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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利一种基于深度学习的MRI与Leksell框标记图像自动配准与靶点识别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：CN121120721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511231410.1，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于深度学习的MRI与Leksell框标记图像自动配准与靶点识别方法是由刘爱军;焦永成;高兵兵设计研发完成，并于2025-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的MRI与Leksell框标记图像自动配准与靶点识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的MRI与Leksell框标记图像自动配准与靶点识别方法，该方法包括：获取患者的脑部MRI图像，进行预处理后输入到基于3DU‑Net的标记物检测模型中，输出MRI图像坐标系中Leksell框标记物的位置坐标；将MRI图像空间映射到Leksell框架坐标系；获取候选靶点坐标和多个通道概率图，并在多个通道概率图中验证所述选靶点坐标的位置准确性及其所属的解剖靶区；生成靶点位置的可视化标注视图。本发明通过结合深度学习方法与传统图像处理方法，形成“双路径”冗余校验和异常自动修正机制，显著提高了MRI图像与Leksell立体定位框标记的自动配准精度和靶点识别准确性，通过概率图引导的坐标置信度计算及逆空间映射，实现了靶点在MRI原始空间内的精准可视化。

本发明授权一种基于深度学习的MRI与Leksell框标记图像自动配准与靶点识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的MRI与Leksell框标记图像自动配准与靶点识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取患者的脑部MRI图像，进行预处理后输入到基于3DU-Net的标记物检测模型中，输出MRI图像坐标系中Leksell框标记物的位置坐标； S2、根据标记物坐标计算几何中心，与标准Leksell框架模型对齐，建立用于坐标映射的仿射变换矩阵，基于该仿射变换矩阵对MRI图像进行重采样，将MRI图像空间映射到Leksell框架坐标系； S3、对变换后的MRI图像采用第一处理策略获取候选靶点坐标，通过第二处理策略获取多个通道概率图，并在多个通道概率图中验证所述选靶点坐标的位置准确性及其所属的解剖靶区； S4、根据概率图计算每个靶点的空间坐标和置信度，再利用逆变换矩阵将靶点坐标映射回MRI图像坐标系，并在MRI图像上生成靶点位置的可视化标注视图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军总医院第一医学中心，其通讯地址为：100853 北京市海淀区复兴路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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