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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于提示反馈卷积神经网络的CT-CBCT形变配准方法与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：CN118982564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202410776891.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于提示反馈卷积神经网络的CT-CBCT形变配准方法与系统是由田定书设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示反馈卷积神经网络的CT-CBCT形变配准方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学影像配准领域，公开基于提示反馈卷积神经网络的CT‑CBCT形变配准方法与系统，包括CT‑CBCT影像数据集采集、划分；预处理CT‑CBCT影像对；抠取局部影像对作为模型的输入；模型的整体架构包括影像编码器等，使用位置编码等技术完成提示反馈卷积神经网络整体搭建；模型训练过程用无prompt的方式对局部影像对进行仅考虑像素点灰度值层面的形变配准，用带箭头prompt的方式对模型进行继续训练，用类似RLHF方法，让形变配准模型学习如何输出人类认为好的配准结果，提高了形变配准结果的客观性与合理性以及CT‑CBCT形变配准技术的可用性、可交互性与可纠正性，解决现有技术无法快速基于各家医院私有化影像库做进一步模型优化定制的问题，缩短了应用周期，大大提高算法鲁棒性和技术可用性。

本发明授权一种基于提示反馈卷积神经网络的CT-CBCT形变配准方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于提示反馈卷积神经网络的CT-CBCT形变配准方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取数据，对获取的数据进行数据集划分并进行初步处理；（1.1）数据采集并对数据集进行划分，将数据集按照7:1:2的比例划分出训练集、验证集和测试集，并要求同一个病人的CT-CBCT影像对只能出现在其中的一个集；（1.2）对数据集进行预处理；（1.3）对预处理后的数据集进行ROI矩形同框提取；（2）构建提示强化卷积神经网络；（2.1）搭建基准影像编解码器模块；（2.2）增加提示编码器，为所构建的网络主体增加带注意力机制的提示编码器模块；（2.3）改造影像编码器，影像解码器输出层后增加空间变换层；（3）无提示模型训练：抠取的局部CT-CBCT影像对作为输入，以MSE和形变场二阶范数的加权作为损失函数，以无提示的方式对网络进行训练；（4）箭头提示模型训练：损失函数保持不变，以（3）中得到的最优模型参数为初始参数，增加箭头提示继续训练模型，得到最终确定加权系数取值，箭头起点在浮动影像的ROI关键形变区域的核心位置，箭头终点应点在固定影像的ROI关键形变区域的核心位置；（5）推理与自训练，在使用者输入的影像对、箭头提示、对形变配准结果的反馈评价上，对箭头提示模型进行微调。

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