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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于Transformer和双分支特征解耦的多模态医学图像融合方法、系统、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：CN120543394B 。

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：202510703131.4，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于Transformer和双分支特征解耦的多模态医学图像融合方法、系统、设备及介质是由尤殿龙;张明炜;韩达设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer和双分支特征解耦的多模态医学图像融合方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，并公开了一种基于Transformer和双分支特征解耦的多模态医学图像融合方法、系统、设备及介质，包括：获取多模态医学图像，对所述多模态医学图像进行归一化处理，得到预处理后的多模态医学图像；将预处理后的多模态医学图像输入医学图像融合模型中进行图像融合，得到融合图像；其中，所述医学图像融合模型包括依次连接的浅层特征提取模块、双模态交叉注意力模块、双分支特征解耦模块和拼接融合模块。本发明所述技术方案通过全面融合双模态医学图像的特征，显著提升了图像融合效果，能够更好地捕捉和结合不同模态间的细节与结构信息，从而为医学影像分析提供更为精准和全面的支持。

本发明授权一种基于Transformer和双分支特征解耦的多模态医学图像融合方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和双分支特征解耦的多模态医学图像融合方法，其特征在于，包括： 获取多模态医学图像，对所述多模态医学图像进行归一化处理，得到预处理后的多模态医学图像； 将预处理后的多模态医学图像输入医学图像融合模型中进行图像融合，得到融合图像；其中，所述医学图像融合模型包括依次连接的浅层特征提取模块、双模态交叉注意力模块、双分支特征解耦模块和拼接融合模块； 所述医学图像融合模型的处理过程，具体包括： 将预处理后的多模态医学图像输入浅层特征提取模块中，进行边缘特征增强并通过通用知识编码器提取图像的浅层特征，得到多尺度初始特征表示； 将所述多尺度初始特征表示输入双模态交叉注意力模块中，通过梯度提取块和交叉注意力块增强跨模态特征交互，得到梯度增强特征和交叉注意力特征，将得到的梯度增强特征和交叉注意力特征通过逐元素相加融合，得到加权优化融合特征； 将加权优化融合特征输入双分支特征解耦模块中，提取全局特征和局部特征； 将所述全局特征和所述局部特征输入至拼接融合模块中进行特征拼接与重建，生成融合图像。

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燕山大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438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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