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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎脊柱MRI精准合成CT图像处理系统及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：CN120707608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510824721.2，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎脊柱MRI精准合成CT图像处理系统及方法是由冀肖健;朱剑;李坤鹏;李涛;孙磊;宋一敏设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎脊柱MRI精准合成CT图像处理系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎脊柱MRI精准合成CT图像处理系统及方法，系统包括：数据获取单元，用于获取对目标用户脊柱进行磁共振成像得到的三维T1加权多梯度回波序列、T2加权序列和水脂分离序列；空间配准单元，用于将多序列数据输入至可变形配准网络，以对多模态特征进行空间配准；特征处理单元，用于将配准后的多模态特征进行特征融合，并基于解剖注意力门控机制进行双域拆分，得到骨骼特征和软组织特征；图像融合单元，用于基于骨骼特征和软组织特征合成目标用户脊柱对应的具有HU值的合成CT图像，实现无辐射的高精度CT图像获取，既能够满足对脊柱中轴型脊柱关节的诊断分级需求，又能够降低辐射对目标用户的影响。

本发明授权基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎脊柱MRI精准合成CT图像处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的中轴型脊柱关节炎脊柱MRI精准合成CT图像处理系统，其特征在于，包括： 数据获取单元，用于获取对目标用户脊柱进行磁共振成像得到的三维T1加权多梯度回波序列、T2加权序列和水脂分离序列； 空间配准单元，用于将所述三维T1加权多梯度回波序列、所述T2加权序列和所述水脂分离序列输入至可变形配准网络，以对多模态特征进行空间配准； 特征处理单元，用于将配准后的多模态特征进行特征融合，并基于解剖注意力门控机制进行双域拆分，得到骨骼特征和软组织特征； 图像融合单元，用于基于所述骨骼特征和所述软组织特征合成所述目标用户脊柱对应的具有HU值的合成CT图像； 所述特征处理单元，还包括生物力学先验引导子单元： 所述生物力学先验引导子单元，用于分析所述目标用户椎体间的生物力学应力权重；在基于所述解剖注意力门控机制进行双域拆分时，响应于所述椎体间的生物力学应力权重，确定所述骨骼特征；将所述生物力学应力权重与多模态融合特征进行拼接，并作为所述双域拆分中骨骼特征拆分支路的输入特征，以通过双域拆分得到所述骨骼特征； 所述特征处理单元，还包括骨赘扩散预测子单元：所述骨赘扩散预测子单元，用于基于所述目标用户磁共振成像中的历史骨赘体积和或当前应力值预测未来骨赘增长概率；在基于所述解剖注意力门控机制进行双域拆分时，响应于所述骨赘增长概率，对所述软组织特征权重进行修正。

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