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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于大模型自适应特征提取的三维网格重建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：CN120782998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511262964.8，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于大模型自适应特征提取的三维网格重建方法是由陈祥;张峰婷;王冰清;刘琼瑶;姚钊;刘敏;王耀南设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型自适应特征提取的三维网格重建方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型自适应特征提取的三维网格重建方法，与现有技术相比，本申请通过医学输入图像和目标医学任务，构建了多尺度特征引导机制，在保持全局结构一致性的前提下，利用迭代优化策略逐步修正局部形变误差，最终使预测网格在拓扑结构和几何精度上收敛至真实解剖形态，有效解决了传统方法在大形变场景下的网格失真问题。

本发明授权一种基于大模型自适应特征提取的三维网格重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型自适应特征提取的三维网格重建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建三维网格重建模型，所述三维网格重建模型包括大模型鲁棒特征提取模块、动态语义特征选取模块、体素-点云映射模块和多尺度重建模块； S2：获取医学输入图像，通过所述大模型鲁棒特征提取模块对所述医学输入图像进行特征提取，获得图像提取特征； S3：确认目标医学任务，基于所述医学输入图像及所述目标医学任务，构建语义提示词，通过预训练的语言大模型对所述语义提示词进行编码，获得图像语义特征； S4：基于所述动态语义特征选取模块对所述图像提取特征及所述图像语义特征进行融合处理，获得所述医学输入图像的动态语义特征； S5：基于所述体素-点云映射模块对所述动态语义特征进行体素到点云的空间映射，获得多尺度的点云图像空间特征； S6：所述多尺度重建模块基于所述点云图像空间特征对初始网格模板进行变形，获得所述医学输入图像对应的目标三维网格； 所述多尺度重建模块包括多个GCN上采样模块，所述GCN上采样模块由级联的上采样层、卷积层和激活层组成，步骤S6包括： S61：将多尺度的所述点云图像空间特征依次输入多个GCN上采样模块，每一级所述GCN上采样模块将输入的所述点云图像空间特征的网格顶点数量扩展为原始数量的两倍； S62：每一级所述GCN上采样模块将网格数量扩展后的所述点云图像空间特征进行融合和三线性插值后，获得所述医学输入图像对应的目标三维网格。

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