买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)申请的专利多模态特征耦合扩散模型的伪CT跨模态转换方法及系统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：CN121120367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511659298.1，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权多模态特征耦合扩散模型的伪CT跨模态转换方法及系统是由龚长飞;张云;黄玉玲设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态特征耦合扩散模型的伪CT跨模态转换方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模态特征耦合扩散模型的伪CT跨模态转换方法及系统，方法包括：对MR图像预计算频域参考基准，并将CT图像和MR图像进行刚性配准和非刚性图像配准；将配准对齐后的MR图像的临床报告进行文本语义和频域联合标注处理；抽取多维度关键信息并编码，编码后统一维度并进行动态加权融合生成结构化条件向量，在扩散模型的跳跃连接层中通过交叉注意力机制结合频域映射函数实现对结构化条件向量中的多模态特征进行关联；基于对齐后的图像对预设扩散模型进行训练并将待转换的MR影像输入训练完成的扩散模型中输出伪CT图像。本发明解决了现有技术中缺少一种高精度且准确性高的多模态特征耦合扩散模型的伪CT跨模态转换方法的问题。

本发明授权多模态特征耦合扩散模型的伪CT跨模态转换方法及系统在权利要求书中公布了：1.多模态特征耦合扩散模型的伪CT跨模态转换方法，其特征在于，所述方法包括： 对获取的MR图像预计算小波能量图谱和FFT对数图谱，并通过刚性配准初步对齐获取的MR图像和CT图像的全局解剖结构，且在FFT相位谱引导下优化B样条变形场以完成MR图像和CT图像的非刚性配准，从而将CT图像和MR图像对齐； 将对齐后的MR图像对应的临床报告进行文本语义和频域联合标注处理； 抽取多维度关键信息并编码，编码后统一维度并进行动态加权融合生成结构化条件向量，并在扩散模型的跳跃连接层中通过交叉注意力机制结合频域映射函数实现对所述结构化条件向量中的多模态特征进行关联； 基于对齐后的图像对预设扩散模型进行训练，并将待转换的MR影像输入训练完成的扩散模型中输出伪CT图像； 将对齐后的MR图像对应的临床报告进行文本语义和频域联合标注处理的步骤包括： 将对齐后的MR图像对应的临床报告进行正则表达，对敏感信息进行过滤并替换为匿名标识； 将处理后的临床报告的文本描述转化为标准化术语，并将标准化术语与预定义的频域模式进行绑定，建立语义频域映射规则库； 对标准化并关联频域特征的文本依据器官系统进行文本段落划分，并在文本关键区域插入频域标记符，以便于后续特征提取； 抽取多维度关键信息并编码，编码后统一维度并进行动态加权融合生成结构化条件向量的步骤包括： 对处理后的临床报告通过LLM进行处理得到文本语义嵌入向量； 对对齐后的MR图像进行三级离散小波变换提取高频细节特征向量； 对对齐后的MR图像进行快速傅里叶变换提取全局低频形态特征向量； 根据所述文本语义嵌入向量、高频细节特征向量和全局低频形态特征向量构建结构化条件向量； 结构化条件向量的公式为： 其中，为文本语义嵌入向量，为高频细节特征向量，为全局低频形态特征向量，、和为对应融合权重。

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江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区北京东路519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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。