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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种用于胶质瘤SPECT-MRI图像融合的网络模型及方法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：CN115689961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211370369.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种用于胶质瘤SPECT-MRI图像融合的网络模型及方法是由王丽芳;米嘉;刘阳;张炯;杜纪肖;刘世杰设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于胶质瘤SPECT-MRI图像融合的网络模型及方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像融合技术领域，公开了一种用于胶质瘤SPECT‑MRI图像融合的网络模型及方法。所述网络模型简称为DEFSD，通过分解专属特征和显著性掩膜来促进图像融合。具体为：先将RGB空间的源SPECT图像转换为YCbCr空间，再将Y通道的SPECT图像和MRI图像输入DEFSD，DEFSD结合属性向量和物体特征图，分别重建两幅源图像，并确定源图像的专属特征，同时，利用显著性掩码突出区域的特征；然后将经过训练的DEFSD输出的图像与Cb和Cr通道的SPECT图像一起被转换到RGB空间，获得最终的输出融合图像。在哈佛大学医学院公开的医学图像数据集上进行训练，实验结果表明，DEFSD可以产生包含大量各模态独有信息的融合图像，并且在病变区域具有明显的沟线特征，有利于早期胶质瘤诊断。

本发明授权一种用于胶质瘤SPECT-MRI图像融合的网络模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于胶质瘤SPECT-MRI图像融合的网络模型，其特征在于：所述网络模型包括： 两个对象编辑器和，均包括四个残差块、三个卷积层和一个多头自注意层MSA，第一层为残差块Resblock1，往后依次为三个卷积层、三个残差块Resblock2，多头自注意层放在编辑器的最后一层，所有卷积层的卷积核大小为3×3，归一化方法为批量归一化，激活函数为ReLU； 两个属性编码器和，均包括六个卷积层和一个全局池化层，前五层为卷积层，有一个5×5卷积核，下采样属性信息，激活函数是ReLU，第六层全局池化层可以将属性信息映射为属性向量，最后一层卷积层将属性向量的维数压缩到64； 两个融合解码器D，均由12层组成，依次为4个残差块Resblock2、3个反卷积块、4个卷积层和一个tanh函数层； 四个编码解码器enc-dec，enc由三个卷积层组成，dec也由三个卷积层组成，输入的enc图像通过enc三个卷积层转化为256×256×96大小的特征图，然后通过dec三个反卷积层将特征图恢复为与输入图像形状相同的图像。

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