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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种多模态影像协同的头部病灶多层级自动定位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：CN120931699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511476032.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种多模态影像协同的头部病灶多层级自动定位方法是由刘志峰;孙婷;王建辉;刘杰;程强;许静静;王懿设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态影像协同的头部病灶多层级自动定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模态影像协同的头部病灶多层级自动定位方法，通过融合刚性初始配准与基于薄板样条算法的非刚性精确配准算法，并通过Delaunay三角剖分法从局部和全局层面优化薄板样条算法，采用多目标约束处理机制平衡配准精度、计算效率及鲁棒性，同时以轻量化7个关键位置点表征替代传统密集方案减少干扰，结合头部姿态几何解析与初对齐实现精准定位，兼顾理论可靠性与工程实用性，为多模态影像导航提供有力技术支撑；本发明通过MRI影像重建与降维、面部关键位置点选取、头部姿态初步对齐及虚实影像间精细配准，有效提升病灶位置切入点的精准度，降低临床中对人工经验的依赖，实现高精度、低成本的影像导航系统定位功能。

本发明授权一种多模态影像协同的头部病灶多层级自动定位方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态影像协同的头部病灶多层级自动定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集包含病灶的头部MRI切片影像和头部光学图像，并基于头部MRI切片影像，构建头部外侧皮肤的MRI三维头部表面模型和病灶部位的三维病灶模型； 步骤2：通过欧拉角变换将MRI三维头部表面模型逐次调整至预设姿态序列，并针对各姿态按指定步长截取对应的MRI二维体表图像，将这些MRI二维体表图像组成MRI三维头部表面模型降维后的MRI二维体表影像数据集； 步骤3：人工手动标注头部MRI影像数据集和头部光学图像中7个关键位置点的位置并提取各关键位置点的坐标；7个关键位置点分别为：左外眦、左内眦、右外眦、右内眦、鼻尖、左嘴角和右嘴角； 步骤4：基于几何位置估算方法对MRI二维体表影像数据集中图像在偏航、侧屈和俯仰三个方向的头部姿态进行空间解算，结合对应的MRI三维头部表面模型旋转角度，建立偏移距离-角度解析模型； 步骤5：利用偏移距离-角度解析模型将光学图像对标的MRI二维体表图像初对齐； 步骤6：多模态图像的分部位配准并在光学图像中对头部病灶进行自动定位，具体为：通过Delaunay三角刨分法建立病灶点相对于关键位置点的位置图，利用相对位置关系改进薄板样条函数，以实现由MRI二维体表图像中病灶点到光学图像中目标病灶点的位置映射。

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