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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种腹部MRI合成CT的医学影像转换方法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：CN118864636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410981661.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种腹部MRI合成CT的医学影像转换方法是由谭军;柏亦琳;黎升;傅小勇设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种腹部MRI合成CT的医学影像转换方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种腹部MRI合成CT的医学影像转换方法，涉及医学影像数据处理的技术领域，采集多套人体腹部的MRI和CT样本并进行刚性配准，作为一阶段数据集；再对MRI和CT进行图像数据增强，提取CT的骨骼特征图并融合至配对的MRI中，得到二阶段数据集；构建包括一阶段模型和二阶段模型的医学影像转换模型，分别利用一阶段数据集和二阶段数据集对一阶段模型和二阶段模型进行训练，最后将待转换的MRI影像数据输入训练好的医学影像转换模型，输出对应的合成CT，通过增强缺失骨骼信息来提升腹部合成图像质量，生成更好的骨骼框架，使得合成CT能与MRI在结构内容上更加匹配，为肿瘤靶向区域的描绘提供更清晰的病理信息。

本发明授权一种腹部MRI合成CT的医学影像转换方法在权利要求书中公布了：1.一种腹部MRI合成CT的医学影像转换方法，其特征在于，包括： S1.采集多套人体腹部的MRI和CT的影像数据样本； S2.对MRI影像数据和CT影像数据进行刚性配准，将配准得到的配对数据作为一阶段数据集； S3.分别对步骤S2得到的MRI影像数据和CT影像数据进行图像数据增强，包括：对MRI影像数据进行N4矫正，对CT影像数据进行去挡板处理； S4.提取CT影像数据的骨骼特征图，将提取的骨骼特征图融合至配对的MRI影像数据中，得到二阶段数据集； S5.基于CycleGAN网络，构建医学影像转换模型，所述医学影像转换模型包括一阶段模型和二阶段模型；所述一阶段模型用于提取目标CT的骨骼框架，包括生成器、，判别器、和跨模态内容结构，所述将输入的MRI影像数据转换为CT影像数据，所述将输入的CT转换为MRI；所述用于判断输入的MRI影像数据的真伪，所述用于判断输入的CT影像数据的真伪；所述设置在与之间，用于对和的中间特征层进行约束，实现跨模态的特征对齐； 所述二阶段模型用于增强骨骼框架风格，结合一阶段模型提取的骨骼框架内容生成质量更高的CT风格图像，包括生成器、和判别器、； 所述将输入的增强骨骼的MRI影像数据转换为CT影像数据，所述将输入的CT转换为MRI影像数据；所述用于判断输入的MRI影像数据的真伪，所述用于判断输入的CT影像数据的真伪； 利用一阶段数据集对一阶段模型进行训练，利用二阶段数据集对二阶段模型进行训练，将训练后的一阶段模型和二阶段模型融合，得到训练好的医学影像转换模型； S6.将待转换的MRI影像数据输入训练好的医学影像转换模型，输出对应的合成CT影像数据，完成医学影像数据的跨模态转换。

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