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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于CT图合成DWI图的方法、系统、设备和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：CN120298235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510763998.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于CT图合成DWI图的方法、系统、设备和介质是由郑强;张泽华;王璇设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CT图合成DWI图的方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及二维图像生成技术领域，具体为一种基于CT图合成DWI图的方法、系统、设备和介质；为解决现有技术中CT图合成DWI图质量低的问题，本发明首先基于CT图与对应DWI图获取初始掩码图，与CT图进行融合得到掩码融合特征图；然后，将掩码融合特征图进行多频注意力编码器处理，提升高频与低频信息的融合质量，得到多频融合特征图；并将标准DWI图的脑网络特征图进行通道和空间注意力网络处理后，与多频融合特征图的残差连接特征进行拼接卷积网络处理，得到伪DWI生成图；最后，通过控制脑网络特征损失值和内容损失值，来提高CT图合成DWI图的图像质量。

本发明授权一种基于CT图合成DWI图的方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于CT图合成DWI图的方法，其特征在于，包括如下操作： S1、获取若干个CT图和各自对应的标准DWI图，形成训练数据集；使用训练数据集训练CT图生成DWI图模型，直至训练损失值小于损失阈值，得到CT图生成DWI图训练模型； CT图生成DWI图模型中的处理过程为： 步骤1、CT图经脑组织区域提取网络处理，得到脑组织区域特征图；脑组织区域特征图和标准DWI图经初始掩码图生成网络处理，得到初始掩码特征图；初始掩码特征图与CT图经掩码引导特征融合网络处理，得到掩码融合特征图； 步骤2、掩码融合特征图经多频注意力编码器处理，得到多频融合特征图；标准DWI图经脑网络特征提取网络处理，得到DWI脑网络特征图；DWI脑网络特征图经空间和通道注意力网络处理，得到脑网络注意力融合图； 多频融合特征图经若干次残差连接网络处理，得到多频残差连接特征图； 多频残差连接特征图与脑网络注意力融合图经拼接卷积网络处理，得到伪DWI生成图； 步骤3、当伪DWI生成图与DWI脑网络特征图的脑网络特征损失值，伪DWI生成图的不同卷积尺度特征图分别与标准DWI图的内容损失值，分别小于各自对应损失阈值时，训练结束； S2、将待处理CT图输入CT图生成DWI图训练模型中处理，得到DWI生成图。

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