中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;苏州医疗器械产业发展集团有限公司胡冀苏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;苏州医疗器械产业发展集团有限公司申请的专利一种多模态医学图像弹性配准方法及系统、设备、介质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：CN121482121B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610028035.9，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种多模态医学图像弹性配准方法及系统、设备、介质是由胡冀苏;戴亚康;周志勇;郑毅;钱旭升设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多模态医学图像弹性配准方法及系统、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模态医学图像弹性配准方法及系统、设备、介质，双流参数共享编码器提取模态无关表征，无解码器网络结构生成稀疏的配准变形场以适应待配准模态图像间的大形变；使用参数共享的分割引导对比学习网络进行待配准模态图像的解剖结构分割，编码器输出的多个层级特征图之间对比学习，使待配准模态之间编码特征趋近于一致，提升了配准编码器提取模态无关表征的能力，进而提升配准精度；配准后更对齐的配对图像能帮助分割引导对比学习网络提取更一致的模态无关表征，分割引导对比学习网络所得到的配准编码器又进一步提升配准精度。
本发明授权一种多模态医学图像弹性配准方法及系统、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态医学图像弹性配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用双流参数共享编码器且无解码器的深度学习弹性配准网络中两个参数共享的编码器，分别提取固定图像和浮动图像的模态无关语义表征； 通过所述配准网络中变形场生成模块学习深层语义表征间的空间差异，得到稀疏的变形场； 通过所述配准网络中采样器将所述变形场应用于浮动图像得到初步配准的浮动图像； 将所述固定图像和初步配准的浮动图像输入两个参数共享的分割引导对比学习网络，两个所述分割引导对比学习网络编码器输出的多个层级的特征图之间进行对比学习；其中，所述分割引导对比学习网络的编码器结构与所述配准网络中的编码器结构保持一致，两个所述分割引导对比学习网络仅使用所述固定图像的分割标签进行监督； 将配准后的浮动图像作为分割引导对比学习网络的输入，将分割引导对比学习网络得到的编码器网络参数作为所述配准网络中编码器的初始化，进行迭代训练。
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