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龙图腾网恭喜中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所);北京奥达智声医疗科技有限公司申请的专利穿刺目标点的确定方法、装置和电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118948396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411138063.3，技术领域涉及：A61B17/34；该发明授权穿刺目标点的确定方法、装置和电子设备是由谢敬敦;申嘉宜;张博;高尚;姚宇航;黄镇生设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本穿刺目标点的确定方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及医疗技术领域，公开了一种穿刺目标点的确定方法、装置和电子设备，该方法包括：获取患者的CT影像数据，并对CT影像数据进行预处理，获得骨质结构图；对骨质结构图进行分割，获得分割骨质结构；基于分割骨质结构的质心，确定椎间隙宽度；基于椎间隙宽度，确定穿刺椎间隙；将穿刺椎间隙对应的超声影像数据和解剖学先验知识输入训练好的超声影像识别模型，输出标签结构及其对应的标签；基于标签结构及其对应的标签，确定硬膜外穿刺的穿刺目标点，对硬膜外穿刺过程中实时超声图像内的标签结构进行识别与提示，提高硬膜外穿刺的效率与安全性。

本发明授权穿刺目标点的确定方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种穿刺目标点的确定方法，其特征在于，所述穿刺目标点的确定方法包括：获取患者的CT影像数据，并对所述CT影像数据进行预处理，获得骨质结构图；对所述骨质结构图进行分割，获得分割骨质结构；基于所述分割骨质结构的质心，确定椎间隙宽度；基于所述椎间隙宽度，确定穿刺椎间隙；将所述穿刺椎间隙对应的超声影像数据和解剖学先验知识输入训练好的超声影像识别模型，输出标签结构及其对应的标签；基于所述标签结构及其对应的标签，确定硬膜外穿刺的穿刺目标点,其中，所述训练好的超声影像识别模型包括输入层、编码器、桥阶层、解码器、结构约束层和输出层；所述将所述超声影像数据和解剖学先验知识输入训练好的超声影像识别模型，输出目标结构及其对应的标签，包括：将所述超声影像数据和解剖学先验知识输入到输入层进行归一化和位置编码，获得解剖超声影像特征；将解剖超声影像特征输入到所述编码器，并通过编码器中的增益感知模块进行增益，获得编码增益特征；将编码增益特征输入到桥阶层，并通过桥阶层中的注意力模块增加注意力，获得注意力编码增益特征；将注意力编码增益特征输入解码器，并通过解码器中的增益感知模块进行增益，获得解码增益特征；将解码增益特征和解剖学先验知识输入解码器中的转置卷积层和结构约束层，输出结构约束解码增益特征；将结构约束解码增益特征输入输出层，输出目标结构及其对应的标签，其中，所述增益感知模块的表达式为： ，其中，表示编码增益特征，和表示增益和偏置参数，表示激活函数,表示池化操作，表示第层的卷积层输出，其中，所述桥阶层的表达式为： ，其中，表示注意力编码增益特征，表示编码增益特征，表示步进卷积操作，是步长，表示第层卷积核，表示第层注意力机制中的查询矩阵，表示第层注意力机制中的键矩阵，表示层注意力机制中的键值矩阵，T表示转置矩阵，表示层注意力机制中的键的维度，表示概率分布函数，其中，所述转置卷积层的表达式为： ，其中，表示转置卷积层的输出特征，表示第层卷积核，表示第层注意力机制中的查询矩阵，表示第层注意力机制中的键矩阵，表示层注意力机制中的键值矩阵，T表示转置矩阵，表示层注意力机制中的键的维度，表示激活函数，表示概率分布函数，表示第层的偏置项，其中，所述结构约束层的表达式为： ，其中，表示结构约束解码增益特征，表示转置卷积层的输出特征，表示约束强度因子，表示解剖学先验知识，其中，所述输出层的表达式为： ，其中，表示目标结构，表示第层的结构约束解码增益特征，表示第层输出层的权重参数，表示上采样。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所);北京奥达智声医疗科技有限公司，其通讯地址为：510060 广东省广州市东风东路651号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。