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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于多模信息融合的椎板切削安全控制方法、系统及设备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：CN116585007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310544543.9，技术领域涉及：A61B17/32；该发明授权基于多模信息融合的椎板切削安全控制方法、系统及设备是由胡磊;季旭全;薛玉梅设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模信息融合的椎板切削安全控制方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模信息融合的椎板切削安全控制方法、系统及设备，涉及椎板切削安全控制技术领域，该方法主要包括将当前时刻椎板切削时的超声骨刀电阻抗、进给力值和电机电流值输入至训练好的时间序列分类网络中得到当前时刻分类结果，并根据当前时刻分类结果确定控制指令，从而确定是否继续执行切削动作。本发明能够最大限度提升椎板切削手术的安全性。

本发明授权基于多模信息融合的椎板切削安全控制方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模信息融合的椎板切削安全控制系统，其特征在于，包括：控制模块、感知模块以及执行模块； 所述控制模块用于执行如下方法： 获取当前时刻椎板切削时的多模信息，所述多模信息包括超声骨刀电阻抗、进给力值和电机电流值； 将当前时刻椎板切削时的多模信息输入至训练好的时间序列分类网络中，得到当前时刻分类结果；所述分类结果包括超声骨刀穿透椎板结果和超声骨刀未穿透椎板结果； 根据当前时刻分类结果确定控制指令；所述控制指令包括继续切削指令和停止切削指令； 其中，训练好的时间序列分类网络是通过样本数据集对时间序列分类网络进行训练后得到的；所述样本数据集包括多个样本数据对，所述样本数据对包括输入数据和标签数据，且同一样本数据对中的输入数据的时间戳和标签数据的时间戳相同；所述输入数据包括带有时间戳的多模信息，所述标签数据为带有时间戳的超声骨刀穿透椎板过程图像信息； 所述时间序列分类网络包括全卷积神经网络、长短期记忆网络、融合网络以及分类器； 所述全卷积神经网络用于根据当前时刻椎板切削时的多模信息，确定第一特征图；所述长短期记忆网络用于根据当前时刻椎板切削时的多模信息，确定第二特征图；所述融合网络用于将所述第一特征图和所述第二特征图进行融合，得到融合特征图；所述分类器用于根据所述融合特征图，确定当前时刻分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区北京航空航天大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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