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南昌大学第一附属医院王秀红获国家专利权

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龙图腾网获悉南昌大学第一附属医院申请的专利一种麻醉穿刺辅助定位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:CN119359971B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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:202411404959.1,技术领域涉及:G06T19/00;该发明授权一种麻醉穿刺辅助定位方法是由王秀红;彭清华;李磊设计研发完成,并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

一种麻醉穿刺辅助定位方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种麻醉穿刺辅助定位方法,涉及医学影像处理技术领域,包括,获取待麻醉区域的多模态影像数据,对多模态影像数据进行图像同步并融合;将融合后的多模态综合影像按照预设数量均匀划分为若干图像块,计算每个图像块的灰度动态变化程度;基于每个图像块的灰度动态变化程度,对每个图像块进行噪声去除与特征增强处理;利用处理后的多模态影像数据,通过体绘制法生成椎管区域的精确三维模型,通过增强现实设备,将三维模型实时叠加显示;在生成的三维模型上,标注出重要的解剖结构,采用A*算法在三维空间中计算出避开关键结构的最优穿刺路径。本发明通过多模态影像融合、三维重建和路径规划,提升了麻醉穿刺辅助定位的精确性和可操作性。

本发明授权一种麻醉穿刺辅助定位方法在权利要求书中公布了:1.一种麻醉穿刺辅助定位方法,其特征在于:包括,获取待麻醉区域的多模态影像数据,对多模态影像数据进行图像同步并融合,生成多模态综合影像; 将融合后的多模态综合影像按照预设数量均匀划分为若干图像块,计算每个图像块的灰度动态变化程度; 基于每个图像块的灰度动态变化程度,对每个图像块进行噪声去除与特征增强处理,包括如下步骤,对于每对图像块,计算其灰度动态变化程度的差异;计算图像块之间的相似度权重,构建图像块之间的相似度权重矩阵;定义邻域范围的大小,对于每个像素点,定位其所在图像块,在相似度权重矩阵中选择与其相似度高的图像块;累加所有邻域图像块的权重,得到归一化因子,计算去噪后的像素值,完成全图像的去噪处理,得到滤波后的去噪的多模态影像;将去噪后的多模态影像进行归一化处理,将归一化后的多模态影像输入预训练的融合U‑Net模型,进行前向传播,生成增强后的多模态影像; 利用处理后的多模态影像数据,通过体绘制法生成椎管区域的精确三维模型,通过增强现实设备,将三维模型实时叠加显示; 在生成的三维模型上,标注出重要的解剖结构,采用A*算法在三维空间中计算出避开关键结构的最优穿刺路径,包括如下步骤,使用图像分割算法对融合后的多模态影像数据进行处理,自动识别并分割出关键解剖结构,手动校正自动分割结果; 将穿刺区域的三维空间离散化为网格节点,每个节点代表空间中的一个点,对每个节点赋予位置坐标,,,标记节点是否位于关键解剖结构内部,作为障碍节点; 采用26邻域连接方式,定义节点之间的连接关系,对每个节点,识别其所有可能的相邻节点,,满足,排除所有障碍节点; 选择欧几里得距离作为启发式函数,估计从当前节点到目标节点的直线距离; 结合实际代价和启发式代价,计算A*算法中每个节点的总代价; 将起点节点加入开放列表,从开放列表中选择总代价最小的节点,将其移出开放列表,加入封闭列表; 遍历节点的所有邻居节点; 如果节点已在封闭列表中,跳过;如果节点不在开放列表中,将其添加至开放列表,并记录其父节点为;如果节点已在开放列表中,但新的实际代价更小,则更新其总代价和父节点; 重复步骤,直到目标节点被从开放列表中选择,路径搜索完成;若开放列表为空,则无法找到有效路径; 从目标节点开始,沿着父节点逐步回溯,直到达到起点节点,形成整个路径,将回溯得到的节点序列反转,得到从起点到目标点的完整穿刺路径。

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南昌大学第一附属医院,其通讯地址为:330000 江西省南昌市东湖区永外正街17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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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