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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于语言大模型提示的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：CN120747182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511265176.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于语言大模型提示的医学图像配准方法及系统是由刘敏;刘庆浩;陈祥;何悦;张峰婷;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。

本基于语言大模型提示的医学图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像配准技术领域，具体涉及一种基于语言大模型提示的医学图像配准方法及系统，包括：获取多区域的医学图像和对应的医学图像描述文本；基于医学图像和对应的医学图像描述文本，将其输入多模态自适应特征编码器中，提取医学图像特征和医学图像描述特征；将医学图像特征与给定目标医学图像特征进行特征融合生成混合特征，并基于混合特征预测得到初始形变场，将初始形变场进行多级形变优化，生成优化的形变场，得到医学图像配准模型；基于多区域的医学图像，采用动态数据平衡策略对不同区域的医学图像数据进行扩增处理，并将扩增处理后的多区域的医学图像输入至医学图像配准模型，得到多区域医学图像配准结果。

本发明授权基于语言大模型提示的医学图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语言大模型提示的医学图像配准方法，其特征在于，包括： 获取多区域的医学图像和对应的医学图像描述文本； 基于医学图像和对应的医学图像描述文本，将其输入多模态自适应特征编码器中，提取医学图像特征和医学图像描述特征； 将医学图像特征与给定目标医学图像特征进行特征融合生成混合特征，并基于混合特征预测得到初始形变场，将初始形变场进行多级形变优化，生成优化的形变场，得到医学图像配准模型； 基于多区域的医学图像，采用动态数据平衡策略对不同区域的医学图像数据进行扩增处理，并将扩增处理后的多区域的医学图像输入至医学图像配准模型，得到多区域医学图像配准结果； 将医学图像特征与给定目标医学图像特征进行特征融合生成混合特征，并基于混合特征预测得到初始形变场，将初始形变场进行多级形变优化，生成优化的形变场，得到医学图像配准模型，包括： 基于医学图像特征和给定目标医学图像特征，采用Hadamard交互特征融合运算，生成混合特征； 基于混合特征，采用三级3×3×3卷积网络进行处理，预测得到初始位移场，作为初始形变场； 基于初始形变场，采用积分流场算法进行位移场优化，生成优化的形变场，得到医学图像配准模型； 所述采用积分流场算法进行位移场优化时，采用金字塔架构对各分辨率层进行由精到细的逐级采样，并结合当前分辨率层的医学图像特征进行位移场修正，得到优化的位移场。

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