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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利基于深度学习的确定性引导的渐进式医学图像跨模态生成方法和装置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：CN115830163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211468324.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于深度学习的确定性引导的渐进式医学图像跨模态生成方法和装置是由张楚杰;刘婧;杨玉林;赵嘉玥;陈延伟;童若锋;林兰芬;李劲松设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的确定性引导的渐进式医学图像跨模态生成方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的确定性引导的渐进式医学图像跨模态生成方法和装置，包括：获取对同一部位拍摄的真实CT图像和真实MR图像并构建样本数据，以CycleGAN为基准，通过增加多尺度MR器官区域判别器和或多尺度MR病灶区域判别器，形成跨模态生成框架；构建损失函数时，增加基于MR器官区域的对抗损失函数和或基于MR病灶区域的对抗损失函数，形成跨模态生成框架的总损失函数；利用总损失函数对跨模态生成框架进行参数优化，这样采用由单一判别器到多个不同复杂度的判别器的渐进式对抗生成网络，以确定性引导为目的，专注于器官区域和或病灶区域等目标区域，生成更高质量的图像。

本发明授权基于深度学习的确定性引导的渐进式医学图像跨模态生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的确定性引导的渐进式医学图像跨模态生成方法，其特征在于，包括由CT图像到MR图像生成过程的确定性引导，包括以下步骤： 获取对同一部位拍摄的真实CT图像和真实MR图像，并对真实CT图像和真实MR图像进行预处理以构建包含真实CT和真实MR的图像对、MR器官区域掩码、MR病灶区域掩码，并形成样本数据； 以CycleGAN为基准，通过增加用于鉴别MR器官区域的多尺度MR器官区域判别器和或用于鉴别MR病灶区域的多尺度MR病灶区域判别器，形成跨模态生成框架，其中，多尺度MR器官区域判别器的输入包括MR器官区域掩码、CycleGAN基于真实CT得到的生成MR、真实MR，用于依据MR器官区域掩码和生成MR对MR器官区域的鉴别，得到第一MR器官区域鉴别结果，还用于依据MR器官区域掩码和真实MR对MR器官区域的鉴别，得到第二MR器官区域鉴别结果；多尺度MR病灶区域判别器的输入包括MR病灶区域掩码、CycleGAN基于真实CT得到的生成MR、真实MR，用于依据MR病灶区域掩码和生成MR对MR病灶区域的鉴别，得到第一MR病灶区域鉴别结果，还用于依据MR病灶区域掩码和真实MR对MR病灶区域的鉴别，得到第二MR病灶区域鉴别结果； 在CycleGAN原有损失函数的基础上，增加基于MR器官区域的对抗损失函数和或基于MR病灶区域的对抗损失函数，形成跨模态生成框架的总损失函数，其中，基于MR器官区域的对抗损失函数包括：基于第一MR器官区域鉴别结果构建的L2损失基于第一MR器官区域鉴别结果和第二MR器官区域鉴别结果构建的L2损失基于MR病灶区域的对抗损失函数包括：基于第一MR病灶区域鉴别结果构建的L2损失基于第一MR病灶区域鉴别结果和第二MR病灶区域鉴别结果构建的L2损失 将样本数据输入至跨模态生成框架，利用总损失函数对跨模态生成框架进行参数优化，参数优化后，CycleGAN包含的生成器用于医学图像的跨模态生成。

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