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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京积水潭医院申请的专利基于多模态图像配准的手术机器人切除导航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：CN120070423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510528186.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多模态图像配准的手术机器人切除导航方法是由朱罡;孙向民;许珂;赵向蕊;姜涛设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态图像配准的手术机器人切除导航方法在说明书摘要公布了：公开了基于多模态图像配准的手术机器人切除导航方法。该方法包括：获取患者术前多模态医学图像并重建包含病灶和危险结构的三维模型；获取术中实时图像；利用第一深度学习网络从术前和术中图像中提取跨模态不变特征并建立初始对应关系；利用第二深度学习网络，基于术前术中图像及初始对应关系，并结合物理模型约束，预测初始非刚性形变场；实时跟踪手术工具，采用增量式计算策略实时更新非刚性形变场；将更新后的形变场应用于术前三维模型生成变形后模型；将工具位置映射到变形后模型，并生成导航指令。本申请能够精确补偿软组织形变，有效融合多模态图像信息，并实时动态更新导航信息，显著提高了机器人手术的精准度和安全性。

本发明授权基于多模态图像配准的手术机器人切除导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图像配准的手术机器人切除导航方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者的至少包含第一模态图像和第二模态图像的术前医学图像，并基于所述术前医学图像重建包含目标病灶区域和待避风险结构的术前三维模型； 获取所述患者目标器官区域的至少一种与术前医学图像不同模态的术中图像； 利用第一深度学习网络，从术前医学图像和术中图像中提取跨模态不变特征，建立至少一组初始对应关系，并利用第二深度学习网络，基于术前医学图像、术中图像和提取的初始对应关系，预测初始非刚性形变场，非刚性形变场用于表示目标器官从术前状态到术中状态的几何形变； 在手术过程中，实时跟踪手术机器人末端工具的位置，并基于实时获取的术中图像和手术操作信息，采用增量式计算策略实时更新非刚性形变场； 将当前更新的非刚性形变场应用于术前三维模型，生成变形后的三维模型，变形后的三维模型中的目标器官状态与实时术中图像中的目标器官状态相匹配； 将实时跟踪的手术机器人末端工具的位置映射到变形后的三维模型的坐标系中； 基于所映射的工具的位置以及变形后的三维模型的目标病灶区域和待避风险结构，生成导航指令，以引导手术机器人执行切除操作； 其中，第一深度学习网络为孪生网络结构，具有共享权重的编码器，用于将不同模态的图像块映射到同一特征空间，第一深度学习网络通过如下对比损失函数进行训练： L_contrastive＝1-Y*12*D_W2+Y*12*max0,m-D_W2， 其中，Y为输入的术前图像块和术中图像块是否属于相同解剖位置的标签，Y＝0表示图像块对相似，Y＝1表示图像块对不相似，D_W表示孪生网络编码器输出的两个特征向量之间的欧氏距离，m为预设的边界参数，m为正数。

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首都医科大学附属北京积水潭医院，其通讯地址为：100035 北京市西城区新街口东街31号；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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