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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属协和医院申请的专利一种基于增量高斯模型的标准切面搜索规划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：CN121223817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511783731.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于增量高斯模型的标准切面搜索规划方法及系统是由张丽;朱业;张少华;汪一苇;肖苏珊;林漓设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量高斯模型的标准切面搜索规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及超声机器人智能控制与医学影像处理技术领域，尤其涉及一种基于增量高斯模型的标准切面搜索规划方法及系统，包括：实时采集超声机器人搜索过程中的五维位姿向量与对应的图像质量数据；基于所述五维位姿向量和图像质量数据进行联合建模训练，得到当前高斯混合模型；计算当前高斯混合模型与历史高斯混合模型之间的相似度，基于相似度进行融合；通过高斯混合回归预测候选姿态的图像质量，并构建改进的获取函数，在安全可行域内选择下一步搜索目标姿态；持续采集新数据并增量更新模型，逐步逼近标准切面。本发明通过增量式高斯混合模型的持续更新与融合，能够在实时条件下动态预测最优切面位置，实现标准切面的高效、稳定搜索。

本发明授权一种基于增量高斯模型的标准切面搜索规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增量高斯模型的标准切面搜索规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、实时采集超声机器人搜索过程中的五维位姿向量与对应的图像质量数据，构成样本对； S2、每累积预设数量的新样本后，基于所述五维位姿向量和图像质量数据进行联合建模训练，得到当前高斯混合模型； S3、计算当前高斯混合模型与历史高斯混合模型之间的相似度，基于相似度进行融合，得到融合后的历史高斯混合模型； S4、通过高斯混合回归基于融合后的历史高斯混合模型预测候选姿态的图像质量，并构建改进的获取函数，在安全可行域内选择获取函数值最大的候选姿态作为下一步搜索目标姿态； S5、重复步骤S1至S4，持续采集新数据并增量更新模型，逐步逼近标准切面，直至图像质量达到预设阈值或搜索步数达到最大值； 步骤S1中，五维位姿向量包括二维平移坐标和三维旋转角度，二维平移坐标为探头在平面内的位置坐标，三维旋转角度为探头的俯仰角、偏航角和翻滚角；图像质量数据为超声图像质量评分；五维位姿向量与图像质量评分构成样本对[s,q]。

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