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龙图腾网获悉深圳康诺思腾科技有限公司申请的专利训练方法、软组织形变估计方法、装置、设备及存储介质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：CN117218074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311141090.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权训练方法、软组织形变估计方法、装置、设备及存储介质是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练方法、软组织形变估计方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种训练方法、软组织形变估计方法、装置、设备及存储介质。训练方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集中的不同样本包括不同时刻的点云以及点云中的三维点的速度矢量；其中，任一样本基于对相邻时刻从两个不同方位采集到的四张软组织图像进行深度估计以及光流估计得到；利用所述训练样本集中的样本对预设的神经网络模型进行自监督训练，得到软组织形变估计模型。本实施例中，软组织形变估计模型聚合了语义信息和运动流信息，提高软组织形变估计的准确性。

本发明授权训练方法、软组织形变估计方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种软组织形变估计模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集，所述训练样本集中的不同样本包括不同时刻的点云以及点云中的三维点的速度矢量；其中，任一样本基于对相邻时刻从两个不同方位采集到的四张软组织图像进行深度估计以及光流估计得到； 利用所述训练样本集中的样本对预设的神经网络模型进行自监督训练，得到软组织形变估计模型； 其中，所述自监督训练指示重复以下迭代过程直到满足迭代结束条件： 在每一轮迭代过程中，基于所述训练样本集中的样本获取神经网络模型输出的速度场，对所述速度场进行积分得到满足微分同胚映射关系的第一形变场和第二形变场； 利用所述第一形变场对所述相邻时刻中的前一时刻采集的两张软组织图像分别进行形变处理得到两张第一形变图像，再利用所述第二形变场分别对两张第一形变图像进行形变处理得到两张第二形变图像； 在迭代结束条件未满足的情况下，根据所述四张软组织图像、所述两张第一形变图像和所述两张第二形变图像调整所述神经网络模型的参数，得到下一迭代过程中的神经网络模型； 其中，所述迭代结束条件包括：达到预设迭代次数、第一形变图像与相邻时刻中的后一时刻采集的软组织图像之间的差异小于第一预设差异、和或第二形变图像与相邻时刻中的前一时刻采集的软组织图像之间的差异小于第二预设差异； 所述神经网络模型的参数根据第一损失值和第二损失值调整； 所述第一损失值包括所述相邻时刻中的后一时刻采集的软组织图像的像素值与属于同一方位的第一形变图像的像素值之间的光度损失值； 所述第二损失值包括所述相邻时刻中的前一时刻采集的软组织图像中的像素坐标与属于同一方位的第二形变图像中的像素坐标之间的L1范数距离。

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