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龍圖騰網恭喜中南民族大學申請的專利基于多尺度結構相似性和長程依賴性的圖像合成法及裝置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：CN114187217B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202111404670.6，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權基于多尺度結構相似性和長程依賴性的圖像合成法及裝置是由唐奇伶;郭金鑫;李帥先;蔡碧蓮;盧玉紅;張美玲設計研發完成，并于2021-11-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度結構相似性和長程依賴性的圖像合成法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多尺度結構相似性和長程依賴性的圖像合成法及裝置，搭建了一個新穎的全卷積網絡，并將自注意力機制融合其中，解決了傳統卷積網絡只能感受到局部信息的缼點，通過加入對抗性學習策略，從而更好地建模從源圖像3TMRI或T1MRI到目標圖像7TMRI或T2MRI的非線性映射，通過提出一個新的多尺度結構相似性損失函數來幫助更新網絡模型參數及保持圖像邊緣清晰；通過使用長殘差單元和自動上下文模型進一步提高圖像全局信息的學習效率。本發明利用建立了一個通用有效的從源圖像到目標圖像的醫學圖像跨模態合成模型，增強了圖像邊緣銳利，提高了合成醫學圖像的視覺質量，模型具有較好的魯棒性。

本發明授權基于多尺度結構相似性和長程依賴性的圖像合成法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度結構相似性和長程依賴性的圖像合成法，其特征在于，該圖像合成法包括以下步驟S1、獲取圖像訓練數據集及該圖像訓練數據集對應的目標圖像一；S2、對所述訓練圖像數據進行預處理，得到源圖像補丁；S3、建立生成式對抗網絡，并設置網絡層數、訓練批數和混合損失函數，在第一層卷積運算后引入自注意力機制，得到具有全局信息表達能力的圖像合成網絡；具體步驟如下：S31、建立生成式對抗網絡，該生成式對抗網絡由生成器網絡和判別器網絡兩部分組成；具體步驟為：將所述源圖像補丁輸入生成對抗網絡中的生成器網絡，輸出目標圖像二，所述目標圖像二為分辨率、模態不同的圖像；根據所述目標圖像一中各像素點的像素值和所述目標圖像二中對應的像素值，確定生成器網絡中的混合損失函數；根據所述混合損失函數，將所述目標圖像二與目標圖像一中對應的像素點進行比較，對比對應的混合損失函數值，得到最小化混合損失函數時的生成目標圖像；通過判別器網絡得到所述生成目標圖像屬于所述目標圖像一或所述目標圖像二的概率，將所述概率進行指數運算或對數運算得到判別損失以訓練所述判別器網絡，并將所述判別損失作為所述生成器網絡的生成損失值，進一步訓練所述生成器網絡以提高生成器網絡的性能；將所述圖像訓練數據集中的訓練樣本逐批次輸入訓練完成后的生成器網絡，輸出新的訓練結果圖像，根據所述新的訓練結果圖像，通過反向傳播得到生成器梯度，根據所述梯度更新生成器網絡的參數，得到最小化混合損失函數時的生成式對抗網絡；S32、在生成器網絡中引入自注意力機制，建立圖像區域間的長程依賴性，進而得到具有全局信息表達能力的圖像合成網絡；S4、將所述源圖像補丁輸入到所述圖像合成網絡中，輸出所述目標圖像一的合成結果。

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中南民族大學，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區民族大道708號、823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”。