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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种多模态医学图像融合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：CN121616926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610129381.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种多模态医学图像融合方法及系统是由王柳;周杨;李汶珈;蔡泓宇;马跃;王天琦;王一帆设计研发完成，并于2026-01-30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融合方法及系统在说明书摘要公布了：一种多模态医学图像融合方法及系统。涉及多模态医学图像融合技术领域，具体涉及一种多模态医学图像融合方法及系统。所述方法包括如下步骤：该方法通过模态适配模块将双路单通道医学图像转换为三通道特征图，利用两个并行的预训练ConvNeXt模块提取多尺度特征，经元素级相加得到初始融合特征集；通过VRWKV空间混合模块对初始融合特征进行多方向移位与CUDA加速的WKV注意力计算，强化空间全局依赖与局部细节关联；再经改进通道注意力解码器，通过双路径池化、共享权重MLP及残差融合实现通道特征校准与维度转换；最后通过转置卷积上采样、特征融合及Sigmoid归一化，输出单通道融合图像。

本发明授权一种多模态医学图像融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态医学图像融合方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、获取单通道的MRI图像和SPE图像； 并将单通道SPE图像经模态适配模块转换为三通道的中间特征； 三通道的中间特征再经特征增强处理后，与MRI单通道图像分别输入双编码器特征提取模块； S2、双编码器特征提取模块包括：4个特征提取阶段，各提取阶段通过2个ConvNeXt模块，用于实现两个通道图像的分辨率下采样与通道数提升，分别得到MRI图像和SPE图像4个尺度的特征张量和，表示尺度的索引值，； 其中，ConvNeXt模块从输入到输出依次经过2d深度可分离卷积模块、层归一化、第一个2d卷积模块、门控指数线性单元、第二个2d卷积模块、层缩放模块以及随机深度模块； S3、将和进行元素级相加得到初始融合特征集； S4、将进行解码，得到解码结果； 所述解码包括4个解码阶段，每个解码阶段均包含1个改进通道注意力解码器； 第1、2和3个特征提取阶段的输出，通过残差与第1、2和3个解码阶段中改进通道注意力解码器的输出连接； 第1、2和3个解码阶段还均包括：1个VRWKV空间混合模块； 其中，改进通道注意力解码器从输入到输出，依次经过转置卷积模块、解码过程中第一个归一化模块、解码过程中第一个ReLU激活函数、解码过程中第一个卷积模块、解码过程中第二个归一化模块、解码过程中第二个ReLU激活函数和通道注意力机制； 通道注意力机制的输出通过残差，与通道注意力机制的输入融合，得到改进通道注意力解码器的结果； 通道注意力机制从输入到输出，首先分为两路，第一路经过最大池化，第二路经过平均池化后，与第一路的输出一同输入两层MLP，两层MLP的输出再经过解码过程中第二个卷积模块和Sigmoid激活函数处理后，得到通道注意力机制的输出； S5、通过卷积将解码结果转换为单通道融合特征图，再通过Sigmoid激活函数将所述单通道融合特征图的像素值归一化至区间，得到多模态医学融合图像； 再将由YUV图像转化为RGB图像。

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