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龙图腾网恭喜华中科技大学同济医学院附属同济医院申请的专利基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法及系统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：CN119180750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411299578.1，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法及系统是由朱文珍;吕文志;覃媛媛;李丽;熊颖;张顺设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法及系统，其方法包括获取脑部的CT图像和DWI图像并配对，将配对的CT图像和DWI图像预处理，并生成样本集；构建转换模型，并将样本集中预处理后的CT图像和DWI图像输入至转换模型进行训练；将预处理后的目标CT图像输入至训练后的转换模型中，得到目标虚拟DWI图像。本发明通过将配对CT图像和DWI图像预处理，并对构建转换模型训练，通过转换模型的编码器提取目标CT图像的不同尺度特征图，并进行特征转换处理，在解码过程中，转换后的特征图与解码器的特征图逐层拼接，经过迭代得到目标虚拟DWI图像，可精确捕捉到CT图像中的病灶信息，生成更精确的DWI图像。

本发明授权基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法，其特征在于，包括如下步骤：获取脑部的CT图像和DWI图像并进行配对，将配对的CT图像和DWI图像进行预处理，并生成样本集；构建用于根据CT图像生成虚拟DWI图像的转换模型，并将所述样本集中预处理后的CT图像和DWI图像输入至所述转换模型进行训练；将预处理后的目标CT图像输入至训练后的转换模型中，得到目标虚拟DWI图像；所述将所述样本集中预处理后的CT图像和DWI图像输入至所述转换模型进行训练具体包括如下步骤：所述转换模型利用编码器对输入的样本集中预处理后的CT二维图像进行不同尺度的特征图提取，得到不同尺度的特征图，特征图提取公式如下：E1＝LReLUINCon4×4xE2＝LReLUINCon4×4E1E3＝LReLUINCon4×4E2E4＝LReLUINCon4×4E3其中，x为输入的CT二维图像，Con4×4表示4×4的卷积操作，IN表示编码器的InstanceNorm2d层，LReLU表示LeakyReLU激活函数，E1表示编码器第一层的输出特征图，E2表示编码器第二层的输出特征图；E3表示编码器第三层的输出特征图，E4表示编码器第四层的输出特征图；对不同尺度的所述特征图分别进行特征转换处理，得到对应的特征转换图；将所述特征转换图进行解码，在解码过程中，特征转换后的特征图与解码特征逐层拼接，经过迭代，得到虚拟DWI图像；构建损失函数，利用所述损失函数计算所述虚拟DWI图像与预处理后的DWI二维图像之间的损失值，并将损失值最小的模型参数作为所述转换模型的参数，完成训练。

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