买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于Transformer架构的肝脏点云配准方法及装置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：CN119741352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510246171.0，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于Transformer架构的肝脏点云配准方法及装置是由房小兆;曾峙翔;马乐君;孙为军;范应方;罗火灵;赵峰;郑志康;吴翔宇设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer架构的肝脏点云配准方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer架构的肝脏点云配准方法及装置，涉及三维点云配准技术领域，用于解决现有配准技术在计算刚体和非刚体变换过程中未能综合考虑肝脏各组织的力学特性和点云的几何特性，忽略了肝实质及脉管系统的差异性，体态、重力、气腹压等因素的干扰，导致配准效果不佳的技术问题。方法包括获取第一点云和第二点云，通过预置有限元分析求解器和预置形变条件对第一点云进行预处理，生成第三点云，并结合基于Transformer架构的肝脏点云配准模型对第一点云、第二点云和第三点云进行处理，生成肝脏点云配准结果。本发明采用了适合于点云Transformer架构对不同模态特征融合，能够捕获各模态间潜在匹配关系，从而提升了配准效果。

本发明授权一种基于Transformer架构的肝脏点云配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer架构的肝脏点云配准方法，其特征在于，包括：获取第一点云和第二点云，并基于预置有限元分析求解器和预置形变条件对所述第一点云进行预处理，生成第三点云；将所述第一点云、所述第二点云和所述第三点云输入至基于Transformer架构的肝脏点云配准模型，所述基于Transformer架构的肝脏点云配准模型包括特征提取模块、Transformer特征融合匹配模块、变换矩阵估计模块和形变场预测模块；采用所述特征提取模块根据所述第一点云和所述第二点云进行特征提取，生成第一点云矩阵和第二点云矩阵；通过所述Transformer特征融合匹配模块根据所述第一点云矩阵和所述第二点云矩阵进行特征融合匹配，输出第一目标融合特征矩阵、第二目标融合特征矩阵和预测掩膜；将所述第一点云、所述第三点云、所述预测掩膜、所述第一目标融合特征矩阵、所述第二目标融合特征矩阵、所述第一点云矩阵和所述第二点云矩阵作为所述变换矩阵估计模块的输入，输出第一变换点云、第三变换点云和第一第二点云之间的点对应关系序列；采用所述形变场预测模块根据所述第一变换点云、所述第三变换点云、所述第一第二点云之间的点对应关系序列和所述第二点云进行配准，生成肝脏点云配准结果；所述采用所述形变场预测模块根据所述第一变换点云、所述第三变换点云、所述第一第二点云之间的点对应关系序列和所述第二点云进行配准，生成肝脏点云配准结果，包括：将所述第一变换点云、所述第三变换点云和所述第二点云分别输入至多层感知机，输出第一增大维度变换点云矩阵、第三增大维度变换点云矩阵和第二增大维度点云矩阵；基于所述第一第二点云之间的点对应关系序列，对所述第三增大维度变换点云矩阵中的矩阵元素进行分割，确定多个未匹配关系矩阵元素；将多个所述未匹配关系矩阵元素添加至所述第二增大维度点云矩阵，确定第二补充点云矩阵；对所述第二补充点云矩阵和所述第三增大维度变换点云矩阵进行融合，输出第二第三融合点云矩阵；采用多层感知机对分别根据所述第二第三融合点云矩阵和所述第一增大维度变换点云矩阵，生成第二第三维度增大特征矩阵和第一维度增大特征矩阵；分别对所述第二第三维度增大特征矩阵和所述第一维度增大特征矩阵进行最大池化，生成第二第三目标全局特征和第一目标全局特征；分别将所述第一增大维度变换点云矩阵中的多行特征向量与所述第二第三目标全局特征、所述第一目标全局特征进行拼接，生成多个矩阵全局拼接向量；对多个所述矩阵全局拼接向量进行融合，输出预测形变场；根据所述预测形变场和所述第一变换点云，生成目标点云矩阵；对所述第二补充点云矩阵进行转换，确定第二补充点云坐标矩阵；根据所述目标点云矩阵和所述第二补充点云坐标矩阵进行误差计算，确定目标配准误差，并判断所述目标配准误差是否小于或等于预置误差阈值；若是，则将所述目标点云矩阵和所述第二补充点云坐标矩阵作为肝脏点云配准结果。

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广东工业大学，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区东风东路729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”。