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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于深度学习与生物力学约束的脊柱侧弯矫形器配准方法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：CN120579353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511079596.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于深度学习与生物力学约束的脊柱侧弯矫形器配准方法是由赵长潇;孔祥玉;张卓凡;贾忠田设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与生物力学约束的脊柱侧弯矫形器配准方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习与生物力学约束的脊柱侧弯矫形器配准方法，涉及脊柱侧弯矫形器设计技术领域，包括：分别获取三维脊椎模型的第一特征信息和三维体表模型的第二特征信息，所述第二特征信息包括：几何特征、压力特征和运动特征；将所述第一特征信息和所述第二特征信息同时输入至预构建的混合配置网络进行刚性配准和非刚性配准，所述刚性配准输出初始对齐模型，所述非刚性配准输出解剖合理的高精度局部适配数据；将所述初始对齐模型和所述解剖合理的高精度局部适配数据进行联合优化获得最终的配准结果。通过双流特征提取脊柱与体表的几何以及运动特征，从而进行先粗刚性后精细非刚性的配准网络，实现从几何配准到功能优化的跃升。

本发明授权基于深度学习与生物力学约束的脊柱侧弯矫形器配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与生物力学约束的脊柱侧弯矫形器配准方法，其特征在于，包括： 分别获取三维脊椎模型的第一特征信息和三维体表模型的第二特征信息，所述第二特征信息包括：几何特征、压力特征和运动特征； 将所述第一特征信息和所述第二特征信息同时输入至预构建的混合配置网络进行刚性配准和非刚性配准，所述刚性配准输出初始对齐模型，所述非刚性配准输出解剖合理的高精度局部适配数据； 将所述初始对齐模型和所述解剖合理的高精度局部适配数据进行联合优化获得最终的配准结果； 所述将所述初始对齐模型和所述解剖合理的高精度局部适配数据进行联合优化获得最终的配准结果，包括： 通过计算骨骼-体表解剖标志点对的Chamfer距离的非刚性配准的损失，确保骨骼与体表的全局解剖对齐，通过匹配关键标志点建立初始坐标统一性： ； 其中：为脊柱骨骼的第i个解剖标志点坐标；为体表扫描的第j个对应标志点坐标；为刚性变换，将体表点映射到脊柱坐标；超参数为匹配的标志点对数；计算最近邻匹配； 实现局部解剖适配，平衡形变平滑性与高压区域刚性约束的薄板样条能量非刚性配准损失函数，惩罚形变场的二阶导数，确保几何连续： ； 其中：第个体表顶点的形变位移向量；超参数为参与形变的体表顶点数量；超参数为平滑项权重，平衡形变强度与几何连续性；为形变场的空间梯度，反映局部扭曲程度； 通过冯·米塞斯应力约束计算以此限制软组织单元应力不超过安全阈值的有限元物理损失： ； 其中：为第个软组织单元的冯·米塞斯应力，通过有限元仿真计算，反映生物力学负载；超参数为软组织单元总数，由体网格离散化决定；2.0为安全应力上限阈值； 最终确定总损失函数为：。

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