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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种医学图像配准方法、系统、介质、设备及产品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：CN119784805B 。

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：202411916488.2，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种医学图像配准方法、系统、介质、设备及产品是由李登旺;韩延伟;薛洁;黄浦;赵新亚;柴象飞设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像配准方法、系统、介质、设备及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理和深度学习技术领域，提供了一种医学图像配准方法、系统、介质、设备及产品。医学图像配准方法，包括：获取待配准的医学图像，使用已训练的图像配准模型对医学图像进行配准，得到医学图像配准结果，待配准的医学图像包括移动图像和固定图像；基于移动图像和固定图像产生变形场；基于移动图像、固定图像和形变场，采用高风险变形区域感知机制模块，引入变形场的梯度信息，并动态调整变形场的权重，提取固定图像特征、移动图像特征和变形场特征；基于固定图像特征、移动图像特征和变形场特征，采用三视图分层特征融合模块，得到最终融合特征图；基于最终融合特征图，采用空间变换网络，得到最终变形场，用于配准医学图像。

本发明授权一种医学图像配准方法、系统、介质、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种医学图像配准方法，其特征在于，包括： 获取待配准的医学图像，使用已训练的图像配准模型对医学图像进行配准，得到医学图像配准结果，所述待配准的医学图像包括移动图像和固定图像；基于移动图像和固定图像产生变形场； 其中，所述图像配准模型包括高风险变形区域感知机制模块和三视图分层特征融合模块； 基于移动图像、固定图像和形变场，采用高风险变形区域感知机制模块，引入变形场的梯度信息，并动态调整变形场的权重，提取固定图像特征、移动图像特征和变形场特征；方法包括： 对固定图像和移动图像进行拼接、线性投影和层归一化处理，得到查询向量和键向量；基于变形场，采用Gradient3D网络，计算提取的变形场的梯度系数；将变形场的梯度系数分别整合到查询向量和键向量中，得到增强查询向量和增强键向量；对增强查询向量和增强键向量进行注意力机制处理，得到变形场特征； 将移动图像和固定图像进行注意力机制处理，分别得到固定图像特征和移动图像特征； 基于固定图像特征、移动图像特征和变形场特征，采用三视图分层特征融合模块，得到最终融合特征图；基于最终融合特征图，采用空间变换网络，得到最终变形场，用于配准医学图像。

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