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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种脑图像配准方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品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：CN120047498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510518822.7，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权一种脑图像配准方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品是由车统统;李淑宇;张纪昌;白皓莹设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑图像配准方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种脑图像配准方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。该方法包括：获取个体脑图像和模板脑图像，以及预先训练出的配准模型；将个体脑图像和模板脑图像输入到配准模型中，以通过配准模型，基于如下步骤，将模板脑图像配准到个体脑图像上：利用仿射配准网络，进行与个体脑图像和模板脑图像关联的仿射配准，得到仿射变换矩阵，并利用第一空间变换层，基于仿射变换矩阵，进行模板脑图像的空间变换，得到中间脑图像；利用形变配准网络，针对中间脑图像和个体脑图像进行形变配准，得到形变场，并利用第二空间变换层，基于形变场，进行中间脑图像的空间变换，得到目标脑图像。解决了脑图像配准过程较为繁琐的问题。

本发明授权一种脑图像配准方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种脑图像配准方法，其特征在于，包括： 获取个体脑图像和模板脑图像，以及预先训练出的配准模型，其中，所述配准模型包括粗配准模块和细配准模块，所述粗配准模块包括仿射配准网络、第一空间变换层和关键点检测网络，所述细配准模块包括形变配准网络和第二空间变换层，所述关键点检测网络包括多个第一卷积层、多个第二卷积层及与每个所述第一卷积层分别搭配使用的池化层，多个所述第一卷积层与多个所述第二卷积层于所述关键点检测网络中交替设置，所述第一卷积层的步长小于所述第二卷积层的步长； 将所述个体脑图像和所述模板脑图像输入到所述配准模型中，以通过所述配准模型，基于如下步骤，将所述模板脑图像配准到所述个体脑图像上： 利用所述关键点检测网络，从所述个体脑图像中检测出个体关键点，以及利用所述关键点检测网络，从所述模板脑图像中检测出模板关键点；利用所述仿射配准网络，进行从所述模板关键点到所述个体关键点的仿射配准，动态的学习最优的仿射变换矩阵，并利用所述第一空间变换层，基于所述仿射变换矩阵，进行所述模板脑图像的空间变换，得到中间脑图像； 利用所述形变配准网络，针对所述中间脑图像和所述个体脑图像进行形变配准，得到形变场，并利用所述第二空间变换层，基于所述形变场，进行所述中间脑图像的空间变换，得到目标脑图像； 所述配准模型通过如下方式预先训练得到： 将样本个体图像输入到与所述关键点检测网络的网络结构相同的原始检测网络中，得到第一关键点； 利用随机化得到的随机仿射变换矩阵，进行所述样本个体图像的空间变换，得到变换脑图像，以及利用所述随机仿射变换矩阵，进行所述第一关键点的空间变换，得到第二关键点； 将所述变换脑图像输入到所述原始检测网络中，得到第三关键点； 至少基于所述第二关键点和所述第三关键点，调整所述原始检测网络中的参数，得到预训练参数； 将所述预训练参数作为所述配准模型在训练过程中的初始化参数，以训练得到所述配准模型。

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