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龍圖騰網獲悉華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院申請的專利一種基于神經網絡的多模圖像實時配準方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120147386B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510596387.X，技術領域涉及：G06T7/33；該發明授權一種基于神經網絡的多模圖像實時配準方法及系統是由章小平;史健;梁華庚;聞明偉;曹琪;陳凱磊設計研發完成，并于2025-05-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡的多模圖像實時配準方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像配準技術領域，具體涉及一種基于神經網絡的多模圖像實時配準方法及系統，包括以下步驟：分別對MR圖像和超聲圖像依次進行邊緣檢測、主成分分析，得到MR和超聲主結構特征圖；將MR和超聲主結構特征圖利用GAN網絡中生成器G測算出配準形變場；分別將MR主結構特征圖和超聲主結構特征圖對應形變場進行空間變換生成MR配準圖像和超聲配準圖像；將判別器D識別出的配準效果最佳的MR配準圖像和超聲配準圖像，重復配準，直至得到最優配準圖像。本發明利用GAN網絡進行兩個方向的多模圖像配準，兩個方向配準相互約束，消除配準隨機性，提高配準精度，配準采用圖像主結構的相似度量，減少信息處理量，有助于做到滿足實時配準對時效性的需求。

本發明授權一種基于神經網絡的多模圖像實時配準方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的多模圖像實時配準方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、獲取用于配準的MR圖像和超聲圖像； 步驟2、分別對MR圖像和超聲圖像依次進行邊緣檢測、主成分分析，得到MR主結構特征圖和超聲主結構特征圖； 步驟3、將MR主結構特征圖和超聲主結構特征圖利用GAN網絡中生成器G分別測算出MR配準形變場和超聲配準形變場； 步驟4、分別將MR主結構特征圖和超聲主結構特征圖對應采用MR配準形變場和超聲配準形變場進行空間變換生成MR配準圖像和超聲配準圖像； 步驟5、將MR配準圖像和超聲配準圖像利用GAN網絡中判別器D相較于MR圖像和超聲圖像進行配準判別，識別出配準效果最佳的MR配準圖像和超聲配準圖像； 步驟6、將判別器D識別出的配準效果最佳的MR配準圖像和超聲配準圖像，替換步驟2中MR圖像和超聲圖像，重復步驟2-步驟6，直至將判別器D識別出的配準效果最佳的MR配準圖像和超聲配準圖像之間結構特征相似性進行最大化優化，得到MR圖像和超聲圖像的最優配準圖像； MR圖像和超聲圖像的最優配準圖像的生成方法包括： 將配準效果最佳的MR配準圖像和超聲配準圖像之間結構特征相似性進行最大化設定為優化目標，優化目標函數為： ； 式中，M為優化目標標識符，為配準效果最佳的MR配準圖像，為配準效果最佳的超聲配準圖像，E代表期望，F代表Frobenius范數； 基于優化目標M對已完成生成器G與第一判別器D和第二判別器D訓練的GAN網絡進行配準過程的多次重復，直至優化目標M達成，將此時的GAN網絡中生成器G對應生成的配準效果最佳的MR配準圖像和超聲配準圖像，作為MR圖像和超聲圖像的最優配準圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市解放大道1277號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。