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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于配准点集的心脏形变场估计方法、系统、装置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：CN116958087B 。

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：202310913114.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于配准点集的心脏形变场估计方法、系统、装置及介质是由苏浩生;许康荣;杨烜;杨博乾设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于配准点集的心脏形变场估计方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于配准点集的心脏形变场估计方法、系统、装置及介质，解决了现有技术中图像配准的精度有待提高的问题，方法包括：接收舒张末期和收缩末期的心脏图像及其分割图；利用舒张末期和收缩末期的心脏图像的分割图提取心脏的轮廓，并利用最远点采样算法得到心脏图像中心脏轮廓对应的配准点集；将舒张末期和收缩末期的心脏图像及所述配准点集输入预先训练好的变分神经网络，得到隐变量的分布；将隐变量的分布输入到预先构建的径向基函数，解码得到舒张末期图像的形变场，根据所述形变场进行形变得到形变后的舒张末期图像。本发明提升了心脏形变场的图像配准精度。

本发明授权基于配准点集的心脏形变场估计方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于配准点集的心脏形变场估计方法，其特征在于，包括： 接收舒张末期和收缩末期的心脏图像及其分割图； 利用舒张末期和收缩末期的心脏图像的分割图提取心脏的轮廓，并利用最远点采样算法得到心脏图像中心脏轮廓对应的配准点集； 将舒张末期和收缩末期的心脏图像及所述配准点集输入预先训练好的变分神经网络，得到隐变量的分布；其中，所述变分神经网络包括：至少一层Transformer层，用于提取舒张末期和收缩末期的心脏图像的图像特征，所述Transformer层包括编码器和解码器；两层PRNet层，一层PRNet层用于提取Transformer层输出的图像特征间的图像相关性特征，一层PRNet层用于学习舒张末期和收缩末期的心脏图像的配准点集间的空间相关性特征，所述PRNet层包括融合模块、多层感知机、最大池化层和相关性模块；一层多层感知机，用于融合图像相关性特征和空间相关性特征，以推断控制点的形变参数的分布参数； 将隐变量的分布输入到预先构建的径向基函数，解码得到舒张末期图像的形变场，根据所述形变场进行形变得到形变后的舒张末期图像。

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