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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于CT图像的跨模态图像生成方法、系统、装置、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：CN120125953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510607672.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于CT图像的跨模态图像生成方法、系统、装置、介质是由郑强;赵宁;王璇;张泽华;孙天雨;李云龙;王钰淏;李梦笑;张辰晓设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CT图像的跨模态图像生成方法、系统、装置、介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于CT图像的跨模态图像生成方法、系统、装置、介质，用CT图像数据生成目标模态图像数据时，对真实CT图像，采用多尺度二维卷积和多尺度空洞卷积这两个并行的子分支进行多尺度特征提取，从不同尺度提取局部细节与全局上下文信息，并采用多层级渐进式上采样结构，提取生成的目标模态图像与真实目标模态图像的深度图特征后，充分引入深度图作为几何先验约束，有效提升生成目标模态图像在结构保真、纹理还原及跨模态一致性等方面的表现；从而实现CT与目标模态图像之间的高质量跨模态转换，为脑卒中和肿瘤的早期诊断提供更加精准的辅助支持。

本发明授权基于CT图像的跨模态图像生成方法、系统、装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于CT图像的跨模态图像生成方法，其特征在于，包括： S1：获取真实CT图像数据和真实目标模态图像数据，配准后进行切片处理，得到成对的二维图像； S2：真实CT图像导至生成器，经两个并行多尺度卷积提取特征，操作如下： 真实CT图像经多尺度二维卷积处理，通过逐元素加法融合特征，得到第一融合特征； 真实CT图像经多尺度空洞卷积处理，通过逐元素乘法融合特征，得到第二融合特征； 第一融合特征与第二融合特征进行自适应融合后，经自注意力处理，得到预生成目标模态图像； S3：预生成目标模态图像和对应的真实目标模态图像分别依次进行下采样、通道压缩、二维转置卷积、非线性激活，得到预生成目标模态深度图和真实目标模态深度图； 预生成目标模态深度图和真实目标模态深度图经逐像素L1距离处理后，结合预生成目标模态图像和真实目标模态图像的感知损失，由公式：，，，构建深度一致性损失函数；式中，、、分别为深度损失、感知损失、深度一致性损失函数；、分别为预生成目标模态深度图、真实目标模态深度图的深度；n为像素点数量，为第i个像素点的真实值，为第i个像素点的预测值； S4：根据对抗损失函数、特征匹配损失函数和深度一致性损失函数，生成器进行迭代训练，直至达到预设条件，得到目标模态图像生成模型和生成目标模态图像。

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