云南大学韩永强获国家专利权
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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种脑部医学图像合成方法、系统、电子设备及存储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：CN115456927B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211279681.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种脑部医学图像合成方法、系统、电子设备及存储介质是由韩永强;李海燕;李海江;郭磊;陈泉设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种脑部医学图像合成方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种脑部医学图像合成方法、系统、电子设备及存储介质，首先利用多模态融合网络将两个源图像的同层次特征进行融合后相加，学习多模态数据之间的公共潜在表示向量，同层次特征可以为高层语义信息或低级细粒度特征，解决了现有双模态医学图像合成方法无法有效地提取融合多层次特征的问题；然后使用残差瓶颈注意力机制将公共潜在表示向量与注意力感知特征进行耦合，可以更好地保留原始图像中丰富的图像信息；最后使用多模态合成网络融合了耦合特征图和每个源图像的多层次特征，输出目标模态的脑部医学合成图像，充分利用多模态医学图像之间的互补信息，能够生成语义信息更丰富、细粒度特征更强、纹理细节更细腻的目标模态图像。
本发明授权一种脑部医学图像合成方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑部医学图像合成方法，其特征在于，包括： 获取待合成的脑部医学源图像对；所述待合成的脑部医学源图像对包括互相配准的两个不同模态的源图像； 采用特定于模态的特征提取网络对每个源图像进行特征提取，获得每个源图像的多层次特征； 利用多模态融合网络将两个源图像的同层次特征进行融合后相加，获得多模态数据之间的公共潜在表示向量；所述多模态融合网络包括多个依次连接的第一混合注意力融合模块，所述第一混合注意力融合模块用于通过多种融合策略融合两个源图像的同层次特征； 使用残差瓶颈注意力机制将所述公共潜在表示向量与注意力感知特征进行耦合，获得耦合特征图； 根据所述耦合特征图和每个源图像的多层次特征，利用多模态合成网络输出目标模态的脑部医学合成图像；所述多模态合成网络包括多个依次连接的第二混合注意力融合模块，多个所述第二混合注意力融合模块用于通过多种融合策略融合两个源图像的同层次特征后与耦合特征图相加。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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