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龙图腾网获悉长沙市中医医院(长沙市第八医院)申请的专利一种基于人工智能的CBCT重建伪核磁影像的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：CN121074164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510920197.9，技术领域涉及：G06T12/10；该发明授权一种基于人工智能的CBCT重建伪核磁影像的方法是由双昂;汪君华;罗春;岳程;黄欣;谢亮设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的CBCT重建伪核磁影像的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的CBCT重建伪核磁影像的方法，涉及伪核磁影像领域，包括：获取多模态影像数据及影像对应的文本描述，构建配对数据集和非配对数据集，进行预处理，得到预处理后的多模态数据集；使用稳定扩散模型进行整合，并进行多模态预训练与跨模态微调，得到训练后的多模态生成式基础模型；构建基于转换器的深度学习模型并结合双重注意策略，使用非配对数据进行训练，得到训练后的结构引导转换器；将训练后模型和结构引导转换器进行级联，通过多任务学习进行同步优化，并动态调整损失函数权重，基于实时获取CBCT数据，使用联合模型生成伪核磁影像。本发明用以解决现有技术中存在的配对数据稀缺性，非配对数据利用不足的缺点的缺陷。

本发明授权一种基于人工智能的CBCT重建伪核磁影像的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的CBCT重建伪核磁影像的方法，其特征在于，包括： 获取多模态影像数据及影像对应的文本描述，构建配对数据集和非配对数据集，所述多模态影像数据包括CBCT、MRI、CT； 基于配对数据集和非配对数据集，进行预处理，得到预处理后的多模态数据集； 对预处理后的多模态数据集使用稳定扩散模型进行整合，并进行多模态预训练与跨模态微调，得到训练后的多模态生成式基础模型； 基于预处理后的多模态数据集，构建基于转换器的深度学习模型并结合双重注意策略，使用非配对数据进行训练，得到训练后的结构引导转换器，包括： 基于预处理后的多模态数据集，构建基于转换器的深度学习模型；基于转换器的深度学习模型，结合双重注意策略进行分别提取CBCT中的关键解剖结构和提取非关键区域的局部特征；基于提取CBCT中的关键解剖结构和提取非关键区域的局部特征，进行动态分配权重，其中，CBCT侧重结构保持，MRI侧重软组织细节；基于分配的权重，构建预训练结构引导转换器，并使用非配对数据进行训练和优化，得到训练后的结构引导转换器； 将训练后的多模态生成式基础模型和结构引导转换器进行级联，通过多任务学习进行同步优化，并动态调整损失函数权重，以得到联合模型； 基于实时获取CBCT数据，使用联合模型生成伪核磁影像。

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长沙市中医医院(长沙市第八医院)，其通讯地址为：410100 湖南省长沙市长沙县星沙大道22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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