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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种脊柱手术智能呼吸预测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：CN116051603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310045806.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种脊柱手术智能呼吸预测方法是由段星光;韩哲;田焕玉;谢东升;陈文欣;朱小龙设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脊柱手术智能呼吸预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种脊柱手术智能呼吸预测方法，通过红外光学相机记录一定时间内的椎体起伏，利用PCA主成分分析法将六维运动进行化简，新化简的低维运动制作新数据库，该数据库用于网络的训练。训练过程依据VAE网络的ELBO进行训练，同时也通过这一过程完成LSTM的训练，通过将多个网络输出的多个并行值求得的平均值与滑动窗中的值进行低通滤波或卡尔曼滤波，滤除高频噪声，得到连续、低噪声的输出值。本发明预测收敛时间可控，具备患者的特异性，预测输出的噪声小，处理信息较为精简。

本发明授权一种脊柱手术智能呼吸预测方法在权利要求书中公布了：1.一种脊柱手术智能呼吸预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过红外光学相机记录一定时间内的椎体起伏，记录的数据可以以滑动窗-对应预测点的点对形式整合为初始数据库； 初始数据库中记录的是椎体的六维运动，利用PCA主成分分析法将六维运动数据进行降维，化简至1个自由度作为主运动方向，并将六维运动投影到主运动轴上；利用投影后的一维运动数据制作新数据库，该数据库用于呼吸运动预测网络的训练； 呼吸运动预测网络结构由LSTM：长短时记忆网络、VAE：变分编码器、低通滤波器或卡尔曼滤波器级联组成； 通过在软件上构建LSTM神经网络、线性网络、激活网络，按照LSTM-线形层-激活层-隐变量-线性层-激活层-线形层-Tanh激活层将神经网络串联起来，得到整体网络架构；该神经网络的输入为滑动窗内的10-20个连续采样点，输出为滑动窗后的1-4个点中的特定1个点； 训练过程依据VAE网络的ELBO进行训练，网络的代价函数如下： 其中x代表输入的采样点，z代表隐变量，pθ、代表随机分布；KL代表KL散度，E代表期望函数,β为误差反向传播增益； 通过多个LSTM-VAE网络并联，输出若干个预测点的并行值，对若干并行值求标准差，得到信赖区域： 其中yi表示第i个网络输出的预测值，表示所有网络输出预测值之和求平均，c表示并联网络数量，σy表示多个并联网络输出预测值的标准差，信赖区域为[-2*σy，2*σy]； 通过将多个网络输出的多个并行值求得的平均值与滑动窗中的所有值进行低通滤波或卡尔曼滤波，滤除中的高频噪声，得到连续、低噪声的输出值，该值为所求预测值。

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