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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利基于球B样条群等变几何深度学习的Willis环分类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：CN121214088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511786919.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于球B样条群等变几何深度学习的Willis环分类方法是由王醒策;王敬瑄;武仲科设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于球B样条群等变几何深度学习的Willis环分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于球B样条群等变几何深度学习的Willis环分类方法，包括：输入Willis环磁共振血管成像三维体素数据，提取拟合球B样条的骨架线和表面点云；基于B样条基函数生成球B样条曲线模板；采用扩散网络设计损失函数，迭代优化球B样条参数；构建旋转平移等变性SE3网络，获取血管分段高维特征嵌入；建立血管分段的无向图结构，以节点特征和边特征表达拓扑关系；通过图卷积网络结合多层感知机和Softmax函数实现血管分段分类。本发明利用球B样条的紧致可微特性，结合SE3等变网络的几何学习能力和图神经网络的拓扑学习能力，有效解决了Willis环的几何异构和拓扑异构问题，提高了分类准确率和鲁棒性。

本发明授权基于球B样条群等变几何深度学习的Willis环分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于球B样条群等变几何深度学习的Willis环分类方法，其特征在于，包括： 步骤1，以Willis环的磁共振血管成像三维体素数据作为输入，从中提取用于拟合球B样条曲线控制点的骨架线和用于拟合控制半径的表面点云； 步骤2，基于B样条基函数，结合提取的骨架线和表面点云确定初始控制点和控制半径，采用0到1之间均匀分布的节点向量，生成球B样条曲线模板，球B样条曲线由B样条曲线中心和表示半径的函数组成，两者共用同一套B样条基函数； 步骤3，以Willis环表面点云和球B样条曲线模板为输入，借用扩散网络设置损失函数，迭代优化球B样条的控制点、控制半径和节点向量，损失函数包括迭代优化后的球B样条曲线与模板曲线的距离项，以及原始表面点云与拟合曲线采样点集的双向豪斯多夫距离项； 步骤4，基于球谐函数、维格纳D矩阵、克莱布什-高尔丹张量积和注意力机制构建旋转平移等变性SE3网络，对优化后的球B样条参数进行处理，得到Willis环血管分段的高维特征嵌入； 步骤5，将血管分段视为节点，按血管分段间的连接关系构建无向图，以血管分段的高维特征嵌入作为节点特征，以两节点特征差的绝对值作为边特征，通过图卷积网络学习拓扑关系，结合多层感知机和Softmax函数输出血管分段标签的概率，以概率最大的标签作为分类结果。

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