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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學(xué);合肥綜合性國(guó)家科學(xué)中心人工智能研究院(安徽省人工智能實(shí)驗(yàn)室)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于符號(hào)距離函數(shù)協(xié)同分割的跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116452645B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310441400.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/33；該發(fā)明授權(quán)一種基于符號(hào)距離函數(shù)協(xié)同分割的跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法是由韓婷婷;屈磊;李圓圓;吳軍;黃志祥;趙靖雨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-04-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于符號(hào)距離函數(shù)協(xié)同分割的跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于符號(hào)距離函數(shù)協(xié)同分割的跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法，包括：將跨模態(tài)生物醫(yī)學(xué)圖像分為浮動(dòng)圖像和固定圖像；預(yù)估固定圖像的符號(hào)距離場(chǎng)；得到訓(xùn)練后的分割模型；進(jìn)行Voxel?Morph配準(zhǔn)模型的訓(xùn)練；重復(fù)步驟2到步驟4，直到重構(gòu)模型、分割模型和配準(zhǔn)模型收斂；將預(yù)估符號(hào)距離場(chǎng)和計(jì)算的待配準(zhǔn)的、浮動(dòng)圖像的真實(shí)的符號(hào)距離場(chǎng)輸入收斂后的Voxel?Morph配準(zhǔn)模型中生成配準(zhǔn)后的浮動(dòng)圖像。本發(fā)明將跨模態(tài)圖像的符號(hào)距離場(chǎng)作為潛在結(jié)構(gòu)特征有效協(xié)同分割和配準(zhǔn)任務(wù)，將跨模態(tài)圖像配準(zhǔn)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成模態(tài)無(wú)關(guān)的單模態(tài)配準(zhǔn)問(wèn)題，大大提高了小樣本場(chǎng)景下的跨模態(tài)生物醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)表現(xiàn)，提高了跨模態(tài)腦配準(zhǔn)的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于符號(hào)距離函數(shù)協(xié)同分割的跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于符號(hào)距離函數(shù)協(xié)同分割的跨模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于：該方法包括下列順序的步驟： 1獲取跨模態(tài)生物醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)及分割標(biāo)簽，并將跨模態(tài)生物醫(yī)學(xué)圖像分為浮動(dòng)圖像和固定圖像； 2用固定圖像構(gòu)建重構(gòu)模型，并進(jìn)行模型訓(xùn)練，使用訓(xùn)練的重構(gòu)模型預(yù)估固定圖像的符號(hào)距離場(chǎng)； 3使用預(yù)估的固定圖像符號(hào)距離場(chǎng)作為分割模型的輸入，并進(jìn)行分割模型訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的分割模型； 4通過(guò)浮動(dòng)圖像的分割標(biāo)簽計(jì)算其真實(shí)的符號(hào)距離場(chǎng)，使用預(yù)估的固定圖像符號(hào)距離場(chǎng)和計(jì)算的浮動(dòng)圖像真實(shí)符號(hào)距離場(chǎng)作為Voxel-Morph配準(zhǔn)模型的輸入，進(jìn)行Voxel-Morph配準(zhǔn)模型的訓(xùn)練，Voxel-Morph配準(zhǔn)模型由圖像相似性約束和形變場(chǎng)正則化構(gòu)建代價(jià)函數(shù)來(lái)驅(qū)動(dòng)配準(zhǔn)模型訓(xùn)練；使用訓(xùn)練后的分割模型為Voxel-Morph配準(zhǔn)模型生成分割標(biāo)簽，使用該分割標(biāo)簽來(lái)輔助Voxel-Morph配準(zhǔn)模型的訓(xùn)練； 5重復(fù)步驟2到步驟4，直到重構(gòu)模型、分割模型和配準(zhǔn)模型收斂； 6將待配準(zhǔn)固定圖像輸入到收斂后的重構(gòu)模型中預(yù)估符號(hào)距離場(chǎng)，通過(guò)待配準(zhǔn)浮動(dòng)圖像的分割標(biāo)簽計(jì)算其真實(shí)的符號(hào)距離場(chǎng)，然后將預(yù)估符號(hào)距離場(chǎng)和計(jì)算的待配準(zhǔn)浮動(dòng)圖像的真實(shí)符號(hào)距離場(chǎng)輸入收斂后的Voxel-Morph配準(zhǔn)模型中生成配準(zhǔn)后的浮動(dòng)圖像。

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