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龙图腾网获悉复旦大学附属中山医院申请的专利一种基于递归可变形非刚性配准网络的CT引导穿刺活检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：CN119405355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411523915.0，技术领域涉及：A61B10/02；该发明授权一种基于递归可变形非刚性配准网络的CT引导穿刺活检方法是由戴辰晨;吴东;朱磊设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于递归可变形非刚性配准网络的CT引导穿刺活检方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于递归可变形非刚性配准网络的CT引导穿刺活检方法，包括如下步骤：S1、训练数据集的收集与增强；S2、递归可变形非刚性金字塔配准网络训练；S3、靶组织分割网络训练；S4、配准网络的部署并实现术前网络的准备；S5、术中实时配准。本发明通过对靶病灶内靶组织进行高亮显示技术，术后可帮助确认所取组织是否为术前计划的靶组织，从而提高穿刺的成功率和效率，减少不必要的二次活检。

本发明授权一种基于递归可变形非刚性配准网络的CT引导穿刺活检方法在权利要求书中公布了：1.一种基于递归可变形非刚性配准网络的靶组织突显方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、训练数据集的收集与增强； S2、递归可变形非刚性金字塔配准网络训练； S3、靶组织分割网络训练； S4、配准网络的部署并实现术前网络的准备； S5、实时配准； 所述步骤S1方法：采用数据增强策略将获得术前术中CT图像对作为本方法的训练数据，首先收集术前CT增强图像，使用传统的基于强度的图像配准方法，设计n个形变场φ，用于数据增强的形变场是从这n个形变场中任意选择，使用薄板样条插值来模拟特定阶段的小变化，最后将术前增强图像与通过数据增强得到的术中形变图像作为配准图像对输入到配准网络中； 对待配准图像内有无靶组织进行人工标注，获得其对应靶组织的分割掩码； 所述步骤S2方法：在训练过程中，将术前图像以及术中产生形变的图像分别输入到所设计的双分支特征编码器，以及之中，产生拥有不同尺度信息的特征，分别记为以及,k={1,2,3,4}，后将其输入到所设计的递归可变形解码器之中，不断学习产生该尺度特征下的形变场，循环递归得到第二层尺度特征的形变场、形变场，随后，采用SpatialTransformerNetwork将学习到的形变场应用于术前图像，生成术后图像，最后采用归一化互相关损失用于评估术前图像以及术后图像之间的相似性，的表达如下： ； 其中pi表示的为图像内的一个patch，其大小为9x9，以及表示的为在此patch内的平均像素值； 所述步骤S3方法：对于配准好的术中平扫图像，使用基于U-net的分割网络用于识别图像内靶组织情况； 将U-net的编码器与配准网络的编码器共享权重，将真实标签对解码预测后的分割掩码进行损失计算，并采用二值交叉熵损失函数实现监督学习，此外，额外添加一个FocalLoss作为约束项，该过程表达为： ； 其中y为真实标签的像素值，p为模型的预测值，为用以平衡Focal损失函数贡献的权重系数。

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