河南工业大学杨铁军获国家专利权
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龙图腾网获悉河南工业大学申请的专利一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准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：CN115018860B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202210535477.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法是由杨铁军;白鑫昊;崔晓娟;苗建雨;张自豪;任笑真;樊超;张鑫;李磊;金军委;娄翠娟设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法，应用于医学图像处理技术领域，包括：对脑部MRI数据集进行数据预处理；随机选取一对图像作为浮动图像和固定图像，进行拼接与处理，并分别利用小波变换和旋转窗Transformer进行特征提取，得到最优特征提取图；解码最优特征提取图得到配准变形场；将浮动图像与配准变形场输入空间变换网络,得到配准图像；对固定图像和配准图像进行相似性测度，并对配准变形场中的边界对齐以及折叠点进行优化。该方法通过使用双通道提取图像的小波域特征和图像域特征，使用结构相似性损失促进图像解剖区域的边界对齐，并在目标函数中增加雅可比反折叠优化正则项，提高了配准精度与真实性。
本发明授权一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域和图像域特征的脑部MRI配准方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取脑部MRI数据集，对所述脑部MRI数据集进行数据预处理； 步骤2：在所述脑部MRI数据集中随机选取一对图像作为浮动图像和固定图像，进行拼接与处理，并分别利用小波变换和旋转窗Transformer进行特征提取，得到最优特征提取图； 步骤3：解码所述最优特征提取图得到配准变形场； 步骤4：将所述浮动图像与所述配准变形场输入空间变换网络,得到配准图像; 步骤5：对所述固定图像和所述配准图像进行相似性测度，并对所述配准变形场中的边界对齐以及折叠点进行优化； 步骤6：使用配准网络进行迭代训练，得到最优权重参数的网络模型； 步骤7：输入待配准图像至所述最优权重参数的网络模型，得到配准结果。
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