买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于无监督深度学习的多模态dMRI图像失真校正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：CN119762398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411689941.0，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权基于无监督深度学习的多模态dMRI图像失真校正系统是由乔豫川;冯剑辉设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督深度学习的多模态dMRI图像失真校正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，具体为基于无监督深度学习的多模态dMRI图像失真校正系统。本发明校正系统包括从粗到细的深度学习网络—多模态失真校正网络，该网络由级联的刚性变换网络和密集变换网络组成；此外还包括级联训练策略模块；本发明融合了两种模态的丰富信息，并将其输入网络；首先使用刚性变换网络学习相反相位编码的两幅图像之间的线性错位；然后通过密集变换网络，使用双流编码器和多模态注意力模块从两种模态的图像中学习失真场；此外采用动态权重平均DWA方法实现多模态图像的同时优化。相比于目前的磁化率失真校正方法，本发明能够更高效、精准地校正dMRI图像的磁化率失真。

本发明授权基于无监督深度学习的多模态dMRI图像失真校正系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督深度学习的多模态dMRI图像失真校正系统，其特征在于，具体包括：构建的从粗到细的深度学习网络——多模态失真校正网络，记为MMDC-Net，该网络由级联的刚性变换网络和密集变换网络组成；此外还包括设计的级联训练策略模块；其中： 1所述刚性变换网络，用于校正两个相位编码方向图像之间的线性错位；刚性变换网络是一个卷积神经网络，包括编码器、多层感知器和空间变换网络；编码器负责从拼接的B0和FOD图像中提取特征信息，其中B0和FOD图像分别包括两个相反编码方向的图像；随后的多层感知器，将编码器学习的特征图映射为一组刚性变换参数μ： μ＝θx,θy,θz,tx,ty,tz，1 其中，x，y，z分别是三个坐标方向，θx,θy,θz分别表示对应坐标轴的旋转角度，tx,ty,tz分别表示对应坐标轴的平移距离；按照topup的设置，平移参数t在相位编码上被设置为0，因为在该方向上无法区分受试者的平移与由于磁化率失真造成的变形偏移量； 根据学习到的刚性变换参数μ，计算出几何变换矩阵Rx，Ry，Rz： 最后，计算仿射变换矩阵：A＝Rx﹒Ry﹒Rz﹒T；通过空间变换网络，将学习的仿射变换矩阵应用到负相位的B0和FOD矩阵中，校正两个相位编码方向图像之间的线性错位； 2所述密集变换网络，用于校正两个相反编码方向上图像的非刚性失真；具体来说，构建一个U型结构神经网络，该U型结构神经网络包括双流编码器、解码器和连接编码器和解码器的跳跃连接层，以及多模态注意力模块；双流编码器分别处理B0和FOD信息：B0支路将正负相位的B0图像拼接为2通道的图像作为输入；FOD支路将正负相位的FOD图像拼接为12通道的图像作为输入；双流编码器在保持空间分辨率的同时逐步提取图像的深层信息； 在经过编码器的处理后，解码器通过若干个不同尺度的多模态注意力模块来融合来自不同模态的特征信息，从而实现更精确的失真校正；每个多模态注意力模块接收来自编码器的不同尺度的FOD和B0特征信息以及上一尺度解码器的输出特征图，聚合输出对应尺度的融合信息并进行上采样；在解码器的最终阶段，使用一个3D卷积层来从解码器特征中估计一个三维非刚性形变场；该形变场只保留相位编码方向上的形变，从而实现磁化率失真校正； 3所述级联训练策略模块，用于提高深度学习网络--MMDC-Net估计非刚性变形场的精度，对于所述的密集变换网络，其输入为待校正的正负相位FOD和B0图像对，输出为一个三维变形场；采用空间变换模块，将学习到的变形场分别应用到待校正的图像对中：其中将正向的变形场应用到正相位的B0和FOD图像得到校正后的正相位图像；将该变形场的大小不变，方向取反得到反向变形场应用到负相位的B0和FOD图像中得到校正后的负相位图像；随后，校正后的正负相位B0和FOD图像对可以再次输入到密集变换网络中学习他们之间的残余误差得到一个更精细的形变场；经过一系列的级联操作后两个相位之间图像的差异趋于收敛，将这一系列网络输出的形变场相加得到原始输入待校正图像的最终形变场： 是每一个子网络输出的变形场，n为级联的子网络的数量。

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复旦大学，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。