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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于局部-全局信息协作的大脑医学图像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：CN116309754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310321851.5，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于局部-全局信息协作的大脑医学图像配准方法及系统是由舒禹程;袁鸣棋;肖斌;李伟生设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部-全局信息协作的大脑医学图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于局部‑全局信息协作的大脑医学图像配准方法及系统；该方法包括：获取用于训练的大脑医学图像并对其进行预处理，得到移动图像和固定图像；在通道维度拼接移动图像和固定图像，得到拼接图像；将拼接图像输入到全局自注意力关系网络中进行处理，得到第一形变场；将拼接图像输入到局部结构特征网络中进行处理，得到第二形变场；将第一形变场和第二形变场逐像素按位相加，得到最终形变场；根据最终形变场采用空间变换网络对移动图像进行翘曲，得到翘曲图像；本发明提升了配准的精度和泛化能力；比起现有技术，具有更好图像配准的效果。

本发明授权一种基于局部-全局信息协作的大脑医学图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于局部-全局信息协作的大脑医学图像配准方法，其特征在于，包括：获取待配准的大脑医学图像，将待配准的大脑医学图像输入到训练好的大脑医学图像配准模型中，得到翘曲图像； 大脑医学图像配准模型的训练过程包括： S1：获取用于训练的大脑医学图像并对其进行预处理，得到移动图像和固定图像； S2：在通道维度拼接移动图像和固定图像，得到拼接图像； S3：将拼接图像输入到全局自注意力关系网络中进行处理，得到第一形变场；拼接图像在全局自注意力关系网络中的处理过程包括：对拼接图像进行分块嵌入处理，得到多个图像块；将多个图像块依次输入四个编码器中进行处理，前一个编码器的输出为下一个编码器的输入，得到四个不同尺寸的编码器特征图；对四个不同尺寸的编码器特征图依次进行三线性插值上采样处理得到四个与编码器特征图尺寸相同的特征图即还原特征图；同时采用多尺度特征融合模块对四个编码器特征图和还原特征图进行融合，得到第一形变场； 编码器对图像块的处理过程包括：将图像块进行线性操作分解为Q、K、V三组特征向量，将Q和K的转置进行点积后再进行归一化处理，最后通过Softmax激活函数处理得到置信度矩阵；将置信度矩阵点乘V得到加权特征图，采用多层感知器对加权特征图进行激活，输出编码器特征图； 多尺度特征融合模块对四个编码器特征图和还原特征图进行融合的过程包括：对四个编码器特征图分别进行卷积处理，得到四个第一特征图，在通道维度拼接这四个第一特征图，得到拼接特征图；对拼接特征图分别进行最大池化操作和平均池化操作，得到拼接特征图的最大池化特征图和平均池化特征图；采用多层感知机分别对拼接特征图的最大池化特征图和平均池化特征图进行处理，拼接处理后的图像并使用激活函数进行激活，得到第二特征图；融合第二特征图和编码器特征图，得到四个融合特征图；拼接融合特征图和还原特征图，利用卷积操作处理拼接后的特征图，得到第一形变场； S4：将拼接图像输入到局部结构特征网络中进行处理，得到第二形变场；拼接图像在局部结构特征网络中的处理过程包括：将拼接图像依次输入到四个卷积层中进行处理，前一个卷积层的输出为下一个卷积层的输入，得到四个尺寸不同的语义特征；采用解码器分别对四个尺寸不同的语义特征进行处理，得到四个尺度还原的语义特征；采用多尺度特征融合模块对四个尺度还原的语义特征和原尺度语义特征进行融合，得到第二形变场；其中，解码器包括卷积层和三线性插值上采样层； S5：将第一形变场和第二形变场逐像素按位相加，得到最终形变场； S6：根据最终形变场采用空间变换网络对移动图像进行翘曲，得到翘曲图像； S7：根据翘曲图像和固定图像计算网络的损失函数，根据损失函数调整模型参数，得到训练好的大脑医学图像配准模型。

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