一种基于深度特征学习的软组织表面运动跟踪方法（人工智能AI、医疗器械、医学机器视觉、微创手术机器人、心脏微创手术、腹腔镜手术、软组织）

《一种基于深度特征学习的软组织表面运动跟踪方法（人工智能AI、医疗器械、医学机器视觉、微创手术机器人、心脏微创手术、腹腔镜手术、软组织）》是一发明专利，专利号为 2020115256482，当前法律状态为已下证，由电子科技大学提出申请，发明人为杨波;侯鹏飞;郑文锋;刘珊，公开（公告）日期为2022-03-25，国际专利分类号（IPC）为 G06T7/223(2017.01)I;G06T7/246(2017.01)I;G06T7/66(2017.01)I;G06N3/04(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：内窥镜图像处理、特征点跟踪、度量学习、深度学习匹配、可变形目标跟踪、三维重建、生物医学工程、图像配准、卷积神经网络、形变网格建模、术中导航、医学影像分析、双目视觉感知、手术仿真培训、术中形变监测、机器人辅助外科、消化道内镜跟踪、虚拟现实手术建模、器官运动分析、消融手术引导、动物活体实验观测、腔镜手术录播分析、介入手术视觉反馈、软组织力学参数测量、数字孪生器官仿真。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。

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