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！

龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于不连续性假设和分割驱动的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：CN120747175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511273290.1，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权基于不连续性假设和分割驱动的图像配准方法及系统是由陈祥;张峰婷;刘庆浩;俞子牛;姚钊;刘敏;王耀南设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不连续性假设和分割驱动的图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于不连续性假设和分割驱动的图像配准方法及系统，包括：获取固定图像和运动图像，并将固定图像和运动图像分割成多个子区域对；选取具有子区域对关系的固定图像和运动图像拼接形成输入图像，采用骨干配准网络预测生成各子区域对的子形变场，并集成各子区域对的子形变场，生成完整的形变场，构建并优化医学图像配准模型；将原始运动图像应用于优化后的医学图像配准模型中，生成配准后的扭曲图像，完成运动图像与固定图像的配准。能够将复杂图像配准分解为多个简单的子区域配准任务，简化了配准要求，并结合各子区域分割掩码指导，保留了形变场的不连续性，进而提高了配准方法的精度上限。

本发明授权基于不连续性假设和分割驱动的图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于不连续性假设和分割驱动的图像配准方法，其特征在于，包括： 获取固定图像和运动图像，并将固定图像和运动图像分割成多个子区域对； 选取具有子区域对关系的固定图像和运动图像拼接形成输入图像，采用骨干配准网络预测生成各子区域对的子形变场，并集成各子区域对的子形变场，生成完整的形变场，构建并优化医学图像配准模型；所述骨干配准网络包括编码器模块、场估计模块、形变场组合模块，利用编码器模块提取输入图像特征，经场估计模块进行输入图像特征转换和低分辨率位移场预测，并经形变场组合模块变换整合生成子形变场； 将原始运动图像应用于优化后的医学图像配准模型中，生成配准后的扭曲图像，完成运动图像与固定图像的配准； 所述骨干配准网络中， 所述编码器模块，其由三个卷积块和两个三线性下采样层构成，用于提取图像特征；所述卷积块包括3×3×3卷积层、批量化归一化层、激活层； 所述场估计模块，其包括Hadamard变换层、三个卷积块、卷积层，用于基于提取的图像特征处理并预测低分辨率位移场； 所述形变场组合模块，其包括两个三线性上采样层、微分变换层、空间变换层，用于基于位移场进行形变估计生成形变场； 所述选取具有子区域对关系的固定图像和运动图像拼接形成输入图像，采用骨干配准网络预测生成各子区域对的子形变场，并集成各子区域对的子形变场，生成完整的形变场，构建并优化医学图像配准模型，包括： 获取固定图像和运动图像的子区域对关系； 随机选取一组具有解剖一致性的子区域对作为训练对象，将其输入骨干配准网络中进行训练，预测并生成对应子区域对的子形变场； 基于固定图像和运动图像的所有子区域，将其分别输入至骨干配准网络中，预测生成各子区域对的子形变场； 基于各子区域对的子形变场，利用形变场合成技术对其进行集成，生成完整的形变场，构建医学图像配准模型； 联合多个损失函数，优化医学图像配准模型。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1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。