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龙图腾网恭喜广州中医药大学(广州中医药研究院)申请的专利基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的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：CN118429454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410429901.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的方法及系统是由周武;李尚轩;刘宝儿;许乙凯;邓菲林;吴晋辉设计研发完成，并于2024-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的方法及系统，方法包括：获取多模态医学图像并进行数据预处理，得到预处理后的多模态医学图像；引入基于时空潜在空间加权融合的多模态隐式对齐模块，构建肝胆期医学图像合成网络模型；基于所述肝胆期医学图像合成网络模型对所述预处理后的多模态医学图像进行肝胆期医学图像合成处理，输出肝胆期医学合成图像。本申请实施例能够对图像各模式的重要度输出进行加权，从而平衡各模态对抑制负融合的贡献，提高HBP图像的合成质量。本申请可以广泛应用于多模态医学成像技术领域。

本发明授权基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的动态增强图像合成HBP图像的方法，其特征在于，所述方法包括：获取多模态医学图像并进行数据预处理，得到预处理后的多模态医学图像，所述多模态医学图像包括增强前医学图像、动脉早期医学图像、动脉晚期医学图像、门静脉期医学图像和延迟期医学图像；引入基于时空潜在空间加权融合的多模态隐式对齐模块，构建肝胆期医学图像合成网络模型；其中，所述肝胆期医学图像合成网络模型包括多模态并行输入扩散编码器、基于时空潜在空间加权融合的多模态隐式对齐模块和去噪输出扩散解码器，所述多模态并行输入扩散编码器的输出端与所述基于时空潜在空间加权融合的多模态隐式对齐模块的输入端连接，所述基于时空潜在空间加权融合的多模态隐式对齐模块的输出端与所述去噪输出扩散解码器的输入端连接；将所述预处理后的多模态医学图像输入至所述肝胆期医学图像合成网络模型；基于所述肝胆期医学图像合成网络模型的多模态并行输入扩散编码器，对所述预处理后的多模态医学图像进行潜在空间编码对齐处理，得到多模态医学图像的潜在对齐特征；基于所述肝胆期医学图像合成网络模型的时空潜在空间加权融合的多模态隐式对齐模块，对所述多模态医学图像的潜在对齐特征进行多模态权重特征融合处理，得到平衡后的多模态医学特征融合图像；基于所述肝胆期医学图像合成网络模型的去噪输出扩散解码器，对所述平衡后的多模态医学特征融合图像进行去噪处理，得到肝胆期医学合成图像。

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广州中医药大学(广州中医药研究院)，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环东路232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”。