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龙图腾网获悉天津市鹰泰利安康医疗科技有限责任公司;天津远山医疗科技有限责任公司申请的专利一种用于穿刺定位的多模态CT影像数据融合三维重建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：CN120689450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510782002.9，技术领域涉及：G06T12/20；该发明授权一种用于穿刺定位的多模态CT影像数据融合三维重建方法是由张晓辰;薛志孝;焦君涵;徐新宇;张建浩设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于穿刺定位的多模态CT影像数据融合三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种用于穿刺定位的多模态CT影像数据融合三维重建方法，通过螺旋CT与多期相PET数据的特征编码，构建包含解剖结构、代谢活性及时变信息的高维特征空间；利用互信息驱动的双重约束配准机制实现模态对齐，结合患者生理特征、临床需求与器官语义的动态权重张量，完成跨模态特征的认知级融合；最终通过自适应光场渲染与拓扑保持优化，生成兼具医学准确性与临床导向性的三维重建模型，为穿刺手术提供精准可视化支撑。

本发明授权一种用于穿刺定位的多模态CT影像数据融合三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于穿刺定位的多模态CT影像数据融合三维重建方法，其特征为： S1、使用螺旋CT设备对患者待检查部位进行拍摄，获取CT原始图像数据S_ct,经过数据标准化预处理后记为F_ct； S2、每隔一段时间进行一次PET造影,利用不同时间点的PET造影数据，组成多期相造影数据构建代谢特征矩阵，将时变代谢信息编码为高维特征向量，分析病灶及周围组织的代谢变化特征； S3、将处理后的CT数据与PET数据进行多模态配准，通过学习旋转矩阵R和平移向量p实现坐标变换，建立结构的对应关系； S4、根据患者不同检查部位、检查需求和基础身体数据，设定CT和PET信息的权重，以进行信息平衡；根据不同需求设置不同的权重，实现动态自适应； S5、基于深度融合的多模态特征矩阵与自适应权重体系，构建具备生理功能-解剖结构耦合特性的三维重建模型，通过智能渲染策略实现诊断级可视化效果； S6、基于重建的三维模型，通过约束条件辅助穿刺定位； 步骤S4进一步包括如下内容： 步骤S41、身体数据影响因子计算 将各项检查指标进行标准化，此类基础数据通过特征嵌入网络生成身体特征向量B，并计算其对模态权重的影响因子βbody： βbody=σWb·B+bb； 其中，σ为Sigmoid激活函数，Wb,bb为可学习参数，βbody用于调节不同患者生理特征对CTPET权重的影响； 步骤S42、计算需求权重 βneed=σWn·C+bn； 其中，C为具体需求one-hot向量，Wn,bn为可学习参数，βneed用于调节不同需求对CTPET权重的影响； 步骤S43、计算器官特征权重 ； 其中，为CT的器官区域特征，为PET的器官区域特征，由医生标注出器官部位特征获得，MLP为全连接操作，[;]代表拼接操作，用于调节不同器官对CTPET权重的影响； 步骤S5进一步包含如下内容： 步骤S51、加权特征融合将配准后的CT特征矩阵与PET高维特征向量基于步骤S4计算的权重因子进行融合计算综合平衡系数： β=βbody×βneed×； 对CT和PET特征进行平衡： ； 其中，融合后的特征矩阵F整合了结构信息CT和代谢信息PET，并通过权重动态平衡不同模态的贡献； 步骤S52、通过光线投射法对融合特征体进行渲染，引入时变代谢特征与解剖结构的对应关系，构建具备生理功能-解剖结构耦合特性的三维重建模型； 光线采样策略优化：根据β权重对病灶区域增加采样密度，采样公式为： ； 其中，v为三维体素坐标，sampv代表v的采样率，sampbase为基础采样率，γ为密度调节系数，βv代表v的各维度坐标与β权重相乘后的结果； 概率渲染模型优化：结合PET代谢活性构建体素透明度传递函数α，将高代谢区域映射为半透明状态，公式为： ； 其中，αv为体素v的最终透明度值，范围0-1,0为完全透明，1为完全不透明，λ为代谢强度阈值，τ为CT密度对应的不透明度函数，由CT数据直接决定的基础透明度，反映组织的物理密度，F_pet’v代表在v坐标下的具体值，F_ctv代表在v坐标下的具体值。

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