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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西省腫瘤醫(yī)院(江西省第二人民醫(yī)院、江西省癌癥中心)申請的專利一種偽CT跨模態(tài)轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119991751B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13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?zhí)?專利號(hào)為：202510473259.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/30；該發(fā)明授權(quán)一種偽CT跨模態(tài)轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)是由龔長飛;張?jiān)圃O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-16向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種偽CT跨模態(tài)轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種偽CT跨模態(tài)轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)，該方法通過將CT圖像與MR圖像配準(zhǔn)對齊后，采用LLM解析臨床文本報(bào)告，提取解剖結(jié)構(gòu)描述、病變特征及空間關(guān)系，生成結(jié)構(gòu)化條件向量，隨后，將文本語義嵌入與MR圖像特征融合，驅(qū)動(dòng)對抗擴(kuò)散模型生成高保真?zhèn)蜟T，其中，擴(kuò)散模型的訓(xùn)練過程分為兩個(gè)階段，第一階段僅優(yōu)化擴(kuò)散模型的條件生成能力，第二階段同時(shí)優(yōu)化擴(kuò)散模型與LLM的語義對齊能力，最終將待轉(zhuǎn)換的MR圖像輸入訓(xùn)練好的擴(kuò)散模型中，快速輸出準(zhǔn)確的偽CT圖像。

本發(fā)明授權(quán)一種偽CT跨模態(tài)轉(zhuǎn)換方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種偽CT跨模態(tài)轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，所述方法包括： 將獲取的CT圖像與MR圖像進(jìn)行剛性和變形圖像配準(zhǔn)，并將CT圖像與MR圖像對齊； 將對齊后的MR圖像進(jìn)行文本標(biāo)注處理，并抽取關(guān)鍵信息，其中，所述關(guān)鍵信息至少包括解剖結(jié)構(gòu)、病變特征以及空間關(guān)系； 將抽取的關(guān)鍵信息編碼為擴(kuò)散模型可用的條件向量，同時(shí)，文本和對應(yīng)的MR圖像進(jìn)行多模態(tài)特征融合，其中，通過LLM將關(guān)鍵信息的文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的條件向量，即文本嵌入； 建立擴(kuò)散模型，所述擴(kuò)散模型通過邊界輪廓信息引導(dǎo)和對抗擴(kuò)散過程，以提高圖像的生成效率和質(zhì)量，另外，將所述條件向量通過交叉注意力層注入到所述擴(kuò)散模型； 將多模態(tài)特征融合的結(jié)果輸入所述擴(kuò)散模型中，以訓(xùn)練所述擴(kuò)散模型，訓(xùn)練過程分為兩個(gè)階段，第一階段僅優(yōu)化擴(kuò)散模型的條件生成能力，第二階段同時(shí)優(yōu)化擴(kuò)散模型與LLM的語義對齊能力； 將待轉(zhuǎn)換的MR圖像輸入訓(xùn)練好的擴(kuò)散模型中，輸出偽CT圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人江西省腫瘤醫(yī)院(江西省第二人民醫(yī)院、江西省癌癥中心)，其通訊地址為：330000 江西省南昌市青山湖區(qū)北京東路519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)”。