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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利一種基于對抗生成網絡的多模態醫學圖像編碼與生成方法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：CN114119788B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202111454051.8，技術領域涉及：G06T9/00；該發明授權一種基于對抗生成網絡的多模態醫學圖像編碼與生成方法是由李卓遠;何克磊;張峻峰;高陽設計研發完成，并于2021-12-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于對抗生成網絡的多模態醫學圖像編碼與生成方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于對抗生成網絡的多模態醫學圖像編碼與生成方法，包括以下步驟：對數據預處理并得到訓練數據集、模擬臨床MRI序列缺失的場景、構建生成對抗神經網絡和訓練生成對抗神經網絡；本發明通過一次性地訓練一個網絡，實現同時對多種MRI序列的特征提取，與現有模型相比，翻譯圖像的質量更高，具備了將輸入的MRI的圖像靈活地翻譯成任何所需的MRI序列的能力，可以解決對各種模態MRI圖像的特征編碼以及MRI多模態圖像間的相互生成，且采用無監督的訓練方式，在訓練數據模態缺失的情況下，依舊可以訓練生成網絡，更加符合臨床場景，可以實現任意多模態間的圖像生成。

本發明授權一種基于對抗生成網絡的多模態醫學圖像編碼與生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于對抗生成網絡的多模態醫學圖像編碼與生成方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：先從不同機構采集不同患者的磁共振掃描數據，再使用線性插值器將所有的磁共振掃描數據重新采樣到1mm3的各向同性分辨率，剝離顱骨，并使用具有互信息相似性度量的剛性配準模型與單個解剖模板共同配準，得到訓練數據集；步驟二：將訓練數據集分為四組，且每組只有一種磁共振成像序列，并以此為基礎模擬符合臨床實際的磁共振成像序列缺失場景；步驟三：根據模擬出的符合臨床實際的磁共振成像序列缺失場景，設計適用于多模態圖像生成的生成對抗神經網絡，具體為：設X和Y分別為MRI圖像和MRI序列的集合，給定一個圖像x∈X和一個序列y∈Y，訓練一個生成器G，通過該生成器G生成與圖像x對應的序列y的圖像，再設計一個樣式編碼器E來學習代表特定序列y的樣式碼s，并訓練生成器G來反映該樣式碼s，然后設計一個鑒別器D確定圖像x是目標序列y的真實圖像或由生成器G產生的假圖像Gx，s；步驟四：對生成對抗神經網絡進行訓練，且每輪訓練接受來自不同患者的不同模態的圖片，其中一個作為源序列，另一個作為目標序列，每輪訓練隨機選擇源序列和目標序列，使生成對抗神經網絡實現任意序列間的互相轉換，先通過樣式編碼器E提取目標圖像序列的風格特征，并以樣式碼s表示，再通過生成器G以該樣式碼s為參考，將源序列的圖片轉換到目標序列的圖片，然后通過鑒別器D判斷生成的序列是否屬于目標序列。

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南京大學，其通訊地址為：210008 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163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”。