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龙图腾网获悉湖南及极科技有限公司申请的专利一种消融自动化导航方法及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：CN120093432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510262534.X，技术领域涉及：A61B34/20；该发明授权一种消融自动化导航方法及系统是由卢雯;向华;成琴琴;佘峥娣;古善智;李国文;赵杨;李娟;李金花设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种消融自动化导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种消融自动化导航方法及系统，涉及计算机辅助医学技术领域，方法包括：设置消融路径硬约束条件和软约束条件；基于硬约束条件，初始化满足硬约束条件的多条初步消融路径；基于软约束条件，计算各条初步消融路径的风险指数；将各条初步消融路径按照风险指数由低到高的顺序进行排序，选取排序靠前的初步消融路径作为海鸥优化算法的初始解；通过海鸥优化算法，对消融路径进行优化，确定出多条候选消融路径；将各个候选消融路径按照适应度由低到高的顺序进行排序，选取排序靠前的候选消融路径进行器官损伤评估；根据器官损伤评估结果，从候选消融路径中确定最优消融路径；按照最优消融路径确定的进针位置、角度以及深度，进行消融导航。

本发明授权一种消融自动化导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种消融自动化导航系统，其特征在于，包括： 处理器； 存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现以下消融自动化导航方法： S1：设置消融路径硬约束条件和软约束条件； S2：基于所述硬约束条件，初始化满足所述硬约束条件的多条初步消融路径； S3：基于所述软约束条件，计算各条所述初步消融路径的风险指数； S4：将各条所述初步消融路径按照所述风险指数由低到高的顺序进行排序，并选取排序靠前的第一预设数量的初步消融路径作为海鸥优化算法的初始解； S5：通过所述海鸥优化算法，对消融路径进行优化，确定出多条候选消融路径； S6：将各条所述候选消融路径按照适应度由低到高的顺序进行排序，并选取排序靠前的第二预设数量的候选消融路径进行器官损伤评估； S7：根据器官损伤评估结果，从所述候选消融路径中确定最优消融路径； S8：按照所述最优消融路径确定的进针位置、角度以及深度，进行消融导航； 所述海鸥优化算法的适应度函数具体为： Fl＝λddl+λaal-λhhl-λhθl 其中，F表示适应度函数，l表示消融路径，dl表示消融路径l与风险结构之间的距离，λd表示风险结构项的权重系数，al表示消融路径l的穿刺角度，λa表示穿刺角度项的权重系数，hl表示消融路径l的穿刺深度，λh表示穿刺深度项的权重系数，θl表示消融路径l穿过的CT层数，λθ表示穿过CT层数项的权重系数； 其中，所述S5具体包括： S501：将各条初步消融路径按照风险指数由低到高的顺序进行排序，选取排序靠前的第一预设数量的初步消融路径作为海鸥优化算法的初始解，初始化海鸥个体，每个海鸥个体代表一种可行的模型参数集合，每个海鸥个体由多个维度分量组成，每个分量代表一个模型参数； S502：在全局搜索阶段，避免碰撞并且向最优个体方向移动： 其中，表示第t次迭代时第i个海鸥个体经过全局搜索阶段后的位置，表示第t次迭代时第i个海鸥个体经过防碰撞处理后的位置，A表示控制因子，Pit表示第t次迭代时第i个海鸥个体的位置，表示第t次迭代时第i个海鸥个体向最优个体移动的位移，B表示搜索平衡因子，表示第t次迭代时的最优个体位置； 其中，t表示当前迭代次数，T表示最大迭代次数，fc表示线性下降频率； B＝2A2r1 其中，r1表示0到1之间的随机数； S503：在局部搜索阶段，生成一个随机数r2，根据随机数r2，在螺旋搜索策略与包围策略之间并行选择，以螺旋运动的方式进行位移： x＝rsinη x＝rcosη z＝rη r＝ueηv 其中，表示第t次迭代时第i个海鸥个体螺旋运动后的位置，x表示x方向螺旋飞行系数，y表示y方向螺旋飞行系数，z表示z方向螺旋飞行系数，r表示螺旋飞行轨迹半径，η表示0至2π之间的随机数，u、v表示螺旋常数，e表示自然常数； S504：对各个海鸥个体执行变异操作： 其中，Vit表示第t次迭代时第i个海鸥个体变异后的位置，Pr表示随机个体，γ表示自适应比例因子； 其中，γmax表示最大比例因子，γmin表示最小比例因子，sin表示正弦函数； S505：判断变异后的位置的适应度值是否大于变异前的位置的适应度值；若是，采用变异后的位置替换变异前的位置；否则，保持变异前的位置不变； S506：更新各个海鸥个体的适应度值以及全局最优个体； S507：判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数；若是，输出当前适应度最高的海鸥个体代表的模型参数集合；否则，返回继续迭代； 其中，所述S8具体包括： S801：在患者腹部皮肤表面粘贴多个标志物； S802：基于多个标志物，对基于术前图像构建的三维模型与患者点云进行初步配准； S803：在初步配准的基础上，采用改进的非刚性ICP算法，通过最小化欧几里得距离进行前向点匹配；通过全局搜索进行后向点匹配； S804：基于前向点匹配结果以及后向点匹配结果，设置配准成本函数： 其中，J表示配准成本函数，Q′表示变形后的术前三维模型中的数据点，ωi表示变形后的术前三维模型中的第i个数据点的配准结果参数，当变形后的术前三维模型中的第i个数据点存在对应数据点时ωi为1，否则为0，Mi表示对术前三维模型中的第i个数据点进行变换的仿射变换矩阵，ωj表示患者点云中的第j个数据点的配准结果参数，当患者点云中的第j个数据点存在对应数据点时ωj为1，否则为0，Mj表示患者点云中的第j个数据点进行变换的仿射变换矩阵，α表示正则化系数； S805：以降低所述配准成本函数为目标进行迭代优化，对基于术前图像构建的三维模型与患者点云进行精准配准； S806：将所述最优消融路径映射到患者点云中； S807：按照映射后确定的进针位置、角度以及深度，进行消融导航。

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