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龙图腾网获悉西安国际医学中心有限公司申请的专利应用于骨科机器人辅助手术的创伤定位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：CN120655690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511171889.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权应用于骨科机器人辅助手术的创伤定位配准方法是由田锋;徐振卫;全李永;董志强;曹海鲲;王世川设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于骨科机器人辅助手术的创伤定位配准方法在说明书摘要公布了：本发明涉及骨骼特征分析技术领域，具体涉及应用于骨科机器人辅助手术的创伤定位配准方法。该方法通过待定位区域中点云数据的密度分布进行划分，得到骨骼区域聚类簇；通过点云数据的高密分布筛选高密度块；基于高密度块进行空间局部表面的曲度分析，得到局部表面特征度；结合点云数据的分布密度和局部表面特征度，确定不同骨骼区域聚类簇的角点分配重要度，并依据预期角点分配重要度及检测数量的关系，确定优化角点检测数量调整点云数据，得到优化点云数据进行配准。本发明通过分析不同区域内骨骼特征的曲率以及密度特性，得到区域内的角点分配重要性，进而提高配准时角点特征位置匹配的鲁棒性，提升创伤定位过程中配准的准确性。

本发明授权应用于骨科机器人辅助手术的创伤定位配准方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于骨科机器人辅助手术的创伤定位配准方法，其特征在于，方法包括： 在待定位区域获取术中三维影像的点云数据；根据三维影像中单位体积块的点云数据分布数量以及单位体积块间的距离进行聚类，获得骨骼区域聚类簇；骨骼区域聚类簇的获取方法包括：基于每个单位体积块中点云数据的数量确定每个单位体积块的密度值；将每两个单位体积块间的密度值差异，作为每两个单位体积块间的密度偏差度；将每两个单位体积块间的密度偏差度与距离的乘积，作为每两个单位体积块间的聚类度量；基于单位体积块间的聚类度量对单位体积块进行聚类，获得骨骼区域聚类簇； 分析单位体积块中点云数据的高数量分布情况，确定高密度块；根据每个高密度块在局部范围内由单位体积块组成空间的曲率，获得高密度块的局部表面特征度； 根据每个骨骼区域聚类簇中高密度块的局部表面特征度的分布以及单位体积块中点云数据的分布，确定每个骨骼区域聚类簇的角点分配重要度；基于预期角点分配重要度与角点检测数量间的对应关系，结合骨骼区域聚类簇的角点分配重要度，获得每个骨骼区域聚类簇的优化角点检测数量； 依据优化角点检测数量对每个骨骼区域聚类簇中点云数据的数量进行调整，获得优化点云数据进行定位配准； 角点分配重要度的获取方法包括：对于任意一个骨骼区域聚类簇，计算该骨骼区域聚类簇中所有单位体积块包含点云数据的数量值均值，获得该骨骼区域聚类簇的骨骼分布显著值；将该骨骼区域聚类簇中所有高密度块的局部表面特征度的均值进行归一化处理，获得该骨骼区域聚类簇的骨骼结构显著值；将该骨骼区域聚类簇的骨骼分布显著值和骨骼结构显著值的乘积，作为该骨骼区域聚类簇的角点分配重要度； 优化点云数据的获取方法包括：对于任意一个骨骼区域聚类簇，当优化角点检测数量小于该骨骼区域聚类簇中的点云数据的总数量时，将该骨骼区域聚类簇中单位体积块依据单位体积块中点云数据的数量从低到高的顺序排列，获得剔除序列；按剔除序列中单位体积块排列顺序依次进行点云数据剔除，直至该骨骼区域聚类簇中的点云数据的总数量与优化角点检测数量相同，得到优化点云数据；当优化角点检测数量大于该骨骼区域聚类簇中的点云数据的总数量时，将该骨骼区域聚类簇中单位体积块依据单位体积块中点云数据的数量从高到低的顺序排列，获得添加序列；按添加序列中单位体积块排列顺序依次进行点云数据的插值添加，直至该骨骼区域聚类簇中的点云数据的总数量与优化角点检测数量相同，得到优化点云数据；当优化角点检测数量等于该骨骼区域聚类簇中的点云数据的总数量时，将该骨骼区域聚类簇中的点云数据作为优化点云数据。

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