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龙图腾网获悉常熟市第一人民医院;江南大学申请的专利基于大核卷积LKA的共享权重的双流注意力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：CN120563580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511046055.0，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于大核卷积LKA的共享权重的双流注意力配准方法及系统是由夏开建;周洲;钱鹏江;蒋亦樟;夏丁淏;朱萍;俞涵设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大核卷积LKA的共享权重的双流注意力配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大核卷积LKA的共享权重的双流注意力配准方法及系统，具体涉及医学图像配准技术领域，输入的脑部固定图像与移动图像分别进入DELCA‑Net的双流结构中，DELCA‑Net结合卷积神经网络CNN和Transformer的优势，通过自注意力机制深入挖掘图像的语义信息，借助共享权重的编码器设计，网络能够学习到更为通用且丰富的特征表示，在此基础上，利用交叉自注意力机制，DELCA‑Net实现了对这些共有特征的精确特征匹配，显著提升了配准的准确性；为了降低计算复杂度，DELCA‑Net将大卷积核分解为级联的深度卷积和深度空洞卷积模块。此外，通过多尺度注意力优化机制，DELCA‑Net有效地融合了不同尺度下的空间对应关系和解剖语义关联。

本发明授权基于大核卷积LKA的共享权重的双流注意力配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大核卷积LKA的共享权重的双流注意力配准方法，其特征在于：输入的脑部固定图像与移动图像分别进入DELCA-Net的双流结构中，并在编码路径中经过多个由大核卷积LKABlock组成的模块提取特征；多个LKABlock串联使用，从边缘、纹理浅层低阶特征到结构形状、功能区分布的深层语义特征的逐层抽象；每个LKABlock第i层提取的特征记为和，分别代表加权后的移动图像与固定图像的特征表示; 在特征提取后，与被送入CARMBlock进行特征细化；CARM中首先引入LKCA，对和执行交叉注意力建模得到第i层的交叉注意力，使得在肿瘤、脑组织偏移或缺失非刚性变化情况下，以增强图像间对应结构的显著性； 在CorrectLayer中对第i层注意力进行修正，得到上层注意力，使得注意力图更准确聚焦于关键解剖结构，包括胼胝体边界或病灶边缘； 在FusionLayer中，将上层注意力图下采样并与第i层注意力对齐并进行通道拼接，融合不同尺度上的空间细节与结构语义信息，得到细化后的当前层注意力图，使得高层语义结构与低层纹理信息结合，形成具有细粒度结构信息的细化注意力图，为后续配准提供准确的空间引导； 、、细化后的注意力特征图、以及第i+1层的解码器输出，共同构成DecoderBlock的输入并将四者在通道维度拼接后融合，最终输出融合后的特征图，用于估计形变场并完成图像配准。

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常熟市第一人民医院;江南大学，其通讯地址为：215500 江苏省苏州市常熟市书院街1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”。