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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于点云深度学习的刺激靶点定位系统及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：CN117218190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311068786.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于点云深度学习的刺激靶点定位系统及方法是由秦伟;宋肖宇;矫芸芸;褚昭洋;晋嘉洁;彭祥秒设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点云深度学习的刺激靶点定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于点云深度学习的刺激靶点定位系统及方法，包括被配置与采集设备相连的数据集制作模块，用于利用个体MRI图像以及个体点云数据构成数据集；设置在处理器上的深度学习模块，用于利用数据集对预先构建好的深度学习模型进行训练以及评估，得到评估最优的深度学习模型；靶点预测模块，用于利用评估最优的深度学习模型对从采集设备采集的当前点云数据进行预测，定位出刺激靶点，并将定位出的刺激靶点显示在对应的个体点云数据上。本发明节省了重复采集个体MRI核磁图像的过程，减轻了以往使用MRI核磁图像进行复杂的图像处理的过程，并且通过使用点云的深度学习进行预测，减轻了确定刺激靶点的复杂性。

本发明授权基于点云深度学习的刺激靶点定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云深度学习的刺激靶点定位系统，其特征在于，包括： 被配置与采集设备相连的数据集制作模块，用于从所述采集设备获取多个个体MRI图像以及对应个体点云数据，并利用所述个体MRI图像以及所述个体点云数据构建数据集； 设置在处理器上的深度学习模块，用于利用所述数据集对预先构建好的深度学习模型进行训练以及评估，得到评估最优的深度学习模型； 被配置与所述采集设备与显示设备相连的靶点预测模块，用于利用评估最优的深度学习模型对从采集设备采集的当前点云数据进行预测，定位出刺激靶点，并将定位出的刺激靶点通过所述显示设备显示在对应的个体点云数据上； 所述数据集制作模块，具体用于： S110，从所述采集设备采集多个个体MRI图像以及点云数据； S120，对每个个体MRI图像进行预处理得到预处理后的个体MRI图像，并将所述个体MRI图像保存为文件格式； S130，在预处理后的个体MRI图像中标记刺激靶点，并将所述刺激靶点的坐标形成点集保存为标签文件； S140，将标记好的刺激靶点转换至个体的点云数据空间下，以将所述标签文件转换为点云数据得到标记刺激靶点的标签点云数据； S150，将个体的点云数据和标记刺激靶点的标签点云数据组成数据集； S130包括： S131，通过个体MRI图像和标准MRI图像的配准得到配准矩阵，并使用配准矩阵将标准MRI图像的坐标从MNI空间下坐标转至个体空间下，得到标准MRI图像转换至个体空间下的坐标；其中，所述标准MRI图像携带多个给定点； S132，通过读取头皮文件以将头皮文件转化为头皮点云数据，并使用皮质映射算法将给定点映射至头皮上以确定头皮点云数据上的表面点； S133，将头皮点云数据上的表面点确定为个体MRI图像的刺激靶点。

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