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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种用于医学影像的图结构几何代数可变形配准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：CN121600035B 。

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：202610114827.8，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权一种用于医学影像的图结构几何代数可变形配准系统是由曹文明;周裕丰;冯文轩;钟建奇;刘可设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医学影像的图结构几何代数可变形配准系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于医学影像的图结构几何代数可变形配准系统，涉及医学图像处理技术领域；图聚合视觉编码器对输入的三维医学图像进行特征提取与条件位置编码，然后进行动态图构建和拓扑特征处理,GA‑SPF接收图聚合视觉编码器提取的特征通过单遍聚合机制得到聚合后的特征张量并对特征张量对应变形场的几何信息生成通道注意力权重智能加权，再卷积回归出残差位移与特征张量对应的变形场进行叠加生成可微分变形场，空间变换模块根据可微分变形场对浮动图像进行扭曲或变形得到变形结果，然后通过插值图像处理技术生成平滑的配准后图像；本发明采用上述一种用于医学影像的图结构几何代数可变形配准系统，能够提高设备的智能性和精确性。

本发明授权一种用于医学影像的图结构几何代数可变形配准系统在权利要求书中公布了：1.一种用于医学影像的图结构几何代数可变形配准系统，其特征在于：包括图聚合视觉编码器、几何代数单遍聚合解码器GA-SPF和空间变换模块； 给定一对三维医学图像包括浮动图像和固定图像输入至图聚合视觉编码器，对浮动图像和固定图像分别进行逐级特征提取与条件位置编码，然后根据带有位置信息的各尺度特征进行动态图构建，从而生成对应浮动图像和固定图像的特征金字塔和； 图聚合视觉编码器中的动态图构建过程如下： S1、对于所提取的特征金字塔中每个尺度的特征，图聚合视觉编码器先通过八分圆翻转对比方法估计特征内部图节点间的距离分布统计量，距离分布统计量包括均值和标准差； S2、沿着三个主轴x、y、z以不同的步长对特征进行滚动操作，模拟远近邻居的查找，对于每一个滚动后的特征计算滚动后的特征与原特征之间的欧几里得距离； S3、设定动态阈值为，若计算出的欧几里得距离小于动态阈值时，则这两个位置的图节点之间的连接关系保留，若计算出的欧几里得距离不小于动态阈值时，则这两个位置的图节点之间的连接关系被抑制； S4、基于S3图节点之间连接关系的判定最终得到蕴含了拓扑关系的特征； GA-SPF接收图聚合视觉编码器所提取的特征金字塔中每个尺度的特征，，通过单遍聚合机制得到聚合后的特征张量，根据特征张量对应变形场的几何信息，通过几何感知通道激励生成通道注意力权重进行智能加权，再通过卷积层回归出一个残差位移，该残差位移与特征张量对应的变形场进行叠加生成当前尺度下更为精确的可微分变形场； GA-SPF的单遍聚合机制如下： GA-SPF模块同时从编码器网络中的多个不同尺度并行提取各自的高级特征表示，通过上采样操作，将所有这些来自不同尺度的高级特征表示一次性地调整到统一的空间分辨率； 将所有尺寸归一化后的高级特征表示在通道维度上进行拼接，形成一个包含了所有尺度信息的超级特征张量，通过一个轻量级的卷积层对超级特征张量进行投影，在通道维度上执行一次高效的跨尺度信息智能融合，学习加权与组合来自全局上下文和局部细节的信息，最终输出一个高度聚合的特征张量 GA-SPF输出的可微分变形场和原始的浮动图像一同被送入空间变换模块，空间变换模块根据可微分变形场对浮动图像进行扭曲或变形得到变形结果，然后通过插值图像处理技术生成平滑的配准后图像。

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