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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于时空先验模型的高保真手术场景快速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：CN120747420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511264239.4，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权基于时空先验模型的高保真手术场景快速重建方法及系统是由刘敏;张峰婷;周盈辛;陈祥;姚钊设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空先验模型的高保真手术场景快速重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于时空先验模型的高保真手术场景快速重建方法及系统，包括：获取腹腔镜手术的2D腔镜图像序列信息以及相机位姿信息；采用非刚性配准的三维网格和相机位姿信息进行3DGS初始化，并引入时空特征场构建时空先验模型，进行3DGS高斯点属性动态微调；基于2D腔镜图像时序信息，结合2D腔镜图像像素点运动与3DGS高斯点运动的映射关系，构建时间序列上的运动估计模型，估计手术场景中的运动目标的运动轨迹；基于三维高斯点在2D腔镜图像平面中的投影点，结合时空先验模型进行3DGS高斯点属性实时调整，动态更新三维手术场景重建模型；基于渲染的闭环反馈机制，优化三维手术场景重建模型。

本发明授权基于时空先验模型的高保真手术场景快速重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空先验模型的高保真手术场景快速重建方法，其特征在于，包括： 获取腹腔镜手术的2D腔镜图像序列信息以及相机位姿信息； 采用非刚性配准的三维网格和相机位姿信息进行3DGS初始化，并引入时空特征场构建时空先验模型，进行3DGS高斯点属性动态微调； 基于2D腔镜图像时序信息，结合2D腔镜图像像素点运动与3DGS高斯点运动的映射关系，构建时间序列上的运动估计模型，估计手术场景中的运动目标的运动轨迹； 基于三维高斯点在2D腔镜图像平面中的投影点，结合时空先验模型进行3DGS高斯点属性实时调整，动态更新三维手术场景重建模型； 基于渲染的闭环反馈机制，优化三维手术场景重建模型； 所述基于2D腔镜图像时序信息，结合2D腔镜图像像素点运动与3DGS高斯点运动的映射关系，构建时间序列上的运动估计模型，估计手术场景中的运动目标的运动轨迹，包括： 基于2D腔镜图像时序信息、以及2D腔镜图像像素点运动与3DGS高斯点运动的映射关系，构建时间序列上的运动估计模型； 基于所选取的运动目标，采用时间序列上的运动估计模型，估计手术场景中的运动目标的运动轨迹； 所述基于所选取的运动目标，采用时间序列上的运动估计模型，估计手术场景中的运动目标的运动轨迹，包括： 基于分层处理策略，采用图像分割技术将2D腔镜图像分割成多个分层场景；所述多个分层场景包括静态背景、运动组织和手术器械； 基于分层多尺度配准网络，采用金字塔架构对各分辨率层进行图像配准，估计不同分辨率层的形变场，并将不同分辨率层的形变场进行融合，用于估计手术场景中的运动目标的运动轨迹； 所述基于分层多尺度配准网络，采用金字塔架构对各分辨率层进行图像配准，估计不同分辨率层的形变场，并将不同分辨率层的形变场进行融合，用于估计手术场景中的运动目标的运动轨迹，包括： 基于卷积特征原理，采用多层卷积网络对原始图像和目标图像进行特征编码，提取图像特征； 采用级联的下采样操作，构建特征金字塔，生成不同分辨率的特征层； 基于分层优化原理，采用由粗到精的估计策略，在低分辨率层估计大尺度形变、在高分辨率层估计精细形变，得到不同分辨率层的形变场； 基于多尺度融合原理，将各层形变场整合形成具有大形变能力的位移场，用于估计手术场景中的运动目标的运动轨迹。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1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”。

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