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龙图腾网获悉吉林大学;吉林省吉林祥云信息技术有限公司申请的专利用于脊柱手术导航的CT影像和C形臂X光影像融合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：CN119648757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411650851.0，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权用于脊柱手术导航的CT影像和C形臂X光影像融合方法是由尹飞;贺亮;李然;赵阳;田智森;王振鑫;宗缘;李鸿达设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于脊柱手术导航的CT影像和C形臂X光影像融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，为了解决由于患者体位变化导致的CT影像和C形臂X光影像不能对齐的技术问题，同时进一步增强CT影像和C形臂X光影像配准精确度，本发明提出一种“用于脊柱手术导航的CT影像和C形臂X光影像融合方法”，结合PointPairFeature算法计算三维空间下将特征椎体匹配至C形臂脊柱区域表面所需的仿射变换因子，并通过ICP算法进一步优化，相比于使用二维C形臂X光影像，本发明充分利用了脊柱的冠状面、矢状面和横断面信息，使用三维特征能够实现更准确的匹配效果，进一步增强CT影像和C形臂X光影像之间的配准精确度。

本发明授权用于脊柱手术导航的CT影像和C形臂X光影像融合方法在权利要求书中公布了：1.用于脊柱手术导航的CT影像和C形臂X光影像融合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，分割提取术前CT影像中的脊柱椎体区域，提取术中C形臂X光影像中的脊柱区域； 步骤二，选定用于CT影像的特征椎体，提取所述特征椎体或所述脊柱区域表面的特征点：在两个维度方向上将步骤一的分割结果划分为多个切片，在每个切片上进行轮廓提取后分析和过滤，合并2个维度方向上的过滤结果作为所述特征椎体或所述脊柱区域表面的特征点； 步骤三，计算特征椎体和脊柱区域表面特征点的法向量，构建表面特征点云数据； 步骤四，计算特征椎体与脊柱区域在三维空间下的仿射变换关系：将CT影像中的特征椎体作为模型，将C形臂X光影像中的脊柱作为场景，计算将模型匹配至场景所需的空间旋转矩阵和空间平移矩阵，空间旋转矩阵和空间平移矩阵构成将特征椎体匹配至脊柱的仿射变换关系； 步骤五，根据仿射变换关系对CT影像进行仿射变换； 步骤六，将C形臂X光影像和仿射变换后的CT影像加权融合； 所述步骤五中对CT影像进行仿射变换具体为：根据CT影像尺寸和步骤四计算得到的空间旋转矩阵和空间平移矩阵，计算CT影像仿射变换后占据的三维矩阵尺寸，，，，其中，表示原始CT影像的顶点位置信息矩阵，表示原始CT影像的平扫图像数目，和表示每幅平扫图像的高度和宽度，表示仿射变换后的CT影像顶点位置信息矩阵，表示仿射变换后CT影像的平扫图像数目，和表示每幅平扫图像的高度和宽度； 将仿射变换后的三维矩阵记为，对于中的每一体素，根据旋转矩阵的逆矩阵和平移矩阵进行反变换，得到此位置在原始CT三维影像中对应的位置信息，表示为： ，其中，表示体素在原始CT影像中对应的位置信息，，所在位置上的具体取值为；表示在中体素位置信息，；判断是否在原始CT影像内，即，若不在原始CT影像内，取值为0； 若在原始CT影像内，在每个维度方向上取邻近的四个点，即，其中表示在某一维度上的坐标，三个维度方向上共计取64个邻近点，邻近点表示为，用于加权从而确定所在位置的具体取值，并将原始CT影像中的取值作为中位置的取值，，，，其中，邻近点取值为，为权重参数。

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