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龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利一种基于多模态影像融合的神经穿刺动态避障导航方法和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：CN120918797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511453610.1，技术领域涉及：A61B34/20；该发明授权一种基于多模态影像融合的神经穿刺动态避障导航方法和系统是由许川雅;王乾;王健;李民;郭向阳设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态影像融合的神经穿刺动态避障导航方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态影像融合的神经穿刺动态避障导航方法和系统，属于医学影像导航与外科手术技术领域，通过融合术前高分辨率静态影像与术中实时动态超声数据，构建统一的时空基准模型，并利用人工智能技术自动分割与重建关键神经血管结构的三维模型，能够基于实时影像数据动态计算最优穿刺路径并实时监测进针过程中的碰撞风险，通过增强现实技术为术者提供多感官融合的直观导航指引，通过记录与分析手术全过程数据，利用大数据平台对分割与避障算法进行持续迭代优化，形成自我完善的智能闭环。本发明有效解决传统神经穿刺手术中依赖术者经验、无法实时动态避障以及系统缺乏学习能力的问题，显著提升手术的精准性、安全性和智能化水平。

本发明授权一种基于多模态影像融合的神经穿刺动态避障导航方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态影像融合的神经穿刺动态避障导航系统，其特征在于，包括： 一个或多个处理器； 存储器，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现一种基于多模态影像融合的神经穿刺动态避障导航方法，包括： S1，通过医学影像设备采集术前的高分辨率静态影像数据，并通过实时超声成像设备采集术中的动态影像流数据，构建时空同步坐标系，将所述静态影像数据与动态影像流数据进行时间和空间上的配准与融合，生成具有统一时空基准的多模态融合影像基底； S2，基于预训练的深度学习分割模型，对所述多模态融合影像基底进行像素级语义分割，识别并三维重建目标神经结构、关键血管、骨骼以及需规避的危险区域；将分割结果与术前规划路径叠加显示； S3，基于分割出的三维解剖结构，利用路径搜索算法计算出一条从穿刺入口到目标神经区域的最优初始路径；实时接收所述动态影像流数据，通过光流法计算术中介质的运动矢量，并实时监测与初始路径或危险区域的偏差，当监测到潜在碰撞风险时，基于运动矢量和解剖结构空间关系，实时计算出一个避障导向向量；实时避障向量计算具体为：构建一个以穿刺针尖为中心的实时局部避障势场，危险区域产生斥力场，目标区域产生引力场；所述避障导向向量即为该势场在当前针尖位置处的合力方向向量； S4，将所述初始路径、实时器械位姿、避障导向向量以及关键结构的3D重建模型，根据所述避障导向向量生成动态的视觉与听觉引导信息，提示术者进行进针角度、深度或方向的调整； S5，持续记录整个穿刺过程中的多模态影像数据、器械运动轨迹、术者操作细节以及最终结果数据，构建神经穿刺手术大数据仓库； S6，手术方案模拟与预后预测，基于历史大数据仓库中相似病例的手术数据与预后信息，在术前为当前患者生成多条模拟穿刺路径，并预测每条路径的成功率、风险指数及预期恢复效果，辅助医生进行术前决策； 所述S3中在穿刺针实际推进过程中，系统持续分析实时超声影像流，通过比较连续帧之间的像素变化来估算组织中微小移动的运动趋势和方向，系统持续监测穿刺针尖与规划路径及危险区域的相对位置，一旦预测到按当前轨迹进针将发生碰撞，则立即综合当前针尖位置、运动趋势和危险区域的空间方位，计算出一个用于规避风险的新进针方向指引。

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大学第三医院(北京大学第三临床医学院)，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49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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