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龙图腾网获悉磅客策(上海)智能医疗科技有限公司申请的专利基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法、装置、设备及存储介质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：CN117994303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202311851862.0，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法、装置、设备及存储介质是由王博;张兆东;陈波;张凯凯;王亚飞;何云迪设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法、装置、设备及存储介质，涉及图像配准领域。配准方法包括：分割：将MRI图像和US图像分别输入各自的分割网络，分别得到MRI前列腺图像、US前列腺图像、以及各自的肿瘤和特征点标签的概率图；仿射变换：将所述MRI前列腺图像和US前列腺图像、以及各自的肿瘤和特征点标签的概率图输入到仿射变换网络，输出仿射变换矩阵，并得到仿射变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图；弹性变换：将所述US前列腺图像和仿射变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图输入到弹性变换网络，输出密集变形场，并得到弹性变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图。

本发明授权基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于前列腺MR图像分割结果的多模态配准方法，其特征在于，包括如下阶段：S1、分割阶段：获取术前前列腺磁共振和超声成像，分别重建得到MRI图像和US图像；将MRI图像和US图像分别输入各自的分割网络，分别得到MRI前列腺图像、US前列腺图像、以及各自的肿瘤和特征点标签的概率图；S2、仿射变换阶段：将所述MRI前列腺图像和US前列腺图像、以及各自的肿瘤和特征点标签的概率图输入到仿射变换网络，输出仿射变换矩阵，并得到仿射变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图；所述仿射变换矩阵通过超声探头上的空间跟踪装置计算获得；在仿射配准之后，将变形后的MRI分割标签和US的分割标签输入到可变形配准网络；在网络训练过程中，Dice损失被用作标签相似度代价函数的一部分，鼓励所述可变形配准网络在变形后MR标签和固定的US标签之间产生重叠；仿射变换损失函数为Dice损失函数，并在Dice损失函数的基础之上加入变形场梯度的L2范数作为正则项，以平滑配准变形场： ；式中，和代表像素p的标签概率值，V代表整个3D图像； ；式中，为变形场的正则约束项，具体为变形场空间梯度的L2范数，为配准变形场；基于所述Dice损失函数、变形场的正则约束项，得到总的损失函数： ；式中，为总的损失函数，为第k个标签的Dice损失函数，k=0,1,…n；是第k个标签对应的损失函数权重；利用Dice损失函数衡量变形后的MRI前列腺，肿瘤和特征点的标签和目标US相对应标签在空间位置上的重合度；S3、弹性变换阶段：将所述US前列腺图像和仿射变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图输入到弹性变换网络，输出密集变形场，并得到弹性变换后的MRI前列腺图像、肿瘤和特征点标签的概率图。

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