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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属协和医院申请的专利一种基于神经网络的多模图像实时配准方法及系统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：CN120147386B 。

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：202510596387.X，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于神经网络的多模图像实时配准方法及系统是由章小平;史健;梁华庚;闻明伟;曹琪;陈凯磊设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的多模图像实时配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像配准技术领域，具体涉及一种基于神经网络的多模图像实时配准方法及系统，包括以下步骤：分别对MR图像和超声图像依次进行边缘检测、主成分分析，得到MR和超声主结构特征图；将MR和超声主结构特征图利用GAN网络中生成器G测算出配准形变场；分别将MR主结构特征图和超声主结构特征图对应形变场进行空间变换生成MR配准图像和超声配准图像；将判别器D识别出的配准效果最佳的MR配准图像和超声配准图像，重复配准，直至得到最优配准图像。本发明利用GAN网络进行两个方向的多模图像配准，两个方向配准相互约束，消除配准随机性，提高配准精度，配准采用图像主结构的相似度量，减少信息处理量，有助于做到满足实时配准对时效性的需求。

本发明授权一种基于神经网络的多模图像实时配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的多模图像实时配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取用于配准的MR图像和超声图像； 步骤2、分别对MR图像和超声图像依次进行边缘检测、主成分分析，得到MR主结构特征图和超声主结构特征图； 步骤3、将MR主结构特征图和超声主结构特征图利用GAN网络中生成器G分别测算出MR配准形变场和超声配准形变场； 步骤4、分别将MR主结构特征图和超声主结构特征图对应采用MR配准形变场和超声配准形变场进行空间变换生成MR配准图像和超声配准图像； 步骤5、将MR配准图像和超声配准图像利用GAN网络中判别器D相较于MR图像和超声图像进行配准判别，识别出配准效果最佳的MR配准图像和超声配准图像； 步骤6、将判别器D识别出的配准效果最佳的MR配准图像和超声配准图像，替换步骤2中MR图像和超声图像，重复步骤2-步骤6，直至将判别器D识别出的配准效果最佳的MR配准图像和超声配准图像之间结构特征相似性进行最大化优化，得到MR图像和超声图像的最优配准图像； MR图像和超声图像的最优配准图像的生成方法包括： 将配准效果最佳的MR配准图像和超声配准图像之间结构特征相似性进行最大化设定为优化目标，优化目标函数为： ； 式中，M为优化目标标识符，为配准效果最佳的MR配准图像，为配准效果最佳的超声配准图像，E代表期望，F代表Frobenius范数； 基于优化目标M对已完成生成器G与第一判别器D和第二判别器D训练的GAN网络进行配准过程的多次重复，直至优化目标M达成，将此时的GAN网络中生成器G对应生成的配准效果最佳的MR配准图像和超声配准图像，作为MR图像和超声图像的最优配准图像。

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