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龙图腾网获悉安徽爱视睿医疗科技有限公司申请的专利基于三维c形臂的3D图像自动拼接方法、系统及终端设备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：CN121213348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511756082.7，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权基于三维c形臂的3D图像自动拼接方法、系统及终端设备是由陈利兵;钟娟设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维c形臂的3D图像自动拼接方法、系统及终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于三维c形臂的3D图像自动拼接方法、系统及终端设备，涉及医学影像处理技术领域。本发明包括：接收多个三维体积图像，对其进行下采样处理以及进行局部特征检测，得到多个三维体积图像特征点坐标和特征描述子；基于特征点坐标和特征描述子，计算相邻图像间的仿射变换矩阵并确定图像间的拼接方向；然后计算最终拼接后的输出图像的尺寸以及待拼接的各三维体积图像的偏移量；根据各三维体积图像的偏移量将各三维体积图像依次拼接到最终的输出图像中，并对拼接重叠区域进行无缝融合处理。本发明所提出的拼接方法可以克服三维c形臂FOV小，观察全局解剖结构不方便的缺陷，为医生提供更广阔的视野，便于医生诊断病情。

本发明授权基于三维c形臂的3D图像自动拼接方法、系统及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于三维c形臂的3D图像自动拼接方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收多个具有重叠区域的三维体积图像，对多个三维体积图像进行下采样处理，并对下采样后的三维体积图像进行局部特征检测，得到多个三维体积图像特征点坐标和特征描述子； 基于相邻三维体积图像的特征点坐标和特征描述子，计算相邻图像间的仿射变换矩阵并确定图像间的拼接方向； 根据所述仿射变换矩阵和拼接方向，计算最终拼接后的输出图像的尺寸以及待拼接的各三维体积图像在输出图像坐标系下的偏移量； 根据各三维体积图像在输出图像坐标系下的偏移量将各三维体积图像依次拼接到最终的输出图像中，并对拼接重叠区域进行无缝融合处理； 计算相邻三维体积图像间的仿射变换矩阵，具体如下： 对于相邻两幅三维体积图像，记作V1和V2，沿预估的拼接方向将其特征点分为两组，具体如下： V1的特征点分为：左侧特征key1_left,desc1_left和右侧特征key1_right,desc1_right； V2的特征点分为：左侧特征key2_left,desc2_left和右侧特征key2_right,desc2_right； 定义V1的右侧特征desc1_right与V2的左侧特征desc2_left进行匹配为正向匹配场景，定义V1的左侧特征desc1_left与V2的右侧特征desc2_right进行匹配为反向匹配场景； 分别对V1和V2两组特征点进行匹配，计算得到两个候选仿射变换矩阵及对应的有效匹配点数量，具体如下： 采用最近邻匹配算法，使用opencv集成好的基于FLANN的描述子匹配器进行特征描述子的匹配，得到多组匹配对； 计算最近邻距离与次近邻距离的比值，并设置阈值，保留比值小于设置阈值的匹配对； 使用opencv集成好的estimateAffine3D方法分别计算V1和V2的仿射变换矩阵M1和M2，并调整ransacThreshold参数以适应医学图像噪声； 对计算得到的仿射变换矩阵进行有效性校验，包括校验旋转矩阵R的对角线偏差、非对角线偏差以及平移矩阵向量T在拼接方向上的主导性； 设置对角线偏差阈值threshR0为0.1，非对角线偏差阈值threshR1为0.2；对于平移矩阵向量T，沿着拼接方向的平移要远大于其它方向上的平移，设定平移比率阈值threshT为1.5； 当对角线偏差小于threshR0,非对角线偏差小于threshR1;平移向量T=t1,t2,t3,1,t1,t2,t3分别对应x,y,z方向平移，其中x是水平方向；其中t1t2，t1t3均大于threshT时，则认定仿射变换矩阵具备有效性； 根据有效匹配点数量和仿射变换矩阵的校验结果，确定相邻两个三维体积图像正确的仿射变换矩阵和拼接方向。

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