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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于大模型鲁棒特征的医学图像配准方法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：CN120782830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511264926.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于大模型鲁棒特征的医学图像配准方法是由刘敏;何悦;陈祥;刘庆浩;姚钊;王耀南设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型鲁棒特征的医学图像配准方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型鲁棒特征的医学图像配准方法，包括如下步骤：构建大模型配准网络，大模型配准网络包括结构感知特征编码器模块和金字塔形变场预测模块；获取医学输入图像，通过结构感知特征编码器模块对所述医学输入图像进行特征提取，获得图像提取特征；基于金字塔形变场预测模块对图像提取特征进行形变和配准，获得医学配准图像；基于完整损失函数对进行训练，以优化配准模型。本申请利用配准网络SAMIR，能有效提取跨解剖区域的通用视觉特征，提高了配准的精确度，提升了形变场的解剖合理性，在缺乏医学先验知识的情况下，证明了自然图像预训练模型向医学配准任务的迁移潜力，并提出了特征级损失函数，进一步增强配准一致性。

本发明授权一种基于大模型鲁棒特征的医学图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型鲁棒特征的医学图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建大模型配准网络，所述大模型配准网络包括结构感知特征编码器模块和金字塔形变场预测模块； S2：获取三维医学输入图像对，通过所述结构感知特征编码器模块对所述医学输入图像进行特征提取，获得图像提取特征；所述三维医学输入图像对包括移动图像和固定图像； 结构感知特征编码器模块包含图像预处理模块、SAM特征编码器与三维卷积模块；步骤S2包括： S21：对所述三维医学输入图像对的移动图像和固定图像分别进行预处理； S22：将预处理后的所述三维医学输入图像对沿深度方向进行切片，获得切片图像； S23：将所述切片图像依次输入SAM特征编码器，获得所述切片图像的初始医学图像特征； S24：将所述初始医学图像特征沿深度方向堆叠，获得初始三维图像特征对； S25：将所述初始三维图像特征对进行上采样及图像拼接，得到中间三维图像特征； S26：将所述中间三维图像特征进行三维卷积处理，获得图像提取特征； S3：基于金字塔形变场预测模块对所述图像提取特征进行形变和配准，获得最高分辨率位移场； S4：基于所述医学输入图像和所述最高分辨率位移场，获得医学配准图像； S5：基于完整损失函数对最高分辨率位移场进行结果评估，以优化所述大模型配准网络；所述完整损失函数包括图像相似性损失函数、特征相似性损失函数、形变场平滑度损失函数和分割掩码相似性损失函数。

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