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龙图腾网获悉青峰宇申请的专利一种基于多模态数据融合的颅面动态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：CN120236011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510322526.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于多模态数据融合的颅面动态重建方法及系统是由青峰宇设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的颅面动态重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像处理技术领域，公开了一种基于多模态数据融合的颅面动态重建方法及系统，该方法包括：在目标颅面区域布设多模态数据采集装置，获取静态CT影像、静态MRI影像、动态表情视频序列及表面肌电信号；对静态CT影像、静态MRI影像、动态表情视频序列和表面肌电信号进行预处理；将预处理后的数据输入多尺度有限元模型中并采用生物力学驱动策略模拟肌肉收缩力与皮肤形变的耦合关系，生成动态颅面模型；采用线性回归法融合真实数据的几何误差和运动一致性评分，输出综合重建质量指数。本发明能够解决当前技术中颅面动态建模精确度低和鲁棒性差的问题。

本发明授权一种基于多模态数据融合的颅面动态重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的颅面动态重建方法，其特征在于，包括： 在目标颅面区域布设多模态数据采集装置，获取静态CT影像、静态MRI影像、动态表情视频序列及表面肌电信号； 对静态CT影像和静态MRI影像进行刚性配准和非刚性配准，生成融合的静态三维解剖模型； 对动态表情视频序列进行光流分析和关键帧提取，得到面部运动轨迹数据； 对表面肌电信号进行滤波和时频分析，提取肌肉激活特征； 将融合的静态三维解剖模型、面部运动轨迹数据及肌肉激活特征输入多尺度有限元模型中并采用生物力学驱动策略模拟肌肉收缩力与皮肤形变的耦合关系，生成动态颅面模型； 采用线性回归法融合真实数据的几何误差和运动一致性评分，输出综合重建质量指数； 所述对动态表情视频序列进行光流分析和关键帧提取，得到面部运动轨迹数据的具体内容为：对动态表情视频序列采用改进的Lucas-Kanade光流法提取面部关键点位移，生成原始运动轨迹数据，再采用基于时间序列聚类算法筛选原始运动轨迹数据中的关键帧，构建面部运动轨迹的稀疏表示，最后通过卷积神经网络提取动态表情视频序列中的表情纹理特征，并与面部运动轨迹的稀疏表示进行融合，得到面部运动轨迹数据； 最后通过卷积神经网络提取动态表情视频序列中的表情纹理特征，并与面部运动轨迹的稀疏表示进行融合，得到面部运动轨迹数据的具体内容为： 采用光流时间戳使得面部运动轨迹的稀疏表示与表情纹理特征进行时空对齐，随后通过卷积神经网络中的交叉注意力模块动态调整权重，增强建模强度，最后将面部运动轨迹的稀疏表示与表情纹理特征拼接为联合特征向量，得到面部运动轨迹数据； 所述将融合的静态三维解剖模型、面部运动轨迹数据及肌肉激活特征输入多尺度有限元模型中并采用生物力学驱动策略模拟肌肉收缩力与皮肤形变的耦合关系，生成动态颅面模型的具体内容为：将静态三维解剖模型离散化为非线性超弹性软组织单元，构建刚度矩阵K，通过肌肉力模型将肌肉激活特征转换为肌肉的收缩力，将面部运动轨迹数据作为边界条件，采用拉格朗日乘子法嵌入动力学方程中，采用Newmark-β法求解动力学方程，平衡计算效率与稳定性得到节点位移u，将求解得到的节点位移u映射至皮肤表面，通过径向基函数插值生成动态颅面模型。

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