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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京工業(yè)大學(xué)申請的專利一種面向骨盆復(fù)位手術(shù)導(dǎo)航的無監(jiān)督配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)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：CN119515942B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23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：202510096083.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/33；該發(fā)明授權(quán)一種面向骨盆復(fù)位手術(shù)導(dǎo)航的無監(jiān)督配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)是由句福嬌;李原;朱紹濤;趙晶鑫設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向骨盆復(fù)位手術(shù)導(dǎo)航的無監(jiān)督配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向骨盆復(fù)位手術(shù)導(dǎo)航的無監(jiān)督配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建三維重建網(wǎng)絡(luò)模型，并基于生成對抗損失函數(shù)完成訓(xùn)練；將術(shù)中二維X射線影像輸入三維重建網(wǎng)絡(luò)模型，得到三維術(shù)中CT圖像；對術(shù)前CT圖像和術(shù)中CT圖像分別采用MedSAM分割模型進行分割，得到骨盆區(qū)域的術(shù)前和術(shù)中分割圖像；通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定術(shù)前分割圖像和術(shù)中分割圖像的關(guān)鍵點，并根據(jù)閉式函數(shù)對關(guān)鍵點的距離進行最小化計算，推導(dǎo)得到剛性變換矩陣；根據(jù)剛性變換矩陣和術(shù)前CT圖像，對術(shù)中CT圖像進行配準(zhǔn)。通過本發(fā)明的技術(shù)方案，提升了配準(zhǔn)精度和泛化能力，且位姿姿態(tài)的預(yù)測范圍更廣，對手術(shù)導(dǎo)航的快捷性和便捷性提供了良好的技術(shù)支持。

本發(fā)明授權(quán)一種面向骨盆復(fù)位手術(shù)導(dǎo)航的無監(jiān)督配準(zhǔn)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向骨盆復(fù)位手術(shù)導(dǎo)航的無監(jiān)督配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括：采用編碼模塊、跨維度連接模塊和解碼模塊構(gòu)建三維重建網(wǎng)絡(luò)模型，并基于生成對抗損失函數(shù)完成訓(xùn)練；將術(shù)中二維X射線影像輸入訓(xùn)練完成的所述三維重建網(wǎng)絡(luò)模型，得到相映射的三維術(shù)中CT圖像；對術(shù)前CT圖像和所述術(shù)中CT圖像分別采用MedSAM分割模型進行分割，得到骨盆區(qū)域的術(shù)前分割圖像和術(shù)中分割圖像，具體過程包括：采用圖像編碼器、提示編碼器和掩碼解碼器構(gòu)建MedSAM分割模型，其中，所述圖像編碼器用于提取CT圖像的全局特征并生成圖像嵌入，所述提示編碼器用于根據(jù)用戶輸入的提示框信息生成對應(yīng)的特征向量，所述掩碼解碼器用于融合所述圖像編碼器和所述提示編碼器的輸出特征，并通過解碼操作生成目標(biāo)區(qū)域的分割結(jié)果；將所述術(shù)前CT圖像和所述術(shù)中CT圖像輸入所述MedSAM分割模型中，得到針對骨盆區(qū)域的術(shù)前分割圖像掩碼和術(shù)中分割圖像掩碼；通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定所述術(shù)前分割圖像和所述術(shù)中分割圖像的關(guān)鍵點，并根據(jù)閉式函數(shù)對所述關(guān)鍵點的距離進行最小化計算，推導(dǎo)得到剛性變換矩陣，具體過程包括：將所述術(shù)前分割圖像和所述術(shù)中分割圖像輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Conv-COM，經(jīng)過多層卷積、歸一化、ReLU激活和下采樣操作，將特征輸出至質(zhì)心層；計算預(yù)設(shè)數(shù)量個激活圖的質(zhì)心，并將所述激活圖轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵點的坐標(biāo)，其中，每個關(guān)鍵點對應(yīng)于解剖學(xué)結(jié)構(gòu)中的特定位置；根據(jù)所述術(shù)前分割圖像的關(guān)鍵點集合和所述術(shù)中分割圖像的關(guān)鍵點集合，利用導(dǎo)數(shù)推導(dǎo)使關(guān)鍵點距離最小的閉式函數(shù)，推導(dǎo)得到剛性變換矩陣的最優(yōu)解；根據(jù)所述剛性變換矩陣和術(shù)前CT圖像，對術(shù)中CT圖像進行配準(zhǔn)。

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)人北京工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：100124 北京市朝陽區(qū)平樂園100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)”。