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龙图腾网获悉四川大学华西医院;电子科技大学成都学院;成都博诚智医软件技术有限公司申请的专利基于三维映射的体表静脉血管3D成像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：CN118986285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411198404.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于三维映射的体表静脉血管3D成像方法及系统是由曾国军;黄海涛;赵纪春;冯会芳;何长涛;胡磊;黄斌;陈东祥;陈家琪;刘文广;徐珂;任思琦设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维映射的体表静脉血管3D成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于三维映射的体表静脉血管3D成像方法及系统，属于体表静脉血管3D成像技术领域，方法包括：向受检部位体表发射红外光；获取静脉血管红外特征图；对静脉血管红外特征图进行预处理滤波，并使用深度学习图像特征提取分割算法进行特征提取和滤波，得到体表静脉血管2D特征图；获取每段血管的延伸特征和粗细特征，进行三维重建，得到体表静脉血管3D模型；对受检部位进行实时视频捕捉，得到受检部位的可见光图像；识别受检部位特征，得到受检部位的3D模型；将体表静脉血管3D模型和受检部位的3D模型进行三维映射变为一个模型，得到受检部位体表静脉血管的3D成像图。本发明具有实时成像、3D成像、便于操作的特点。

本发明授权基于三维映射的体表静脉血管3D成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于三维映射的体表静脉血管3D成像方法，其特征在于，包括： 向受检部位体表发射红外光； 获取由受检部位体表反射的红外光得到的静脉血管红外特征图； 对所述静脉血管红外特征图进行预处理滤波，并使用深度学习图像特征提取分割算法进行特征提取和滤波，得到体表静脉血管2D特征图； 使用血管映射分析算法对所述体表静脉血管2D特征图进行处理，获取每段血管的延伸特征和粗细特征，进行三维重建，得到体表静脉血管3D模型； 对受检部位进行实时视频捕捉，得到受检部位的可见光图像； 使用YOLOv5目标识别算法识别受检部位特征，得到受检部位的3D模型； 将体表静脉血管3D模型和受检部位的3D模型进行三维映射变为一个模型，得到受检部位体表静脉血管的3D成像图； 所述使用血管映射分析算法对所述体表静脉血管2D特征图进行处理，获取每段血管的延伸特征和粗细特征，进行三维重建，得到体表静脉血管3D模型的具体过程如下： 使用Sobel滤波对体表静脉血管2D特征图进行边缘检测和提取，得到具有明显边缘的二值特征图； 对所述二值特征图进行骨架化处理，并使用Zhang-Suen算法进行中轴线提取，得到静脉血管的中轴线图； 将所述二值特征图和中轴线图进行图像重叠，得到中轴线映射图； 基于中轴线映射图，在图上根据步长长度依次取采样点，并且获得该采样点距离静脉血管边缘的距离作为该点静脉血管的半径数据； 基于所述中轴线图中的中轴线和半径数据重建3D模型，先对中轴线的每一个像素点作为特征点进行特征匹配，基于特征匹配的结果，实现图像之间的配准，基于配准的结果，估计每个特征点在三维空间中的位置，得到每个特征点的三维坐标，对于每一对相邻的三维点使用圆柱体模拟血管来连接这两个点，最后通过连接所有的圆柱体，模拟出连续的三维血管，得到体表静脉血管3D模型。

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