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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利脉管解剖结构的增强现实可视化方法、系统、设备及介质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：CN118280528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410102262.2，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权脉管解剖结构的增强现实可视化方法、系统、设备及介质是由莫建清;何汉武;刘聪;洪杨;蔡武鑫;曾威煌设计研发完成，并于2024-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本脉管解剖结构的增强现实可视化方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种脉管解剖结构的增强现实可视化方法、系统、设备及介质，方法包括：根据术前影像数据构建3D脉管结构模型并对模型进行脉管分段处理；所述术前影像数据和所述3D脉管结构模型创建2D抽象图以及3D模型‑2D抽象图的映射关系；采用AR设备将2D抽象图通过患者离体的方式进行可视化呈现，基于2D抽象图进行术中导航，并将2D抽象图中脉管分段对应的节点作为3D脉管结构可视化的交互接口；采用AR设备将3D脉管模型通过患者在体的方式进行可视化呈现，通过交互接口对3D脉管模型的选择集3D结构进行局部几何可视化，再通过纹理映射将3D脉管结构的属性信息进行可视化输出。

本发明授权脉管解剖结构的增强现实可视化方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种脉管解剖结构的增强现实可视化方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取患者的术前影像数据进行预处理，根据所述术前影像数据构建3D脉管结构模型并对模型进行脉管分段处理，所述3D脉管结构模型包括表面模型和体素模型；S2：根据所述术前影像数据和所述3D脉管结构模型创建2D抽象图以及3D模型-2D抽象图的映射关系，所述2D抽象图的创建任务包括提取拓扑结构和数据编码，所述映射关系包括几何映射关系、属性映射关系以及操作映射关系；S3：采用AR设备将所述2D抽象图通过患者离体的方式进行可视化呈现，基于所述2D抽象图进行术中导航，并将所述2D抽象图中脉管分段对应的节点作为3D脉管结构可视化的交互接口；S4：分别通过粗配准算法和精配准算法将患者术前重建的3D脉管结构模型同术中实时采集的脉管结构集合数据在同一坐标系下统一配准，采用AR设备将所述3D脉管结构模型通过患者在体的方式进行可视化呈现，通过所述交互接口对3D脉管结构模型的选择集3D结构进行局部几何可视化，再通过纹理映射将3D脉管结构的属性信息进行可视化输出；所述根据所述术前影像数据和所述3D脉管结构模型创建2D抽象图中，提取拓扑结构包括：S21：通过细化算法提取所述术前影像数据和或所述3D脉管结构模型中各个脉管分段的中心线，采用中心线补全法将各个脉管分段的所述中心线连接获得连续的3D曲线簇；S22：对每一个脉管分段创建一个脉管节点，根据所述3D曲线簇中脉管分段间的连接关系创建任意两个相邻所述脉管节点的边，通过投影和或展平法将所述3D曲线簇转换为2D抽象图的结构；所述根据所述术前影像数据和所述3D脉管结构模型创建2D抽象图中，数据编码包括：S23：将2D抽象图表示为树状结构且包括节点集和边集的数据模型，其中，节点集的每一个节点表示脉管结构中的一个脉管分段，边集的每条边表示两个相邻脉管分段的连接关系；S24：所述节点对脉管信息进行存储，所述脉管信息包括节点对应脉管分段的3D模型、通过所述3D模型提取的3D中心线以及通过所述3D中心线投影和或展平处理获得的2D中心线，在所述3D中心线和2D中心线上对脉管的属性进行编码，其中中心线定义为连续模型的参数方程和或离散模型的关键点集合，编码属性定义为参数方程表征和或属性向量组表征；所述根据所述术前影像数据和所述3D脉管结构模型创建3D模型-2D抽象图的映射关系包括：S25：通过脉管分段和2D抽象图节点的ID关系，将3D模型的每个脉管分段文件同所述2D抽象图节点进行绑定，对脉管分段所对应的3D中心线进行均匀的坐标采样，将坐标采样结果存储于2D中心线的离散点上，以建立3D脉管结构模型同2D抽象图对应几何信息的几何映射关系，通过所述几何映射关系为AR可视化交互提供数据关联；S26：根据所述编码属性定义属性向量的数量，将脉管分段的编码属性存储于属性向量中，在3D脉管结构模型空间中进行非均匀的关键点采样，所述关键点的定义包括脉管分段的起始点、终止点以及中间点，通过属性向量对关键点的属性值进行存储，属性向量的维度同关键点数量相同，以建立3D脉管结构模型同2D抽象图对应属性信息的属性映射关系，通过所述属性映射关系为AR可视化交互提供交互接口和属性可视化的数据支撑。

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