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龍圖騰網恭喜復旦大學;粵港澳大灣區精準醫學研究院(廣州)申請的專利基于transformer的醫學圖像配準方法及系統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：CN115170622B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202210515128.6，技術領域涉及：G06T7/33；該發明授權基于transformer的醫學圖像配準方法及系統是由戴健;于澤寬;耿道穎;金倞設計研發完成，并于2022-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于transformer的醫學圖像配準方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于transformer的醫學圖像配準方法及系統，包括：步驟S1：獲取醫學圖像對，包括浮動圖像和固定圖像，并進行預處理；步驟S2：將預處理后的浮動圖像通過三個階段的下采樣，生成特征圖；步驟S3：構建transformer網絡模型，將每階段下采樣生成的特征圖展開為一維向量，加入位置嵌入向量送入transformer編碼器模塊；步驟S4：固定圖像按照步驟S2和步驟S3，生成向量，送入transformer結構解碼器模塊；步驟S5：對transformer網絡模型輸出的向量進行上采樣特征融合，生成形變場；步驟S6：根據生成的形變場對待配準醫學圖像進行配準。本發明能夠提升圖像局部信息和全局信息的聯系，從而提升無監督學習下圖像配準的效果。

本發明授權基于transformer的醫學圖像配準方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于transformer的醫學圖像配準方法，其特征在于，包括：步驟S1：獲取醫學圖像對，包括浮動圖像和固定圖像，并對浮動圖像和固定圖像進行預處理，得到預處理后的浮動圖像和預處理后的固定圖像；步驟S2：將預處理后的浮動圖像通過三個階段的下采樣，生成三種不同尺度和分辨率的特征圖；步驟S3：構建transformer網絡模型，包括編碼器模塊和解碼器模塊，將每階段下采樣生成的特征圖展開為一維向量，加入位置嵌入向量送入transformer編碼器模塊；步驟S4：預處理后的固定圖像按照步驟S2和步驟S3，生成向量，送入transformer結構解碼器模塊；步驟S5：對transformer網絡模型輸出的向量進行上采樣特征融合，生成形變場；步驟S6：根據生成的形變場對待配準醫學圖像進行配準；所述步驟S5包括：Transformer輸出的序列劃分三個部分，調整每部分序列的大小對應每階段特征圖的尺寸，采用自頂向下融合的策略；第一序列的特征圖進行兩倍的雙線性上采樣操作與第二序列的特征圖進行融合；再將融合后的第二序列的特征圖進行上采樣操作生成兩倍大小的特征圖，與第三序列的特征圖進行融合；最后建立與固定圖像大小的3通道輸出，分別對應于圖像中各體素點X、Y、Z方向的位移。

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復旦大學;粵港澳大灣區精準醫學研究院(廣州)，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區邯鄲路220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”。