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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于深度学习的前列腺精准穿刺机器人路径规划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：CN120788735B 。

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：202511251587.8，技术领域涉及：A61B34/10；该发明授权基于深度学习的前列腺精准穿刺机器人路径规划方法是由李哲安;赵奕翔;杜晓佩设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的前列腺精准穿刺机器人路径规划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的前列腺精准穿刺机器人路径规划方法，涉及路径规划领域，其首先在术前基于MRI数据进行全局路径规划，并将穿刺环境与规划路径抽象为图结构模型。在术中，通过实时超声影像感知前列腺的动态形变，并基于该形变信息精准识别出初始路径图中受影响的局部危险区域。随后，引入图神经网络技术，针对该受影响的局部子图进行快速、智能化的重路由计算，以生成新的安全局部路径，并最终将新路径无缝整合回原始全局路径图中，完成对整体路径的高效修正。这样，能够规避全局计算的耗时瓶颈，从而在保证高精度的前提下，解决术中路径动态修正的实时性难题，显著提升了机器人在动态环境下的路径规划能力。

本发明授权基于深度学习的前列腺精准穿刺机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的前列腺精准穿刺机器人路径规划方法，其特征在于，包括：对术前MRI扫描数据进行术前全局路径生成与图结构化以得到初始路径图和初始3D安全地图；基于捕获的当前超声帧对初始3D安全地图进行实时更新以得到实时3D安全地图和三维形变场；基于三维形变场和实时3D安全地图，对初始路径图进行路径形变感知与风险评估以得到分段风险评分向量和受影响子图；对受影响子图进行基于图神经网络的局部路径重路由以得到新局部路径；基于新局部路径对初始路径图进行路径图整合以得到修正后路径图； 其中，基于三维形变场和实时3D安全地图，对初始路径图进行路径形变感知与风险评估以得到分段风险评分向量和受影响子图，包括：基于三维形变场和实时3D安全地图，对所述初始路径图中的各个路径分段进行多维特征提取以得到分段特征矩阵；将分段特征矩阵输入路径形变感知模块以得到分段风险评分向量；基于分段风险评分向量，从所述初始路径图识别出所述受影响子图； 其中，基于三维形变场和实时3D安全地图，对所述初始路径图中的各个路径分段进行多维特征提取以得到分段特征矩阵，包括：定义第一路径分段的采样空间以得到多个采样点；从三维形变场提取各个采样点的位移向量以得到多个采样点位置向量；计算所述多个采样点位置向量的平均模长和模长的标准差作为所述第一路径分段的形变特征；通过实时3D安全地图计算所述第一路径分段与最近的禁行区之间的最小欧氏距离作为第一路径分段的风险特征；将第一路径分段的风险特征和第一路径分段的形变特征进行组合以得到第一路径分段特征向量。

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