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龙图腾网获悉深圳市医诺智能科技发展有限公司申请的专利一种基于深度学习的MRI图像与CT图像转化方法及终端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：CN114266929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111458847.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于深度学习的MRI图像与CT图像转化方法及终端是由刘吉平;张翔;单国平;陈炜;时建芳;王彬冰;王俊;谢宝文设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的MRI图像与CT图像转化方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的MRI图像与CT图像转化方法及终端，获取训练MRI图像与训练CT图像，并对所述训练MRI图像与训练CT图像进行N4偏置校正和直方图匹配，得到预处理后的训练MRI图像与预处理后的训练CT图像；基于所述预处理后的训练MRI图像与所述预处理后的训练CT图像对初始全卷积神经网络模型进行训练和验证，得到最终全卷积神经网络模型；获取待转化图像，并将所述待转化图像输入所述最终全卷积神经网络模型，得到与所述待转化图像对应的合成图像，从而能够提高MRI图像与CT图像转化的精确度。

本发明授权一种基于深度学习的MRI图像与CT图像转化方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的MRI图像与CT图像转化方法，其特征在于，包括： 获取训练MRI图像与训练CT图像，并对所述训练MRI图像与训练CT图像进行N4偏置校正和直方图匹配，得到预处理后的训练MRI图像与预处理后的训练CT图像； 基于所述预处理后的训练MRI图像与所述预处理后的训练CT图像对初始全卷积神经网络模型进行训练和验证，得到最终全卷积神经网络模型； 获取待转化图像，并将所述待转化图像输入所述最终全卷积神经网络模型，得到与所述待转化图像对应的合成图像； 所述基于所述预处理后的训练MRI图像与所述预处理后的训练CT图像对初始全卷积神经网络模型进行训练和验证，得到最终全卷积神经网络模型包括： 将所述预处理后的训练MRI图像输入初始全卷积神经网络模型的编码器网络，得到第一低分辨率特征图与第一高分辨率特征图； 将所述第一低分辨率特征图输入所述初始全卷积神经网络模型的解码器网络进行上采样操作并融合所述第一高分辨率特征图，得到训练伪CT图像； 将所述训练伪CT图像与所述预处理后的训练CT图像进行损失计算，得到第一误差值； 根据所述第一误差值与预设训练轮次对所述初始全卷积神经网络模型进行训练，得到第一最终全卷积神经网络模型； 将所述预处理后的训练CT图像输入初始全卷积神经网络模型的编码器网络，得到第二低分辨率特征图与第二高分辨率特征图； 将所述低分辨率特征图输入所述初始全卷积神经网络模型的解码器网络进行上采样操作并融合所述第二高分辨率特征图，得到训练伪MRI图像； 将所述训练伪MRI图像与所述预处理后的训练MRI图像进行损失计算，得到第二误差值； 根据所述第二误差值与预设训练轮次对所述初始全卷积神经网络模型进行训练，得到第二最终全卷积神经网络模型。

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