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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多维损失函数的医学影像配准方法及系统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：CN120047500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311589364.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于多维损失函数的医学影像配准方法及系统是由邹卫文;牛宇昂;赵麾宇;苗闯;邓晓设计研发完成，并于2023-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维损失函数的医学影像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多维损失函数的医学影像配准方法及系统。其中方法包括：对3D‑CT医学影像数据进行预处理，包括固定图像和浮动图像；采用基于transformer的深度学习架构构建配准模型的初始模型，首先对预处理后的3D‑CT医学影像数据进行粗配准，得到粗配准刚体变换参数；基于粗配准刚体变换参数进一步通过配准模型的初始模型进行细配准；采用多维度自适应损失函数进一步优化配准模型的初始模型，得到能够获得最优结果的最终配准模型。本发明综合采用了深度学习网络技术，基于transformer深度学习网络框架从粗到精两阶段的配准结构，并引入多维度自适应损失函数，同时提高了配准的适配范围和配准精度。

本发明授权基于多维损失函数的医学影像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维损失函数的医学影像配准方法，其特征在于，包括： 对3D-CT医学影像数据进行预处理，得到训练数据集以及待配准医学影像数据； 提供一基于transformer的深度学习网络模型，所述深度学习网络模型包括粗配准网络部分和细配准网络部分； 采用所述粗配准网络部分对所述训练数据集进行粗配准，得到粗配准变换参数； 基于所述粗配准变换参数，采用所述细配准网络部分对所述训练数据集进行细配准，得到细配准变换参数； 采用多维度自适应损失函数对所述细配准变换参数进行优化，训练得到配准模型，包括： 采用包含参数域和图像域的多维度自适应损失函数对所述细配准变换参数进行优化，其中，所述包含参数域和图像域的多维度自适应损失函数为： 式中，为姿势预估的损失函数，为类sigmoid函数，为像素间损失函数； 所述姿势预估的损失函数是由6个刚体变换参数的预测姿势与标准姿势间的误差计算得到； 采用所述配准模型对所述待配准医学影像数据进行配准处理。

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