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复旦大学张丹获国家专利权

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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利手术导航中磨削可视化渲染方法、系统、设备及存储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:CN118942634B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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:202411037487.0,技术领域涉及:G16H20/40;该发明授权手术导航中磨削可视化渲染方法、系统、设备及存储介质是由张丹;刘金勇;黄志俊;田春旭设计研发完成,并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

手术导航中磨削可视化渲染方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了:本发明提出了一种手术导航中磨削可视化渲染方法,包括以下步骤:臼杯模型规划,将臼杯模型移动至髋臼模型的预定位置;磨削图像生成,根据臼杯模型与髋臼模型的相对位置关系,生成髋臼模型的磨削图像,并对磨削图像进行分层处理;面绘制渲染,对分层处理后的磨削图像绘制网格表面,并给不同层次的网格面赋予不同的颜色。本发明采用面绘制渲染的方式实现手术导航过程中磨削的可视化,直接利用三角网格或多边形来表示表面,这种表示方法可以精确的捕捉解剖结构的边界和细节,通过使用光照和阴影效果,面绘制渲染能够强调表面特征,使医生能够更容易识别组织结构,具有较高的清晰度和细节。

本发明授权手术导航中磨削可视化渲染方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种手术导航中磨削可视化渲染方法,其特征在于,包括以下步骤: 臼杯模型规划,将臼杯模型移动至髋臼模型的预定位置; 磨削图像生成,根据臼杯模型与髋臼模型的相对位置关系,生成髋臼模型的磨削图像,并对磨削图像进行分层处理; 面绘制渲染,对分层处理后的磨削图像绘制网格表面,并给不同层次的网格面赋予不同的颜色; 臼杯模型规划的方法包括: 导入臼杯模型,通过平移、旋转的方式将臼杯模型移动至髋臼模型待安放的位置和角度; 以臼杯模型的底面中心为球心,以臼杯模型的底面半径为球半径,生成一个用于计算磨削区域的半球壳模型; 生成髋臼模型的磨削图像的方法包括以下步骤: 获取当前磨削头模型的vtkPolyData数据,并将其转换为imagestencil数据; 建立待磨削髋臼图像的包围盒,包围盒的范围由左边界xmin、右边界xmax、前边界ymin、后边界ymax、下边界zmin、上边界zmax所确定; 沿包围盒的z轴方向,每间隔距离SpacingZ,生成一张包围盒的切片,SpacingZ表示每个体素在z轴方向上的物理尺寸,生成的切片数量为zmax-zminSpacingZ,切片的长、宽分别为xmax-xmin和ymax-ymin; 利用若干切片将磨削头模型切开,得到若干条截面线; 对于每条截面线,沿y轴方向遍历,记录每个整数y轴坐标值处截面线的x轴坐标值; 根据所有截面线的坐标值,创建磨削头模型的遮罩数据,即磨削头模型在每个切片上的投影; 再利用所述切片将半球壳模型切开,得到若干条截面线,采用上述方法创建半球壳模型的遮罩数据,即半球壳模型在每个切片上的投影; 使用vtkImageStencil过滤器,将磨削头模型的遮罩数据作为掩膜;对于髋臼模型待磨削的图像,将掩膜内的体素像素值置为0,掩膜外的体素像素值保持不变,生成磨削后的髋臼图像reamed_image; 对磨削图像进行分层处理包括以下步骤: 使用vtkImageStencil过滤器,将半球壳模型的遮罩数据作为掩膜;对于磨削后的髋臼图像reamed_image,将掩膜内的体素像素值置为0,掩膜外的体素像素值保持不变,得到磨削后的髋臼图像与半球壳模型相交的部分图像reamed_image1; 利用sobel边缘检测算法得到图像reamed_image1的边界; 对图像reamed_image1的边界进行二值化处理; 用图像reamed_image1与二值化处理后的边界进行与运算,得到边界与图像reamed_image1相交的部分图像reamed_image2; 将图像reamed_image1和图像reamed_image进行加运算,得到图像image1; 将图像image1和图像reamed_image2进行加运算,得到图像image2; 图像image2中包含了以下3个层级: 第一个层级,磨削后的髋臼图像与半球壳模型相交的部分,该层级内体素的像素值为1; 第二个层级,磨削后髋臼图像上除去与半球壳模型相交以外的部分,该层级内体素的像素值为2; 第三个层级,磨削后髋臼图像的边界与半球壳模型相交的部分,该层级内体素的像素值为3。

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复旦大学,其通讯地址为:200000 上海市杨浦区邯郸路220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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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