中南大学郭克华获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利医学图像跨模态合成方法、终端设备及存储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：CN121148619B 。
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：202511666309.9，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权医学图像跨模态合成方法、终端设备及存储介质是由郭克华;裴晓彬设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本医学图像跨模态合成方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学图像跨模态合成方法、终端设备及存储介质，建立以源模态和目标模态为端点的桥式扩散生成路径，提升跨模态对齐与结构保真；提出内外联合条件注入策略，利用外部条件生成初步估计，基于自条件进行细化，实现中间结果的复用与稳定细节恢复；通过约束相邻时间步输出预测的一致性，增强模型在生成过程中的时序连贯性与鲁棒性。
本发明授权医学图像跨模态合成方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像跨模态合成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对医学图像体数据进行配准后，将体数据沿固定方向切片，对切片后的数据进行预处理，得到源模态图像和目标模态图像； S2、利用下式计算任一时间步t的中间状态：；其中，为噪声，I为与同维的单位矩阵；时间步，T为时间步的数量；为时间权重，为噪声方差； S3、将中间状态和源模态图像输入神经网络，训练所述神经网络，得到合成模型；其中，所述神经网络的损失函数为：；；；为像素级重建损失，为轨迹一致性约束损失； 的具体获取过程包括：将中间状态和源模态图像输入神经网络，得到粗略的初步目标估计；对以概率施加伯努利掩码，得到自条件；将、源模态图像和自条件同时输入所述神经网络，得到精细化的目标估计； 的具体获取过程包括：利用当前步的精细化的目标估计与源模态图像在线后验递推，生成前一时间步的状态；将、以及目标估计再次输入神经网络，预测得到。
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