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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京积水潭医院申请的专利一种基于多模态特征融合的手术机器人实时影像配准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：CN120318286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510804299.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于多模态特征融合的手术机器人实时影像配准方法是由吴新宝;赵春鹏;曹奇勇;朱罡设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合的手术机器人实时影像配准方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态特征融合的手术机器人实时影像配准方法。该方法包括：获取术前与术中不同模态医学影像；利用第一和第二轻量化特征提取器分别提取深度特征，其中第二提取器根据术中影像的实时质量评估进行动态调整；通过包含预训练分割模型和对比损失训练的投影网络的语义特征转换模块，将深度特征映射至同一潜空间得到潜空间表示；利用不确定性调制的跨模态注意力机制融合潜空间表示得到融合特征；基于融合特征，通过深度学习网络回归密集位移场实现影像实时配准。本申请显著提升了复杂手术环境下多模态影像配准的精度和鲁棒性，满足实时导航需求，为外科医生提供了可靠引导。

本发明授权一种基于多模态特征融合的手术机器人实时影像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的手术机器人实时影像配准方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一模态的术前医学影像和第二模态的术中医学影像； 利用第一轻量化特征提取器从获取的术前医学影像中提取第一深度特征，利用第二轻量化特征提取器从获取的术中医学影像中提取第二深度特征，其中，所述第二轻量化特征提取器根据对术中医学影像的实时图像质量评估结果进行动态自适应调整； 利用语义特征转换模块将所述第一深度特征和所述第二深度特征转换到同一个目标潜空间，分别得到第一潜空间表示和第二潜空间表示，所述语义特征转换模块包括预训练的分割模型和经对比损失函数训练的学习型投影网络，所述分割模型用于基于第一深度特征和所述第二深度特征提取高级解剖特征，所述学习型投影网络用于将不同模态的高级解剖特征映射到所述目标潜空间； 利用跨模态注意力机制，融合第一潜空间表示和第二潜空间表示，得到融合后特征，所述跨模态注意力机制包括如下不确定性调制：在融合前估计与第二潜空间表示相关的特征不确定性，并基于估计的特征不确定性来调整第一潜空间表示和第二潜空间表示在融合过程中的贡献权重； 基于融合后特征估计用于对齐术前医学影像与术中医学影像的配准参数，以实时配准术前医学影像和术中医学影像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都医科大学附属北京积水潭医院，其通讯地址为：100035 北京市西城区新街口东街31号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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