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龙图腾网获悉上海大学申请的专利跨模态医学图像分割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：CN116721116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310784048.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权跨模态医学图像分割系统及方法是由张麒;焦伟伟设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态医学图像分割系统及方法在说明书摘要公布了：一种跨模态医学图像分割系统及方法，包括：包含引入循环一致性结构进行风格迁移图像生成的循环生成对抗网络CycleGAN单元和贝塞尔Bézier映射单元的风格转换模块和双归一化分割网络，其中：循环生成对抗网络单元和贝塞尔映射单元分别根据源域图像得到与目标域图像风格相似和不相似的图像，实现图像风格的转换与数据扩充；双归一化分割网络根据两种图像进行训练并在测试阶段对测试图像进行分割。本发明通过结合CycleGAN和双归一化分割网络，显著减少源域和目标域之间的差距，实现超声图像的跨膜态分割。

本发明授权跨模态医学图像分割系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种跨模态医学图像分割系统，其特征在于，包括：包含引入循环一致性结构进行风格迁移图像生成的循环生成对抗网络单元和贝塞尔映射单元的风格转换模块和双归一化分割网络，其中：循环生成对抗网络单元和贝塞尔映射单元分别根据源域图像得到与目标域图像风格相似和不相似的图像，实现图像风格的转换与数据扩充；双归一化分割网络根据两种图像进行训练并在测试阶段对测试图像进行分割； 所述的循环生成对抗网络单元包括：两套生成器和判别器，其中：第一生成器根据目标域图像，对输入的源域图像进行处理，得到风格转换后的源域图像即目标域相似图像，第一判别器根据目标域图像对生成的目标域相似图像进行判别，并计算损失，第二生成器根据源域图像，对生成的目标域相似图像进行处理，得到生成的伪源域图像，第二判别器根据原始的源域图像对生成的伪源域图像进行判别，并计算损失；通过循环对抗最小化损失和，最终生成与目标域图像风格相似的目标域相似图像； 所述的贝塞尔映射单元根据贝塞尔映射函数对源域图像进行灰度转换处理，生成与目标域图像风格不相似的目标域不相似图像； 所述的双归一化分割网络模型为，其中：为域的模型激活特征，为域标签，和是域的参数，为域的输入特性的均值和方差，是一个为了避免数值不稳定而设置的小的常数值，。

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