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龙图腾网恭喜北京中研海康科技有限公司申请的专利针对软组织的多角度摄影及三维重建方法及系统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：CN119540468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510091349.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权针对软组织的多角度摄影及三维重建方法及系统是由程华曦;杨程;李知羽设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对软组织的多角度摄影及三维重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对软组织的多角度摄影及三维重建方法及系统，涉及软组织三维重建技术领域，包括基于深度学习分析软组织特征，生成球管运动轨迹及采样间隔数据，控制机械臂驱动球管多角度采集投影图像；利用图像质量评估网络筛选最优图像序列，并进行材料分解、特征提取、空间配准、图像优化等预处理；将优化图像和材料特征输入重建模型，结合解剖结构模板进行迭代计算生成密度分布数据，并基于密度分布数据进行曲面重建和基于图卷积的组织智能分割，最终生成包含组织分层信息的三维模型。

本发明授权针对软组织的多角度摄影及三维重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.针对软组织的多角度摄影及三维重建方法，其特征在于，包括：采用深度卷积神经网络对受检软组织进行特征分析，获得软组织的体积参数和密度分布参数；基于体积参数和密度分布参数，通过轨迹优化算法生成球管运动轨迹数据和采样间隔数据；根据所述球管运动轨迹数据控制多自由度机械手驱动球管运动，并通过视觉伺服控制器调节所述多自由度机械手带动探测器组件进行同步跟踪；根据所述采样间隔数据，控制球管在预设的第一能量水平范围和第二能量水平范围分别采集软组织投影图像，获得多角度软组织投影数据集；将所述多角度软组织投影数据集输入图像质量评估网络，生成图像质量评分数据，根据所述图像质量评分数据筛选获得最优图像序列数据；对所述最优图像序列数据进行材料分解处理，采用多尺度特征融合网络提取软组织结构特征数据和材料特征数据；将所述软组织结构特征数据与惯性传感数据进行特征点匹配，通过自校正空间配准算法生成配准图像数据；对所述配准图像数据依次进行基于小波变换的自适应降噪处理和局部对比度增强处理，获得优化多角度图像数据；将所述优化多角度图像数据和所述材料特征数据输入压缩感知重建模型，结合人体软组织解剖结构模板构建正则化约束条件，通过迭代计算生成软组织密度分布数据；基于所述软组织密度分布数据，采用自适应网格划分算法进行曲面重建，生成初始三维模型数据；将所述初始三维模型数据输入图卷积特征提取网络，提取拓扑特征数据和形态特征数据；根据所述拓扑特征数据和所述形态特征数据构建组织分类模型，对不同密度区域进行智能分割，生成包含组织分层信息的三维模型数据；基于体积参数和密度分布参数，通过轨迹优化算法生成球管运动轨迹数据和采样间隔数据包括：基于所述体积参数确定空间包络区域，在所述空间包络区域内建立三维网格，采用自适应网格划分策略对所述三维网格进行递归细化，通过计算网格单元的密度曲率值和梯度变化率，确定网格细化程度，当所述密度曲率值大于第一预设阈值或所述梯度变化率大于第二预设阈值时，对网格单元进行细分，当所述密度曲率值和所述梯度变化率均小于第三预设阈值时，对网格单元进行合并；构建密度特征张量，所述密度特征张量包含网格节点的密度值、密度梯度值和密度海森矩阵特征值，基于所述密度特征张量计算网格节点的重要性得分，选取所述重要性得分大于预设阈值的网格节点作为候选采样节点，对所述候选采样节点进行层次聚类，并在每个聚类中引入拓扑约束确定关键采样点；建立结合射线衰减和散射效应的成像质量评价模型，将所述成像质量评价模型输出的图像清晰度指标和信噪比指标加入路径优化目标函数，基于所述关键采样点构建最优访问序列的优化问题，采用自适应步长的迭代优化算法求解连接所述关键采样点的最优路径；在优化过程中引入局部搜索策略，当检测到所述关键采样点之间的连接路径存在局部次优解时，基于禁忌搜索方法对局部路径段进行重构，并利用路径平滑性约束对重构后的路径进行修正，生成连接所有所述关键采样点的球管运动轨迹数据；根据所述球管运动轨迹数据将相邻所述关键采样点之间的路径划分为多个采样区域，在每个所述采样区域内建立密度梯度直方图，基于所述密度梯度直方图的统计特性，确定采样间隔的初始值，结合所述关键采样点的组织界面跃变程度，对采样间隔进行自适应调整，生成所述采样间隔数据。

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