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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种医学图像跨模态合成方法、系统及可读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：CN115311183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210942137.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种医学图像跨模态合成方法、系统及可读存储介质是由罗玉;洪奕开;凌捷;柳毅设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像跨模态合成方法、系统及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供的一种医学图像跨模态合成方法、系统及可读存储介质，该方法包括确定对应同一部位的医学图像对，医学图像对包括互配的用于训练的MRI图像和CT图像；基于构建的初始生成对抗网络模型对MRI图像进行图像跨模态合成，得到相应的CT图像，初始生成对抗网络模型包括用于联合从图像中提取出的通道注意力特征以及全局注意力特征，确定对应联合注意力特征的联合注意力残差处理模块；基于互配的医学图像对进行模型训练，训练过程中，结合联合注意力残差处理模块对输入的MRI图像进行下采样、以及上采样操作，并在结束训练时，得到目标生成对抗网络模型；将获取到的待处理MRI图像，输入到目标生成对抗网络模型，得到相应的CT图像合成结果。

本发明授权一种医学图像跨模态合成方法、系统及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像跨模态合成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取对应同一部位的待处理的医学图像对，所述待处理的医学图像对包括互配的初始MRI图像和初始CT图像； 按照预设的预处理方式，分别对所述初始MRI图像、以及所述初始CT图像进行预处理，得到互配的用于训练的MRI图像和CT图像，其中，所述预处理方式包括N4偏置校正方式及图像去噪方式中的至少一种； 根据所述互配的用于训练的MRI图像和CT图像，确定对应同一部位的医学图像对，所述医学图像对包括互配的用于训练的MRI图像和CT图像； 基于构建的初始生成对抗网络模型对MRI图像进行图像跨模态合成，得到相应的CT图像，所述初始生成对抗网络模型包括用于联合从图像中提取出的通道注意力特征以及全局注意力特征，确定对应联合注意力特征的联合注意力残差处理模块； 基于互配的医学图像对进行模型训练，训练过程中，结合所述联合注意力残差处理模块对输入的MRI图像进行下采样、以及上采样操作，以协同保存局部和全局上下文，并在结束训练时，得到目标生成对抗网络模型； 将获取到的待处理MRI图像，输入到所述目标生成对抗网络模型，得到相应的CT图像合成结果； 所述联合注意力残差处理模块由通道注意力块、以及多个级联的SwinTransformer块组成，其中： 所述通道注意力块由依次连接的池化层、第一全连接层、点乘操作层、第二全连接层以及sigmiod激活层组成； 所述池化层由用于通过最大池化操作提取输入特征通道的统计信息的最大池化分支层、以及用于通过平均池化操作提取输入特征通道的统计信息的平均池化分支层组成。

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