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龍圖騰網(wǎng)獲悉福建醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院申請(qǐng)的專利一種基于多模影像的手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120374676B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510875763.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模影像的手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)是由江昊;陳嘉芳;鄭子堅(jiān);曾昊;林鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多模影像的手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于多模影像的手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、影像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)、路徑規(guī)劃、術(shù)中追蹤及誤差校正模塊；系統(tǒng)構(gòu)建結(jié)構(gòu)偏倚配準(zhǔn)模型，融合可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)深度可分卷積機(jī)制，提升多模態(tài)圖像的結(jié)構(gòu)保持能力與配準(zhǔn)魯棒性；引入結(jié)構(gòu)梯度調(diào)控的互信息損失函數(shù)和CIDER偏倚正則項(xiàng)，增強(qiáng)對(duì)偽因素干擾的抑制能力；路徑規(guī)劃方面，提出稀有路徑感知SAC模型，結(jié)合軌跡聚類與三維風(fēng)險(xiǎn)圖譜，實(shí)現(xiàn)稀有路徑規(guī)避與策略優(yōu)化；該系統(tǒng)具備良好的配準(zhǔn)精度、路徑魯棒性與追蹤一致性，適用于多模態(tài)圖像輔助下的復(fù)雜導(dǎo)航場(chǎng)景。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模影像的手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于多模影像的手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)，包括影像預(yù)處理模塊，所述影像預(yù)處理模塊，生成得到標(biāo)準(zhǔn)化影像體素?cái)?shù)據(jù)；其特征在于：該系統(tǒng)還包括圖像配準(zhǔn)模塊和術(shù)前路徑規(guī)劃模塊； 圖像配準(zhǔn)模塊，構(gòu)建結(jié)構(gòu)偏倚配準(zhǔn)模型，使用結(jié)構(gòu)偏倚配準(zhǔn)模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化影像體素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，生成多模態(tài)融合配準(zhǔn)圖像；結(jié)構(gòu)偏倚配準(zhǔn)模型包括預(yù)處理單元、模態(tài)翻譯單元、偏倚優(yōu)化單元、配準(zhǔn)單元、訓(xùn)練單元和可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 術(shù)前路徑規(guī)劃模塊，通過(guò)稀有路徑感知導(dǎo)航SAC模型處理多模態(tài)融合配準(zhǔn)圖像，生成術(shù)前導(dǎo)航路徑，稀有路徑感知導(dǎo)航SAC模型包括SAC模型； 預(yù)處理單元對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化影像體素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化圖像對(duì)； 模態(tài)翻譯單元將標(biāo)準(zhǔn)化圖像對(duì)分為源圖像與真實(shí)目標(biāo)圖像輸入可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用仿射耦合結(jié)構(gòu)對(duì)源圖像進(jìn)行模態(tài)翻譯；在仿射耦合結(jié)構(gòu)中嵌入動(dòng)態(tài)深度可分卷積機(jī)制作為局部注意路徑，通過(guò)驅(qū)動(dòng)的核組合進(jìn)行稀疏連接與動(dòng)態(tài)加權(quán)，生成增強(qiáng)偽圖像；引入結(jié)構(gòu)梯度調(diào)控的屏障互信息損失函數(shù)，對(duì)增強(qiáng)偽圖像與真實(shí)目標(biāo)圖像進(jìn)行互信息度量，得到結(jié)構(gòu)保持圖像； 偏倚優(yōu)化單元定義偽因素集，結(jié)合結(jié)構(gòu)保持圖像，生成預(yù)測(cè)結(jié)果，將預(yù)測(cè)結(jié)果與偽因素集進(jìn)行條件距離相關(guān)性度量，引入核估計(jì)式CIDER正則項(xiàng)抑制偽因素干擾，得到偏倚約束預(yù)測(cè)圖像； 通過(guò)稀有路徑感知導(dǎo)航SAC模型，生成術(shù)前導(dǎo)航路徑的過(guò)程，具體包括以下步驟： 步驟B1：根據(jù)多模態(tài)融合配準(zhǔn)圖像，形成結(jié)構(gòu)化三維導(dǎo)航圖； 步驟B2：在結(jié)構(gòu)化三維導(dǎo)航圖的基礎(chǔ)上，生成離散化標(biāo)簽序列； 步驟B3：對(duì)離散化標(biāo)簽序列去重，獲取結(jié)構(gòu)性決策模式，統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)性決策模式中每種模式的出現(xiàn)頻率，按頻率排序獲取稀有模式集合；基于稀有模式集合，構(gòu)建稀有路徑的覆蓋比； 步驟B4：基于稀有模式集合和稀有路徑的覆蓋比，構(gòu)建三維空間風(fēng)險(xiǎn)圖譜作為外部約束信息嵌入至SAC模型的訓(xùn)練環(huán)境中，規(guī)避高稀有路徑的覆蓋比，生成軌跡經(jīng)驗(yàn)對(duì)； 步驟B5：將軌跡經(jīng)驗(yàn)對(duì)輸入到SAC模型進(jìn)行策略訓(xùn)練，通過(guò)雙Q網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)估算Q函數(shù)，并通過(guò)Q值估計(jì)誤差公式監(jiān)控Q函數(shù)估值誤差上界，輸出路徑規(guī)劃策略，得到術(shù)前導(dǎo)航路徑。

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