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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東大學(xué)齊魯醫(yī)院;濟(jì)南大學(xué)申請(qǐng)的專利多條件約束下的MR圖像生成CT圖像的方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119887994B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510376490.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)多條件約束下的MR圖像生成CT圖像的方法及系統(tǒng)是由王連雷;張心之;劉新宇;王輝;徐榮坤;王鈺澤;王濼然;劉越;李家樂;王聰宇;黃偉杰;張夢(mèng)華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本多條件約束下的MR圖像生成CT圖像的方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，為解決現(xiàn)有CT圖像質(zhì)量合成效果差的問題，提供了一種多條件約束下的MR圖像生成CT圖像的方法及系統(tǒng)。其中，多條件約束下的MR圖像生成CT圖像的方法包括獲取當(dāng)前病人MR圖像及參考相似病例3DCT圖像；基于當(dāng)前病人MR圖像及參考相似病例3DCT圖像的約束條件下，利用訓(xùn)練完成的生成器得到當(dāng)前病人MR圖像所對(duì)應(yīng)的CT圖像；其中，所述生成器包括特征編碼器、級(jí)聯(lián)跨域transformer模塊和特征解碼器。其考慮參考相似病例3DCT圖像，不完全依賴訓(xùn)練樣本的質(zhì)量及數(shù)量，進(jìn)而提高合成的CT圖像質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)多條件約束下的MR圖像生成CT圖像的方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多條件約束下的MR圖像生成CT圖像的方法，其特征在于，包括：獲取當(dāng)前病人MR圖像及參考相似病例3DCT圖像；基于當(dāng)前病人MR圖像及參考相似病例3DCT圖像的約束條件下，利用訓(xùn)練完成的生成器得到當(dāng)前病人MR圖像所對(duì)應(yīng)的CT圖像；其中，所述生成器包括特征編碼器、級(jí)聯(lián)跨域transformer模塊和特征解碼器；所述特征編碼器包含兩個(gè)分支，分別對(duì)當(dāng)前病人MR圖像及參考相似病例3DCT圖像進(jìn)行采樣編碼，得到2DMRI特征和3DCT特征；所述級(jí)聯(lián)跨域transformer模塊用于將2DMRI特征擴(kuò)展一維后，結(jié)合批次維度轉(zhuǎn)換后再與3DCT特征沿深度維度進(jìn)行拼接，對(duì)拼接特征依次沿深度維度與批次維度合并及寬度維度和高度維度合并，再將一組可訓(xùn)練參數(shù)與合并后的特征在通道維度進(jìn)行拼接，得到拼接特征；將拼接特依次進(jìn)行寬度和高度維度上的位置編碼及深度維度上的位置編碼，將深度維度編碼后的特征經(jīng)深度維度的Transformer模塊得到第一融合特征，將第一融合特征再經(jīng)高度-寬度Transformer模塊得到第二融合特征，利用多頭注意力機(jī)制對(duì)第一融合特征和第二融合特征進(jìn)行篩選，得到篩選后的融合特征；所述特征解碼器用于對(duì)篩選后的融合特征進(jìn)行解碼，得到對(duì)應(yīng)CT圖像。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人山東大學(xué)齊魯醫(yī)院;濟(jì)南大學(xué)，其通訊地址為：250000 山東省濟(jì)南市歷下區(qū)文化西路107號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。