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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于Swin Transformer的可变形医学图像配准模型的系统及配准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：CN117274330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311185184.9，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于Swin Transformer的可变形医学图像配准模型的系统及配准方法是由马明睿;刘桂霞设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Swin Transformer的可变形医学图像配准模型的系统及配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SwinTransformer的可变形医学图像配准模型，包括依次连接的：编码器、解码器以及空间变换网络；编码器包括依次连接的：第一下采样卷积神经网络、第二下采样卷积神经网络、卷积神经网络、第一基于WWA的SwinTransformer模块、第一特征分辨率恢复模块、第二基于WWA的SwinTransformer模块、第三下采样卷积神经网络、第三基于WWA的SwinTransformer模块、第四下采样卷积神经网络、第四基于WWA的SwinTransformer模块；解码器包括依次连接的：第一到第五卷积神经网络以及第二卷积神经网络。本发明还提供一种基于SwinTransformer的可变形医学图像配准方法。

本发明授权一种基于Swin Transformer的可变形医学图像配准模型的系统及配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SwinTransformer的可变形医学图像配准模型的系统，其特征在于，包括依次连接的： 编码器、解码器以及空间变换网络； 编码器包括依次连接的： 第一下采样卷积神经网络、第二下采样卷积神经网络、第一卷积神经网络、第一基于WWA的SwinTransformer模块、第一特征分辨率恢复模块、第二基于WWA的SwinTransformer模块、第三下采样卷积神经网络、第三基于WWA的SwinTransformer模块、第四下采样卷积神经网络、第四基于WWA的SwinTransformer模块； 解码器包括依次连接的：第一到第五上采样卷积神经网络以及第二卷积神经网络； 其中，所述第一特征分辨率恢复模块的输出端同时连接第二基于WWA的SwinTransformer模块的输入端和第二特征分辨率恢复模块的输入端，所述第二特征分辨率恢复模块的输出端同时连接第三特征分辨率恢复模块的输入端和第五上采样卷积神经网络、所述第三特征分辨率恢复模块的输出端连接第二卷积神经网络的输入端，第二卷积神经网络的输出端通过变形场连接空间变换网络； 第四基于WWA的SwinTransformer模块的输出端连接第一上采样神经网络的输入端，第三基于WWA的SwinTransformer模块的输出端连接第二上采样卷积神经网络的输入端，第一基于WWA的SwinTransformer模块的输出端同时连接所述第一特征分辨率恢复模块以及第三上采样卷积神经网络； 第一到第四基于WWA的SwinTransformer模块中，每个模块均包括两个连续的SwinTransformer子模块，设定输入SwinTransformer模块的特征为z1，两个连续的基于WWA的SwinTransformer子模块的计算公式如下： 式中，W-MSA为标准窗口多头注意力，SW-MSA为移位窗口多头注意力，MLP为多层感知模块，LN为层归一化操作，为经过WWA、LN和WMSA与Z1计算得到的特征矩阵，Z2为经过LN和MLP计算，与Z1得到的特征矩阵，为经过SW-MSA、LN和WWA与Z2计算得到的特征矩阵，Z3为经过MLP和LN与计算得到的特征矩阵； 窗口特征的加权注意力机制WWA有两个多层感知器模块MLP层；第一个MLP层跨通道计算全局的通道方向上的特征交互；第二个MLP层跨窗口计算窗口间的特征交互。

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