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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于医学图像的多模态配准方法与装置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：CN119991756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510123419.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于医学图像的多模态配准方法与装置是由潘晓如;杨阳;马光阳;王一萍设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于医学图像的多模态配准方法与装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于医学图像的多模态配准方法与装置，该方法包括：获取脑部配准数据集，并将其划分为训练集和测试集。基于UNet的网络结构构造配准网络。选取输入图像输入至对偶架构，对输入图像进行双向一次配准，得到正向和逆向的形变场以及一次配准图像，将对偶双方交换形变场应用于一次配准图像进行二次配准，得到二次配准图像。调用Laplace算子分别从输入图像、一次配准图像以及二次配准图像中提取结构特征，通过结构相似性度量对配准网络进行约束。通过训练集和测试集对端到端的无监督图像配准算法进行训练，根据损失约束对其进行优化。将待检测配准图像输入配准网络，应用最优模型权重，输出配准结果，保证结果的均匀性和准确性。

本发明授权基于医学图像的多模态配准方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于医学图像的多模态配准方法，其特征在于，所述方法包括： 获取脑部配准数据集，并将所述脑部配准数据集中的病例图像划分为训练集和测试集； 基于UNet的网络结构，在编码层使用卷积步长将空间维度减半至最小层，并在解码阶段交替使用上采样、卷积和连接跳跃，以构造配准网络； 从所述脑部配准数据集中选取输入图像输入至对偶架构，对所述输入图像进行双向一次配准，得到正向和逆向的形变场以及一次配准图像，并将对偶双方交换形变场应用于一次配准图像进行二次配准，得到二次配准图像； 调用Laplace算子分别从所述输入图像、一次配准图像以及二次配准图像中提取结构特征，并基于所述结构特征通过结构相似性度量对所述配准网络进行约束； 通过所述训练集和测试集对端到端的无监督图像配准算法进行训练，以根据损失约束对所述端到端的无监督图像配准算法进行优化，得到最优模型权重； 将待检测配准图像作为所述配准网络的输入，并应用所述最优模型权重，输出配准结果； 其中，所述脑部配准数据集为BraTS数据集，包括磁共振成像中的解剖学成像和病理成像；所述输入图像包括移动图像和固定图像，正向和逆向的形变场分别为由移动图像向固定图像配准的形变场和由固定图像向移动图像配准的形变场。

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