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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于多模态信息融合的全自动空间注册系统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：CN115358995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211005928.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态信息融合的全自动空间注册系统是由史勇红;姚德民;刘颜静设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信息融合的全自动空间注册系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多模态信息融合的全自动空间注册系统，包括：术前规划模块：用于融合术前膝关节MRI图像和CT图像，重建“骨+软骨”组合导航模型；术中点云提取模块：用于扫描并自动提取术中膝关节病灶软骨表面点云数据；空间注册模块：用于对术前CT图像空间中重建的软骨表面点云与术中扫描的所述软骨表面点云数据进行配准，实现术中病人空间和术前图像空间的导航注册。本发明基于点云的配准方式不需要选取解剖点就能获取相似精度的配准，大大减少了对医生的依赖程度，这种技术极大的辅助了医生，使医生可以更加专注于手术本身。

本发明授权基于多模态信息融合的全自动空间注册系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态信息融合的全自动空间注册系统，其特征在于，包括： 术前规划模块：用于融合术前膝关节MRI图像和CT图像，重建“骨+软骨”组合导航模型； 术中点云提取模块：用于扫描并自动提取术中膝关节病灶软骨表面点云数据； 空间注册模块：用于对术前CT图像空间中重建的软骨表面点云与术中扫描的所述软骨表面点云数据进行配准，实现术中病人空间和术前图像空间的导航注册； 其中，所述术中点云提取模块包括： 扫描提取单元：用于采集病人术中膝关节病灶区域的表面点云，并基于FPFH_PointNet 神经网络自动提取所述膝关节病灶区域的软骨表面点云；通过快速点特征直方图FPFH对 PointNet神经网络进行改进，构建FPFH_PointNet网络；对于输入的点云，首先计算其FPFH 特征，由于计算FPFH特征需要点的法向量信息，将每一点的坐标和法向量信 息以及33维FPFH特征结合，形成39维输入特征，即依次经过5层MLP网络升 维，输出维度分别为（64，128，128，512，2048）的特征图；然后对于n×2048的特征图进行 max-pooling操作提取全局特征；全局特征为1×2048的向量，将其扩展为n×2048维度，最 后将5层中间层的输出特征与扩展的全局特征以及原始计算的FPFH特征进行拼接，形成n× 4964维度的特征，再分别经过三层MLP层，最后经过softmax函数输出点云中每个点的预测 得分。

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