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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种多模态医学图像配准方法、系统、计算机设备及介质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：CN120495281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510955207.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多模态医学图像配准方法、系统、计算机设备及介质是由王丽会;徐静雯;周健;杨梦龙;黄钰萱;宋时玉;黄玺竹设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态医学图像配准方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多模态医学图像配准方法、系统、计算机设备及介质，属于医学图像处理技术领域。该方法首先对成对多模态医学图像进行预处理，然后利用结构保持的模态转换网络将源模态图像转换为目标模态灰度分布的合成图像，通过构建正负样本对并结合对比损失函数与灰度一致性损失、结构保持损失构成复合损失函数来优化网络参数。最后将合成图像与固定图像输入无监督配准网络，输出形变场以得到配准后的医学图像。本发明采用上述的一种多模态医学图像配准方法、系统、计算机设备及介质，可有效提升配准精度，增强模型对局部区域的鲁棒性和判别能力，确保关键解剖结构的准确对齐，具有良好的临床应用前景。

本发明授权一种多模态医学图像配准方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态医学图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取成对多模态医学图像并预处理，得到预处理后的源模态图像和目标模态图像； 步骤S2、将预处理后的源模态图像输入结构保持的模态转换网络，输出与预处理后的目标模态图像灰度分布一致的合成图像； 基于经结构保持的模态转换网络处理后的源模态图像与预处理后的目标模态图像，提取空间对应的图像块构建正样本对，同时通过跨位置选择与加噪扰动生成多源负样本对； 基于归一化余弦相似度计算对比损失，并与灰度一致性损失、结构保持损失构成复合损失函数，优化结构保持的模态转换网络的参数； 结构保持的模态转换网络基于DenseUNet架构，在编码路径中引入早期过渡模块，在解码路径中采用三维线性上采样模块结合后置卷积模块； 步骤S3、将合成图像与固定图像输入无监督配准网络，通过级联的编码器-解码器结构提取多尺度特征，融合后输出形变场； 步骤S4、基于形变场与合成图像，输出配准后的医学图像。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708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”。

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