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龙图腾网获悉湖北医药学院申请的专利面向临床手术的前列腺MRI图像优化方法及设备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：CN120107086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510154888.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权面向临床手术的前列腺MRI图像优化方法及设备是由李云飞;张桃桃;谢谨;胡洪涛;许杰;高钇设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向临床手术的前列腺MRI图像优化方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向临床手术的前列腺MRI图像优化方法及设备，属于前列腺MRI图像处理技术领域。优化方法包括：调取初始MRI图像，调取经过训练的数据拟合网络，利用数据拟合网络对初始MRI图像进行调整，产生得到优化后的改进MRI图像。数据拟合网络中设有信息挖掘模块和强化残差模块，信息挖掘模块用于挖掘初始MRI图像的图像特征，强化残差模块用于对信息挖掘模块前方的特征图进行加工，生成残差特征图，然后利用残差特征图对信息挖掘模块后方的特征图进行配准。本发明采用强化残差模块对前方特征数据进行双域约束式强化调整，生成残差特征图，可以极大地增强网络对目标区域的针对性优化效果，避免图像细节信息错乱。

本发明授权面向临床手术的前列腺MRI图像优化方法及设备在权利要求书中公布了：1.面向临床手术的前列腺MRI图像优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 调取初始MRI图像，调取经过训练的数据拟合网络，利用所述数据拟合网络对所述初始MRI图像进行调整，产生得到优化后的改进MRI图像； 所述数据拟合网络中设有信息挖掘模块和强化残差模块，所述信息挖掘模块用于挖掘所述初始MRI图像的图像特征，所述强化残差模块用于对所述信息挖掘模块前方的特征图进行加工，生成残差特征图，然后利用所述残差特征图对所述信息挖掘模块后方的特征图进行配准； 所述信息挖掘模块内部运算过程包括： 分别利用多个感受野大小不同的卷积组件对输入信息挖掘模块的特征图进行计算，产生多个第一卷积特征图； 将多个所述第一卷积特征图融合，产生第二卷积特征图； 分别将各个第一卷积特征图与所述第二卷积特征图作差，产生多个第三卷积特征图； 分别对各个所述第三卷积特征图激活，产生多个第四卷积特征图； 将多个第四卷积特征图做Hadamard乘积，产生第五卷积特征图； 将所述第二卷积特征图与所述第五卷积特征图融合，产生输出信息挖掘模块的第六卷积特征图； 所述数据拟合网络的尾部设有图像生成模块，所述图像生成模块基于最后一个配准后的特征图生成所述改进MRI图像。

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