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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利基于3D相机与CT图像的引导方法及穿刺手术机器人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：CN120859665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511397581.1，技术领域涉及：A61B34/30；该发明授权基于3D相机与CT图像的引导方法及穿刺手术机器人系统是由罗斯特;周子驭;李想;吕炜业;康雁设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D相机与CT图像的引导方法及穿刺手术机器人系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗设备技术领域，具体涉及基于3D相机与CT图像的引导方法及穿刺手术机器人系统，方法包括S1.术前CT三维重建与点云提取，得到CT点云坐标系；S2.机械臂与3D相机的手眼标定；S3.通过CT点云与相机点云的配准将CT点云坐标系转化到机器人基准坐标系；S4.通过机器人基准坐标系进行穿刺引导，其基于多视角点云重建技术，无需专用校准装置即可动态标定机械臂‑3D相机位姿关系，解决传统方法依赖高精度工具及操作复杂的问题。

本发明授权基于3D相机与CT图像的引导方法及穿刺手术机器人系统在权利要求书中公布了：1.基于3D相机与CT图像的引导方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.术前CT三维重建与点云提取，得到CT点云坐标系，包括以下步骤： S1.1.使用多能谱CT扫描仪对目标进行扫描，获得二维切片数据； S1.2.将所述二维切片数据转换格式，沿Z轴堆叠，通过灰度化、二值化处理分离目标组织，提取目标轮廓像素； S1.3.将所述轮廓像素的坐标与Z轴序号结合形成初始点云，通过连通域分析分离外部轮廓，降采样后得到CT点云坐标系； S2.机械臂与3D相机的手眼标定，包括以下步骤： S2.1.定义四类坐标系作为标定基准，所述坐标系包括机器人基准坐标系、法兰坐标系、3D相机坐标系和CT点云坐标系； S2.2.基于所述坐标系，操控所述机械臂带动所述3D相机运动至9个不同位姿，同步记录每个位姿信息及所述3D相机拍摄的点云数据； S2.3.利用所述位姿信息与所述点云数据，通过BO-IA算法在三维运动空间中建模手眼关系并搜索全局最优初始估计，通过AA-ICPv算法配准多视角点云，迭代优化对应点匹配与变换，求解得到手眼矩阵，选取平均误差最小的作为手眼矩阵； S3.通过CT点云与相机点云的配准将所述CT点云坐标系转化到所述3D相机坐标系，包括以下步骤： S3.1.基于所述3D相机和机器人基准坐标的转换矩阵，将3D相机拍摄的点云转换至机器人基准坐标系，切除Z轴0的部分，得到不包含光学平台的点云模型； S3.2.将S1.2提取的目标轮廓像素与所述不包含光学平台的点云模型通过质心对齐、旋转对准进行粗配准，为精配准提供初始位置基准； S3.3.基于S3.2粗配准的结果，采用ICP算法，以点对面配准方式确定最小化配准误差，以面对面配准方式二次优化曲面匹配实现精配准，得到配准矩阵，计算得到最终坐标转换矩阵，通过最终坐标转换矩阵将CT点云转化到机器人基准坐标系； S4.通过所述手眼矩阵和法兰坐标及位姿矩阵将3D相机坐标系转换至机器人基准坐标系并进行穿刺引导；其中，3D相机坐标系转换至机器人基准坐标系由下式得到： ； ； 式中，为机器人基准坐标系；为3D相机坐标系；为手眼矩阵；为法兰坐标及位姿矩阵；为3D相机和机器人基准坐标的转换矩阵。

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