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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于深度学习的手术导航影像的实时非刚性配准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：CN116485850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310281419.8，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于深度学习的手术导航影像的实时非刚性配准方法及系统是由杨思华;王尔祺;罗雨溪;张开鹏设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的手术导航影像的实时非刚性配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的手术导航影像的实时非刚性配准方法及系统，包括：标定RGB‑D相机与医学成像设备之间的空间变换矩阵；RGB‑D相机实时捕捉患者全身光学影像与深度信息；对患者进行医学成像，同时基于深度学习的人体姿态估计神经网络重建出基于SMPL的患者初始模型；医学影像点云化，建立医学影像与患者初始模型间的点到面的空间位置匹配关系；神经网络实时重建术中动态变化的患者模型，由匹配关系求解医学影像的非刚性变形场；配准医学影像，更新显示。本发明可实现手术导航医学影像对不同体态患者的实时的非刚性配准，解决了手术导航中病人姿势变化引起器官、软组织的移动、变形，从而导致医学影像失效的问题，有助于提高手术导航的精确性。

本发明授权基于深度学习的手术导航影像的实时非刚性配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的手术导航影像的实时非刚性配准方法，其特征在于，包括下述步骤： 标定RGB-D相机与医学成像设备之间的空间变换矩阵； RGB-D相机实时捕捉患者全身光学影像与深度信息； 对患者进行用于手术导航的医学成像，同一时间，患者全身光学影像与深度信息输入预先设立的基于深度学习的人体姿态估计神经网络，重建出基于SMPL人体模型的患者初始模型； 医学影像点云化，利用所述空间变换矩阵建立医学影像与患者初始模型间的点到面的空间位置匹配关系，具体为：将医学影像数据转化为医学影像点云P，再通过所述RGB-D相机与医学成像设备标定的空间变换矩阵变换到RGB-D相机的空间坐标系中，搜索医学影像点云P中每个点p最邻近的患者模型网格面m，两两建立匹配关系； 神经网络实时重建术中动态变化的患者模型，由匹配关系求解医学影像的非刚性变形场，具体为：RGB-D相机在术中实时捕捉患者全身光学影像与深度信息，人体姿态估计神经网络实时重建动态变换的患者模型； 由医学影像点云中每个点所匹配网格面位置变化解算医学影像的非刚性变形场，计算所有匹配网格从患者初始模型到新的患者模型的相对位姿变换矩阵；所有匹配网格的相对位姿变换矩阵组成了变形场，变形场表示为一个向量场，其中每个向量表示一个空间点在形状变化过程中的旋转与位移； 配准医学影像，更新显示。

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