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龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利基于多尺度动态卷积融合的骨盆图像可变形配准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：CN119693429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510191748.2，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于多尺度动态卷积融合的骨盆图像可变形配准方法及系统是由句福娇;柴旭东;朱绍涛;赵晶鑫设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度动态卷积融合的骨盆图像可变形配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多尺度动态卷积融合的骨盆图像可变形配准方法及系统，属于医学图像配准技术领域；获取骨盆CT图像；将骨盆CT图像输入到DKF‑Block模块进行特征提取，得到骨盆图像大范围特征；将骨盆图像大范围特征输入到SCC‑Block模块进行融合，得到融合结果。本发明在有效解决传统自由形式配准算法存在的耗时长、配准精度有限等问题的同时，还克服了深度学习配准网络在感受野范围和大位移形变特征捕捉方面的局限性。通过捕捉并融合不同尺度上的特征信息，该方法能更好地感知并表征大范围变形，从而为后续的骨盆螺钉通道自动规划奠定了坚实基础。

本发明授权基于多尺度动态卷积融合的骨盆图像可变形配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多尺度动态卷积融合的骨盆图像可变形配准方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取骨盆CT图像； 对骨盆CT图像特征进行下采样，得到DKF-Block的输入特征f； DKF-Block的输入特征f经过3×3×3的标准卷积层和LeakyReLu激活层、实例正则化层后得到中间特征fin； DKF-Layer包括高分辨率分支和低分辨率分支； 高分辨率分支通过3×3×3的深度分离卷积提取图像细节特征f0； 低分辨率分支经过下采样后，分别采用5×5×5和7×7×7的大核深度可分离卷积并行捕获更大感受野的上下文信息，得到第一并行特征f1和第一并行特征f2； 将第一并行特征f1和第一并行特征f2沿通道维度拼接，得到拼接后特征； 利用全局最大池化层对拼接后特征进行全局特征聚合，并通过Sigmoid激活函数生成动态权重w1和w2； 通过动态权重w1和w2校准f1和f2的重要性，从而实现对来自不同大核卷积得到的特征进行动态选择与融合，得到融合后低分辨率特征； 将融合后低分辨率特征通过上采样恢复到高分辨率并逐元素相加得到融合后的特征fout； 融合后的特征fout经过3×3×3的标准卷积层与残差分支的原始特征进行逐元素相加，得到输出特征作为骨盆图像大范围特征； 将骨盆图像大范围特征作为下级编码器的输入特征及同级编码器特征，对下级解码器特征先进行上采样得到下级解码器上采样的特征x2，再与同级编码器特征x1进行concat操作，得到SCC-Block的输入特征x； SCC-Block的输入特征x经过核心组件SCC-Layer提取图像空间-通道信息并融合特征图，得到残差分支的输出特征xout； 残差分支的输出特征xout依次经过一个卷积核尺寸为3的标准卷积层、LeakyReLu激活层、实例正则化层以及另一个卷积核尺寸为3的标准卷积层，与残差分支的输出特征xout进行逐元素相加，得到SCC-Block的输出特征作为融合结果。

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