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龙图腾网恭喜医科达有限公司申请的专利使用对抗网络的图像合成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：CN111971689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：201980025669.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权使用对抗网络的图像合成是由韩骁设计研发完成，并于2019-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用对抗网络的图像合成在说明书摘要公布了：在本文中描述了一种不依赖于配对的成像信息的统计学习技术。该技术可以是计算机实现的，并且可以用于训练统计学习模型以执行图像合成，例如，以支持放射疗法治疗计划。在示例中，经训练的统计学习模型可以包括被建立为生成器卷积网络的卷积神经网络，并且可以至少部分地使用被建立为判别器卷积网络的单独的卷积神经网络来训练生成器。生成器卷积网络和判别器卷积网络可以形成对抗网络架构，以供在训练期间使用。在训练之后，可以提供生成器卷积网络以用于图像合成，例如用于接收对应于第一成像模态类型的成像数据并且合成对应于不同的第二成像模态类型的成像数据。

本发明授权使用对抗网络的图像合成在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，其用于使用经训练的统计学习模型来合成医学图像，所述方法包括：接收使用第一成像模态类型获得的医学成像数据；对所接收的医学成像数据应用所述经训练的统计学习模型，以合成对应于不同的第二成像模态类型的医学图像；以及提供所合成的医学图像以供呈现或用于进一步处理；其中，所述经训练的统计学习模型是使用在模型输入处提供的训练成像数据与模型输出处的合成成像数据之间的相似度确定而建立的而不重建所述第一成像模态类型的图像，所述训练成像数据对应于所述第一成像模态类型，并且所述合成成像数据对应于所述第二成像模态类型；并且其中，所述经训练的统计学习模型是使用单个生成器卷积网络和单独的统计学习模型建立的，所述单独的统计学习模型被建立成在对应于所述第二成像模态类型的实际成像数据与所述合成成像数据之间进行判别；其中，所述单个生成器卷积网络和单个判别器卷积网络形成对抗网络架构，所述对抗网络架构被构造成：将所述合成成像数据输入到所述单个判别器卷积网络并调整所述单个判别器卷积网络，以在所述合成成像数据的分布上，使判别器目标的值增加或最大化；以及调整所述单个生成器卷积网络，以使所述判别器目标的值减小或最小化并使所述相似度增加。

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