾，導(dǎo)致配準效果不佳的技術(shù)問題。方法包括獲取第一點云和第二點云，通過預(yù)置有限元分析求解器和預(yù)置形變條件對第一點云進行預(yù)處理，生成第三點云，并結(jié)合基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準模型對第一點云、第二點云和第三點云進行處理，生成肝臟點云配準結(jié)果。本發(fā)明采用了適合于點云Transformer架構(gòu)對不同模態(tài)特征融合，能夠捕獲各模態(tài)間潛在匹配關(guān)系，從而提升了配準效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準方法，其特征在于，包括：獲取第一點云和第二點云，并基于預(yù)置有限元分析求解器和預(yù)置形變條件對所述第一點云進行預(yù)處理，生成第三點云；將所述第一點云、所述第二點云和所述第三點云輸入至基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準模型，所述基于Transformer架構(gòu)的肝臟點云配準模型包括特征提取模塊、Transformer特征融合匹配模塊、變換矩陣估計模塊和形變場預(yù)測模塊；采用所述特征提取模塊根據(jù)所述第一點云和所述第二點云進行特征提取，生成第一點云矩陣和第二點云矩陣；通過所述Transformer特征融合匹配模塊根據(jù)所述第一點云矩陣和所述第二點云矩陣進行特征融合匹配，輸出第一目標融合特征矩陣、第二目標融合特征矩陣和預(yù)測掩膜；將所述第一點云、所述第三點云、所述預(yù)測掩膜、所述第一目標融合特征矩陣、所述第二目標融合特征矩陣、所述第一點云矩陣和所述第二點云矩陣作為所述變換矩陣估計模塊的輸入，輸出第一變換點云、第三變換點云和第一第二點云之間的點對應(yīng)關(guān)系序列；采用所述形變場預(yù)測模塊根據(jù)所述第一變換點云、所述第三變換點云、所述第一第二點云之間的點對應(yīng)關(guān)系序列和所述第二點云進行配準，生成肝臟點云配準結(jié)果；所述采用所述形變場預(yù)測模塊根據(jù)所述第一變換點云、所述第三變換點云、所述第一第二點云之間的點對應(yīng)關(guān)系序列和所述第二點云進行配準，生成肝臟點云配準結(jié)果，包括：將所述第一變換點云、所述第三變換點云和所述第二點云分別輸入至多層感知機，輸出第一增大維度變換點云矩陣、第三增大維度變換點云矩陣和第二增大維度點云矩陣；基于所述第一第二點云之間的點對應(yīng)關(guān)系序列，對所述第三增大維度變換點云矩陣中的矩陣元素進行分割，確定多個未匹配關(guān)系矩陣元素；將多個所述未匹配關(guān)系矩陣元素添加至所述第二增大維度點云矩陣，確定第二補充點云矩陣；對所述第二補充點云矩陣和所述第三增大維度變換點云矩陣進行融合，輸出第二第三融合點云矩陣；采用多層感知機對分別根據(jù)所述第二第三融合點云矩陣和所述第一增大維度變換點云矩陣，生成第二第三維度增大特征矩陣和第一維度增大特征矩陣；分別對所述第二第三維度增大特征矩陣和所述第一維度增大特征矩陣進行最大池化，生成第二第三目標全局特征和第一目標全局特征；分別將所述第一增大維度變換點云矩陣中的多行特征向量與所述第二第三目標全局特征、所述第一目標全局特征進行拼接，生成多個矩陣全局拼接向量；對多個所述矩陣全局拼接向量進行融合，輸出預(yù)測形變場；根據(jù)所述預(yù)測形變場和所述第一變換點云，生成目標點云矩陣；對所述第二補充點云矩陣進行轉(zhuǎn)換，確定第二補充點云坐標矩陣；根據(jù)所述目標點云矩陣和所述第二補充點云坐標矩陣進行誤差計算，確定目標配準誤差，并判斷所述目標配準誤差是否小于或等于預(yù)置誤差閾值；若是，則將所述目標點云矩陣和所述第二補充點云坐標矩陣作為肝臟點云配準結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣東工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：510080 廣東省廣州市越秀區(qū)東風(fēng)東路729號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。