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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿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：CN121120704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511642284.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法是由吴开志;袁帅;范晓龙;方勇强;程邱阳设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法，包括：获取术中2DTRUS图像以及术前3DTRUS图像；将术中2DTRUS图像输入至预先训练的配准网络，配准网络是作为生成对抗网络中的生成器进行训练的；由配准网络根据术中2DTRUS图像的特征，预测并输出该术中2DTRUS图像与术前3DTRUS图像之间的空间变换参数；应用空间变换参数于术前3DTRUS图像，以实现对前列腺的运动补偿。本发明集成有自注意力特征重分配SAFR模块，实现前列腺整体结构和边界的精准提取，并在配准网络输出端设计物理解耦回归头，实现物理量纲的分离、梯度平衡与输出范围控制。

本发明授权一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取术中2DTRUS图像以及术前3DTRUS图像； 将所述术中2DTRUS图像输入至一个预先训练的配准网络，所述配准网络是作为生成对抗网络中的生成器进行训练的； 配准网络的训练过程包括： 将所述配准网络生成的配准图像作为负例样本，将术中2DTRUS图像作为正例样本； 将正例样本与负例样本共同输入至生成对抗网络中的鉴别网络进行真伪判别； 根据鉴别网络的判别结果，通过反向传播优化配准网络和鉴别网络的参数； 由所述配准网络，根据所述术中2DTRUS图像的特征，预测并输出该术中2DTRUS图像与所述术前3DTRUS图像之间的空间变换参数； 应用所述空间变换参数于所述术前3DTRUS图像，以实现对前列腺的运动补偿； 所述配准网络包含一个多尺度特征提取模块，所述多尺度特征提取模块由全局特征提取模块、局部细节增强模块以及多尺度特征融合模块组成； 其中，所述全局特征提取模块中集成有自注意力特征重分配SAFR模块，SAFR模块通过1×1卷积分别生成查询向量、键向量和值向量，计算空间位置间的全局相关性矩阵，并利用一个可学习参数自适应地控制注意力映射的强度，将加权后的特征与原始特征进行融合； 预测空间变换参数的步骤是通过一个物理解耦回归头，将空间变换参数划分为大角度旋转、小角度旋转和平移距离至少三个子组，每一子组参数分别通过独立的全连接层进行回归预测，以解耦不同物理量纲参数间的梯度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌航空大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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