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龍圖騰網獲悉南昌大學申請的專利基于GPU加速的改進Marching cubes算法的實時血液與水融合仿真方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115935839B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211463425.7，技術領域涉及：G06F30/28；該發明授權基于GPU加速的改進Marching cubes算法的實時血液與水融合仿真方法是由鄒艷妮;張澤龍;劉小平設計研發完成，并于2022-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于GPU加速的改進Marching cubes算法的實時血液與水融合仿真方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于GPU加速的改進Marchingcubes算法的實時血液與水融合仿真方法，針對在重建和渲染大量不同種類的粒子表面時，Marchingcubes算法會出現效率低下、實時性不佳、逼真度不夠等問題，為解決此問題本發明提出首先通過考慮不同液體粒子的各向異性特征，建立各向異性核函數來計算隱式曲面，然后在GPU線程內為水和血液兩種粒子分別建立一個數據結構來加速搜索，最后利用GPU來加速Marchingcubes構建三角形網格，并利用OpenGL進行渲染的方法。該方法能夠從不同的混合粒子數據中快速準確的重建出三角形網格，顯著的提高傳統Marchingcubes算法曲面重建的效率和準確度，可以更好地滿足虛擬手術中血液與水的仿真實時和逼真的要求。

本發明授權基于GPU加速的改進Marching cubes算法的實時血液與水融合仿真方法在權利要求書中公布了：1.基于GPU加速的改進Marchingcubes算法的實時血液與水融合仿真方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1、對兩種不同粒子的加權主成分和各向異性特征進行分析，采用對粒子核進行插值的改進方法對血液與水混合液體隱式曲面進行計算； S2、對于大量不同種類的粒子，在GPU中為不同粒子分別單獨構建一個哈希網格和空間AABB搜索結果來進行搜索； S3、利用GPU來加速Marchingcubes構建混合液體粒子的三角形網格； S4、利用OpenGL來渲染最后計算得到的三角形面片； 所述步驟S1具體為： S1-1、通過空間位置和兩種粒子球半徑定義一個球的核函數； 所述核函數如下公式（1）： （1）； 式中，為粒子的坐標，為可調整的核半徑，是空間中的點坐標； S1-2、在對網格上的累計值計算后，采用Marchingcubes算法從空間網格的隱式曲面表示中檢索出三角形網格，并采用主成分分析法來消除受粒子采樣和核函數球形形狀的影響而造成的凹凸曲面； 每個粒子核的加權協方差矩陣是通過每個臨近加權協方差矩陣的相加來進行計算的，加權協方差矩陣是利用粒子到臨近的粒子的距離來計算的；通過對協方差矩陣進行SVD分解，可以計算出橢圓核函數的三個軸，如下公式（2）： （2）； 公式（2）中，CovarianceM是每個粒子的協方差矩陣，U是一個矩陣，其列是協方差矩陣的特征向量，S是一個對角線矩陣，其對角線上的元素是特征值，V是一個矩陣，其行是協方差矩陣的特征向量； 之后對S進行修改，使得充滿臨近粒子核的W的積分為常數，對S進行標準化；對于之前標準化修改后的S、U、V矩陣，計算出一個能將原球核函數變化為橢圓核函數的矩陣G，并可以用此矩陣G的到各向異性核函數； 3； S1-3、利用公式（3）的核函數來計算隱式曲面，得到一個光滑的解； 所述步驟S3具體為： S3-1、通過將空間中兩種粒子的權重添加到網格中，得到一個為等值面的隱式曲面空間函數的離散表示； S3-2、通過Marchingcubes算法枚舉每個網格可能的權值配置，為建立三角形網格做好基礎； S3-3、利用直方圖金字塔數據結構來分配存儲，并為三角形塊分配索引，從而建立三角形網格。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南昌大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘新區學府大道999號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。