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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利大脑神经影像的三维组织分割与配准的协同优化方法及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：CN121280451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511866492.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权大脑神经影像的三维组织分割与配准的协同优化方法及装置是由韩付昌;刘晔;陈佳妮;戴俊杰;张俊豪;黄紫萱;史长发;陈妍设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本大脑神经影像的三维组织分割与配准的协同优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种大脑神经影像的三维组织分割与配准的协同优化方法及装置，该方法步骤包括：步骤S01.构建分割配准协同模型，包括共享特征编码器、分割路径以及配准路径，分割路径用于生成分割概率分布图，配准路径用于生成形变场；步骤S02.获取脑部三维磁共振图像对的训练集；步骤S03.按照多任务协同损失函数对分割配准协同模型进行协同训练，损失函数包括分割损失、配准损失以及协同正则化项，协同正则化项通过使用多尺度边界权重图以及组织特异性力学权重共同调制形变场梯度惩罚项；步骤S04.实时接收待配准的图像对，输入至训练好的分割配准协同模型中得到配准结果。本发明能够在保证分割与配准精度的同时显著提升计算效率。

本发明授权大脑神经影像的三维组织分割与配准的协同优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种大脑神经影像的三维组织分割与配准的协同优化方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S01.构建分割配准协同模型，所述分割配准协同模型包括共享特征编码器、分割路径以及配准路径，所述共享特征编码器用于接收待配准的图像对进行特征提取，输出多尺度特征图集合，所述分割路径用于将多尺度特征图集合中最高层语义特征图进行分割处理，生成每个体素属于不同脑组织的分割概率分布图，所述配准路径用于将多尺度特征图集合中两个以上高层特征图进行配准处理，生成形变场； 步骤S02.获取由不同脑部三维磁共振图像对构成的训练集，脑部三维磁共振图像对包括作为移动目标的浮动图像和作为对齐参考的固定图像； 步骤S03.使用获取的训练集按照多任务协同损失函数对所述分割配准协同模型进行协同训练，所述多任务协同损失函数包括分割损失、配准损失以及协同正则化项，协同正则化项中通过使用多尺度边界权重图以及组织特异性力学权重共同调制形变场梯度惩罚项，表示形变场在体素位置处的空间梯度，所述多尺度边界权重图使用分割概率分布图计算得到，所述组织特异性力学权重为根据脑组织的生物力学先验信息确定的权重图； 步骤S04.实时接收待配准的脑部三维磁共振图像对，输入至训练好的分割配准协同模型中，由模型中分割路径输出最终的三维脑组织分割标签图，以及由配准路径输出形变场，并通过对浮动图像进行重采样得到与固定图像空间对齐的配准结果； 所述分割路径采用改进的3DU-Net架构实现分割处理，改进的3DU-Net架构为基于3DU-Net架构，在编码器瓶颈层后嵌入多模态通道注意力模块，以用于计算多重通道统计量特征，并将各重通道统计量特征进行融合后输入至MLP中进行非线性变换；在解码器各级跳跃连接处嵌入多尺度空间注意力模块，以用于对输入特征图采用多尺度可变形卷积，并嵌入多图谱先验信息以引导优化边界细节，最终通过Softmax函数输出每个体素属于不同脑组织的概率分布图； 所述配准路径采用双级结构的VoxelMorph架构，解码器通过转置卷积逐步恢复空间分辨率，最终输出端使用Tanh激活的3D卷积生成微分同胚形变场。

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