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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第三医学中心申请的专利基于核磁和CT图像融合的病变位置识别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：CN120014029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510144433.2，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权基于核磁和CT图像融合的病变位置识别方法及系统是由崔晓明;刘春梅;杨炯设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于核磁和CT图像融合的病变位置识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于核磁和CT图像融合的病变位置识别方法及系统，属于图像识别技术领域，其方法包括如下步骤：S1、图像采集及预处理：采集患者核磁和CT实时图像，对患者核磁和CT实时图像进行预处理；S2、图像配准及融合：对患者核磁和CT实时图像进行配准及融合，生成患者核磁和CT融合图像；S3、病变位置识别：根据病变位置识别模型对生成的患者核磁和CT融合图像进行图像识别，确定患者病变位置。本发明解决现有的不能对患者病变位置进行有效识别，导致患者病变位置识别精度及效率低的问题。本发明可基于核磁和CT图像融合对患者病变位置进行有效地识别，可提升患者病变位置识别精度及效率，可为临床诊断提供有力的支持。

本发明授权基于核磁和CT图像融合的病变位置识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于核磁和CT图像融合的病变位置识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、图像采集及预处理：基于图像采集终端采集患者核磁和CT实时图像，且对采集的患者核磁和CT实时图像进行预处理，去除患者核磁和CT实时图像噪声，对患者核磁和CT实时图像的亮度和对比度进行调整，且对患者核磁和CT实时图像进行增强处理； S2、图像配准及融合：基于变换的配准方法，对患者核磁和CT实时图像进行配准，采用基于变换域的图像融合方法，生成包含有患者核磁实时图像和患者CT实时图像的患者核磁和CT融合图像； S3、病变位置识别：基于机器学习技术，训练基于核磁和CT图像融合的病变位置识别模型，根据基于核磁和CT图像融合的病变位置识别模型对生成的患者核磁和CT融合图像进行图像识别，确定患者病变位置； 所述S1中，对采集的患者核磁和CT实时图像进行预处理，包括： 提取边缘增强之后的患者核磁和CT实时图像，作为目标图像； 提取所述目标图像中的边缘像素块对应的灰度值，形成第一灰度值集合； 提取所述目标图像中的非边缘像素块对应的灰度值，形成第二灰度值集合； 利用所述第一灰度值集合和第二灰度值集合获取灰度相对系数； 其中，所述灰度相对系数通过如下公式获取： 其中，W表示灰度相对系数；n表示第一灰度值集合所包含的灰度值的个数；m表示第二灰度值集合所包含的灰度值的个数；Hni表示第一灰度值集合所包含的第i个的灰度值对应数值；Hmi表示第二灰度值集合所包含的第i个的灰度值对应数值；Hz表示目标图像的中心灰度值；Hnz表示第一灰度值集合所包含的n个的灰度值对应的灰度中间值；Hmz表示第二灰度值集合所包含的m个的灰度值对应的灰度中间值； 将所述灰度相对系数与预设的相对系数阈值进行比较； 当所述灰度相对系数超过预设的相对系数阈值时，则不对所述目标图像进行对比度调整； 当所述灰度相对系数未超过预设的相对系数阈值时，则对所述目标图像进行对比度调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军总医院第三医学中心，其通讯地址为：100039 北京市海淀区永定路69号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。