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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于生成对抗网络的跨模态眼底图像生成方法及系统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：CN121120652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511667872.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于生成对抗网络的跨模态眼底图像生成方法及系统是由朱伟芳;张哲;陈新建设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的跨模态眼底图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的跨模态眼底图像生成方法及系统，涉及医学图像处理技术领域，该方法以循环一致性生成对抗网络为基线，构建了眼底病灶感知与边缘一致性生成对抗网络。其核心在于：在生成器瓶颈层嵌入病灶感知混合注意力模块，以强化对病灶区域细微特征的提取能力；设计边缘信息提取模块，结合Roberts边缘检测、小波变换与非局部均值去噪，精准提取关键边缘特征；并构建了包含边缘一致性损失的联合损失函数，通过最小化源图像与生成图像特征的差异，确保跨模态生成时病灶结构的语义一致性。本发明有效解决了现有技术生成图像内容紊乱、结构不一致及训练不稳定的问题，显著提升了生成图像的仿真度与临床可用性。

本发明授权基于生成对抗网络的跨模态眼底图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的跨模态眼底图像生成方法，其特征在于，包括： 构建眼底病灶感知与边缘一致性生成对抗网络，所述眼底病灶感知与边缘一致性生成对抗网络以循环一致性生成对抗网络为基线网络，包括两个生成器和两个判别器，用于实现两种不同模态眼底图像的双向跨模态映射； 在所述生成器的瓶颈层嵌入病灶感知混合注意力模块，所述病灶感知混合注意力模块用于强化生成器对眼底图像中病灶区域细微纹理与形态特征的提取能力；所述病灶感知混合注意力模块包括通道注意力、空间注意力及局部重要性注意力，具体工作过程为： 对输入特征图执行通道注意力操作，得到通道注意力的输出特征图： 将所述通道注意力的输出特征图输入空间注意力分支，得到空间注意力的输出特征图；将所述通道注意力的输出特征图输入局部重要性注意力分支，得到局部重要性注意力的输出特征图； 将所述空间注意力的输出特征图与所述局部重要性注意力的输出特征图进行特征融合，得到病灶感知混合注意力模块的最终输出特征图； 设计边缘信息提取模块，所述边缘信息提取模块用于分别提取源域图像目标域图像与对应生成图像的关键边缘特征； 定义联合损失函数，所述联合损失函数包括循环一致性生成对抗网络的基础损失与边缘一致性损失，其中所述循环一致性生成对抗网络的基础损失由对抗损失、循环一致性损失及身份损失构成，所述边缘一致性损失通过计算源域目标域图像与对应生成图像经边缘信息提取模块提取的边缘特征的相似度得到； 采用多模态眼底数据集训练所述眼底病灶感知与边缘一致性生成对抗网络，通过最小化联合损失函数优化生成器与判别器的参数； 利用训练完成的眼底病灶感知与边缘一致性生成对抗网络，输入任一模态的眼底图像，通过对应生成器输出另一模态的跨模态眼底图像。

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