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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利医学图像配准方法和装置、电子设备、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：CN118485695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410400139.9，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权医学图像配准方法和装置、电子设备、存储介质是由马岚;张涛;邓卓;高伟豪;陈楚城;容福炬;李方设计研发完成，并于2024-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学图像配准方法和装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种医学图像配准方法和装置、电子设备、存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标浮动医学图像和目标参考医学图像；将目标浮动医学图像和目标参考医学图像输入医学图像配准模型得到目标形变场，从而得到目标配准医学图像；其中，医学图像配准模型包括编码模块、三阶变换卷积子模块、卷积注意力子模块、和融合卷积子模块、和解码模块，且基于第一损失函数与第二损失函数训练，第一损失函数是根据样本参考医学图像、和样本配准医学图像之间的距离构建得到的，第二损失函数是根据样本形变场和预设的恒等形变场之间的距离构建得到的。本申请通过同时对模型结构和损失函数进行优化，提高了医学图像配准的准确性。

本发明授权医学图像配准方法和装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像配准方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标浮动医学图像和目标参考医学图像； 获取医学图像配准模型，所述医学图像配准模型包括编码模块、三阶变换卷积子模块、卷积注意力子模块、和融合卷积子模块、和解码模块； 将所述目标浮动医学图像和所述目标参考医学图像输入所述编码模块进行特征编码，得到目标编码特征； 将所述目标编码特征输入所述三阶变换卷积子模块进行特征变换，得到目标变换特征； 将所述目标变换特征输入所述卷积注意力子模块进行特征提取，得到目标注意力特征； 将所述目标注意力特征输入所述融合卷积子模块进行特征卷积，得到目标融合特征； 将所述目标编码特征和所述目标融合特征输入所述解码模块进行特征解码，得到目标形变场，将所述目标形变场作用于所述目标浮动医学图像得到目标配准医学图像； 其中，所述医学图像配准模型基于样本图像集中每个样本图像对的第一损失函数与第二损失函数训练，所述样本图像对包括样本浮动医学图像和样本参考医学图像，第一损失函数是根据样本参考医学图像、和样本配准医学图像之间的距离构建得到的，第二损失函数是根据样本形变场和预设的恒等形变场之间的距离构建得到的，所述样本形变场是所述样本浮动医学图像和样本参考医学图像输入所述医学图像配准模型得到的，所述样本配准医学图像是所述样本形变场作用于样本浮动医学图像得到的，所述恒等形变场的每个元素均为零。

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