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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于深度学习的术前模型到术中点云的实时配准方法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：CN119090929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411580081.7，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于深度学习的术前模型到术中点云的实时配准方法是由李玲;陈雨露;李霄剑;杨善林;莫杭杰;肖夕林;王骞设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的术前模型到术中点云的实时配准方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的术前模型到术中点云的实时配准方法，涉及3D点云配准领域。本发明中，获取预先重构的术前模型；基于数字高程模型的体内柔性快速三维重建方法，获取实时的术中点云；提取表征术前模型的各向异性特质的术前顶点特征，将术前顶点特征与相应的术中点云特征进行拼接，并作为图卷积神经网络的输入，推理输出形变后的术前模型；以具有对应关系的检测特征点对作为监督信号，构建损失函数训练图卷积神经网络直至收敛，最终输出实时配准的网格三维模型。基于包括特征提取、特征点检测和形变预测的深度学习网络框架，实现非刚性的术前模型到术中点云的实时配准，满足真实微创腹腔镜手术场景下的要求。

本发明授权基于深度学习的术前模型到术中点云的实时配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的术前模型到术中点云的实时配准方法，其特征在于，包括：获取预先经由术前患者CT数据重构的术前模型；基于数字高程模型的体内柔性快速三维重建方法，获取腹腔镜手术中当前彩色图像帧对应的术中点云；提取表征所述术前模型的各向异性特质的术前顶点特征，将所述术前顶点特征与相应的术中点云特征进行拼接；将拼接更新后的每一术前顶点特征作为图卷积神经网络的输入，推理输出形变后的术前模型；以所述术前模型与术中点云之间的具有对应关系的检测特征点对作为监督信号，构建损失函数训练所述图卷积神经网络直至收敛，将最终推理输出的所述形变后的术前模型作为实时配准的网格三维模型；其中，所述提取表征所述术前模型的各向异性特质的术前顶点特征，将所述术前顶点特征与相应的术中点云特征进行拼接，包括：使用特征提取方法，获取术中点云高维特征，并获取维度为的术中点云特征，其中为特征维度超参数，Nm表示三维顶点的数量；所述特征提取方法包括PointNet++或者FPFH；提取表征所述术前模型的各向异性特质的术前顶点特征，包括三维顶点的坐标及其杨氏模量、泊松率、法向量；将术前顶点特征与相应的术中点云特征进行拼接，任一拼接更新后的术前顶点特征，表示为： 其中，表示三维顶点υi的坐标；Ei、分别表示三维顶点υi的杨氏模量和泊松率，用于表征实现各向异性形变推理的重要信息；表示三维顶点υi对应的法向量，、、分别表示该法向量在x，y和z轴上的分量；为相应的术中点云特征；i表示三维顶点的索引。

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