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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利交叉注意力机制的变分图像配准方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116342670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310334095.X，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权交叉注意力机制的变分图像配准方法、装置、设备及介质是由许康荣;杨烜;杨博乾设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本交叉注意力机制的变分图像配准方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种交叉注意力机制的变分图像配准方法、装置、设备及介质，方法包括，用于图像配准，解决了变分心脏配准中，因图像缺少长距离特征建模以及目标函数ELBO与输入图像对的对数似然间的差距导致配准精度低的技术问题，方法包括：接收心脏浮动图像与固定图像；利用预先训练的基于交叉注意力机制的变分神经网络对所述心脏浮动图像与所述固定图像进行处理，得到变分模型的隐变量；将所述隐变量输入到预先构建的径向基函数，解码输出浮动图像的形变场，并根据形变场确定配准后的图像；本发明本方法解决了卷积神经网络无法捕捉图像中的远距离信息的问题，同时缩小了真实后验与变分后验之间的差距，显著提高了配准的精度。

本发明授权交叉注意力机制的变分图像配准方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种交叉注意力机制的变分图像配准方法，其特征在于，包括：接收心脏浮动图像与固定图像；利用预先训练的基于交叉注意力机制的变分神经网络对所述心脏浮动图像与所述固定图像进行处理，得到变分模型的隐变量；将所述隐变量输入到预先构建的径向基函数，解码输出浮动图像的形变场，并根据形变场确定配准后的图像；所述基于交叉注意力机制的变分神经网络包括：至少一层T2T层和至少一层Transformer层，用于对图像训练集进行编码处理，所述Transformer层包括编码器和解码器，所述Transformer层的编码器输出的固定图像特征输入到Transformer层的解码器中与浮动图像特征形成交叉注意力，利用重要性加权证据下界对应的累计后验作为变分模型中最优先验的损失函数，以输出变分模型的隐变量分布，以输出变分模型的隐变量；其中，若所述T2T层至少有两层，则所有的所述T2T层之间级联，若所述Transformer层至少有两层，则所有的所述Transformer层之间级联，所述T2T层级联后的输出数据作为级联后的所述Transformer层的输入；所述T2T层至少包括一个Transformer模块，所述T2T层用于将图像划分为重叠的具有局部信息建模的二维特征序列后输入到Transformer模块中，输出的特征序列经过三维变换还原为三维图像特征；所述Transformer层的编码器和解码器均至少有一个，且若所述Transformer层的编码器和解码器有一个以上，则Transformer层的编码器之间级联，且Transformer层的解码器之间级联；且所述Transformer层的编码器输出的固定图像特征输入到Transformer层的解码器中与浮动图像特征形成交叉注意力。

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