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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京儿童医院申请的专利基于导航与高精度动态配准的婴幼儿气道管理系统和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：CN121641346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610162807.8，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权基于导航与高精度动态配准的婴幼儿气道管理系统和方法是由倪鑫;赵欣设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于导航与高精度动态配准的婴幼儿气道管理系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于导航与高精度动态配准的婴幼儿气道管理系统和方法，其中利用基于物理约束的少样本迁移学习网络构建个性化气道形变模型并生成最优器械匹配方案，提出语义加权的紧耦合视觉惯性里程计，通过实时分割气道解剖语义动态调整特征点置信度，并在因子图优化框架下融合数据，实现亚毫米级鲁棒定位。基于此高精轨迹，系统引入时空注意力融合网络，捕捉操作微动作与生理参数之间的长程时序依赖关系，计算实时动态风险评分，通过非刚性形变场模型实时补偿气道软组织形变。本发明有效解决了现有导航系统在微观动态环境下易丢失及风险预警滞后的技术难题，显著提升了婴幼儿气道管理手术的安全性与成功率。

本发明授权基于导航与高精度动态配准的婴幼儿气道管理系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于导航与高精度动态配准的婴幼儿气道管理系统，其特征在于，包括： 建模与器械推荐模块，用于利用引入气道流体力学约束的迁移学习网络,生成满足物理先验条件的个性化的3D气道基准模型及器械推荐参数；所述迁移学习网络是将患儿稀疏影像数据映射至高维气道统计流形，所述迁移学习网络采用条件变分自编码器C-VAE架构，其输入端接收包括年龄、体重及Cormack-Lehane分级的患儿特征向量和所述稀疏影像数据，输出端重构出个性化的气道基准模型；所述器械推荐参数通过计算器械匹配指数确定，该器械匹配指数用于在最大化导管外径与气道最窄处的比值，并结合喉镜叶片曲度的几何因素，确保导管与气道之间保持预定的安全间隙；所述器械匹配指数的具体计算方式： 其中，表示器械匹配指数，表示推荐气管导管的外径，表示由气道基准模型测得的患儿气道最窄处的有效直径，表示喉镜叶片的曲率与患儿气道曲率的匹配度，用于指导喉镜选择，表示加权系数，用于平衡导管尺寸匹配和喉镜几何匹配的重要性，：优化目标，寻找使最大的导管和喉镜叶片组合，表示待选定的气管导管型号，表示待选定的喉镜叶片型号； 位姿解算模块，用于同步采集喉镜内窥图像与惯性测量单元IMU数据，对所述喉镜内窥图像进行定制化增强处理，对采集的喉镜内窥图像进行红通道加权灰度化处理，以突出黏膜微血管纹理，随后对灰度图像应用自适应直方图均衡化以增强局部对比度；提取气道黏膜的微观特征点，所述微观特征点包括黏膜微血管纹理；并解算喉镜尖端的实时位姿及运动轨迹；所述位姿解算模块解算喉镜尖端的实时位姿及运动轨迹包括：通过误差状态扩展卡尔曼滤波框架进行紧耦合融合，解算喉镜尖端的实时六自由度位姿及运动轨迹；所述误差状态扩展卡尔曼滤波框架通过融合高频惯性测量单元IMU数据与低频视觉数据，解决快速插管动作下的定位漂移问题，其中，为了对所述定位漂移进行估计与补偿，所述误差状态扩展卡尔曼滤波框架维护一个误差状态向量，其线性化演化方程为： 其中为误差状态转移矩阵，该矩阵明确描述了所述惯性测量单元IMU数据的零偏、姿态误差对位置和速度的耦合影响，表示误差状态向量，中，表示噪声雅可比矩阵，表示系统噪声向量； 动态形变场配准与补偿模块，用于基于所述微观特征点，与所述3D气道基准模型的拓扑对应关系，引入非刚性形变场的约束，计算并修正所述3D气道基准模型中因呼吸或器械压迫产生的形变误差；其中，通过局部几何描述符匹配微观特征点的稀疏点云中的微观特征点和静态基准模型点集中相应的解剖位置，建立点集之间的拓扑对应关系；所述非刚性形变场描述了从静态3D模型点集到术中实时点云之间的位移，所述非刚性形变场通过相干点漂移CPD配准算法进行解算，从而在3D建模层面实现气道软组织的动态补偿； 风险评估模块，用于构建多模态时空注意力网,以所述运动轨迹的特征和实时生理信号为输入，通过交叉注意力机制捕捉操作行为和生理反应之间的因果延迟特征，输出实时动态风险评分； 预警模块，用于将所述修正后的3D气道基准模型映射至混合现实终端视野中，使其与所述喉镜内窥图像重叠，并根据所述实时动态风险评分触发分级预警。

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