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龙图腾网获悉温州市人民医院申请的专利一种三维虹膜重建及展开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：CN120163931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510645115.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种三维虹膜重建及展开方法是由杨晓凯设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维虹膜重建及展开方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维虹膜重建及展开方法，涉及智能医疗领域，方法包括如下内容：步骤一，三维虹膜标签生成；步骤二，虹膜深度图预测模型；步骤三，虹膜展开；本发明利用视频流中多张虹膜图像的解剖制约关系，准确预测虹膜深度信息，实现三维虹膜重建，并展开为二维矩形图像和深度图；该方法克服了传统单张图像深度不足的缺陷，利用视频的多张图片来预测虹膜图像深度信息，各虹膜图片之间的虹膜纹理存在解剖制约关系，据此可以有效预测虹膜图像深度信息，提升了虹膜识别的鲁棒性，适用于多种应用场景。

本发明授权一种三维虹膜重建及展开方法在权利要求书中公布了：1.一种三维虹膜重建及展开方法，其特征在于，包括如下内容： 步骤一，三维虹膜标签生成： 1）基于频域OCT的三维虹膜模型：利用OCT技术获取高精度三维虹膜模型，仿真生成虹膜图像视频流及其对应的深度图标签； 2）基于眼动视频的三维虹膜模型：通过眼动视频的虹膜分割结果，构建眼球模型，获取眼球中心、虹膜半径、角膜曲率和眼球半径参数，计算光轴和虹膜圆参数方程；提取虹膜纹理特征，通过特征匹配计算特征点的三维坐标，生成深度图标签； 步骤二，虹膜深度图预测模型： 1）构建深度学习模型，输入为时序虹膜图像序列，输出为对应的时序虹膜深度图； 2）采用包含多个卷积层和池化层的CNN编码器提取时序虹膜图像特征，LSTM模块用于建模虹膜在时间序列上的运动和形变信息，用包含反卷积层或上采样层的深度解码器生成虹膜深度图，结合解剖约束损失函数和多尺度注意力机制； 所述解剖约束损失函数为： 该损失函数通过约束预测的虹膜半径，眼球中心，眼球半径，虹膜特征点到眼球中心的距离，从而利用眼球的几何结构信息规范虹膜深度图的预测；其中，眼球中心、虹膜半径和眼球半径基于眼动视频的虹膜分割结果进行估计，其中，是用于平衡解剖约束项重要性的权重； 假设提取了N个虹膜特征点，第i个特征点的预测三维坐标为，预测的眼球中心为，并且有一个期望的距离；那么，； 所述多尺度注意力机制为：通过使用不同大小的卷积核提取多尺度特征，并在解码过程中引入注意力机制以关注关键的虹膜纹理区域，先在OCT仿真数据上预训练，再在真实眼动视频数据上微调，结合数据增强模拟光照、遮挡和瞳孔缩放场景； 步骤三，虹膜展开： 1）通过虹膜的二维图像和深度信息，为二维图像的每个像素赋予对应的深度值，构建三维虹膜图像； 2）将三维虹膜展开为二维矩形图像和深度图，具体步骤包括构建三维坐标系、计算旋转矩阵、调整虹膜至正视位置并进行基于放松几何约束的极坐标转换。

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