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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于语义掩膜的跨模态大形变图像配准方法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：CN115222780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210896469.2，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权基于语义掩膜的跨模态大形变图像配准方法是由缑水平;陈阳;袁景;童诺;汪文婷;刘豪锋设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义掩膜的跨模态大形变图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义掩膜的跨模态大形变图像配准方法，主要解决现有技术使用对大形变跨模态医学图像配准效果差的问题。其方案是：使用分割网络从原始数据中分割出关键器官；使用关键器官的分割结果计算关键器官的均值掩膜；使用仿射配准网络对关键器官的均值掩膜做仿射配准得到仿射配准参数；使用仿射配准参数对原始数据做仿射配准，根据放射配准结果计算质心主轴掩膜；使用形变配准网络对质心主轴掩膜做形变配准得到形变场；使用形变场对仿射配准结果做形变配准得到最终配准结果。本发明能保持大形变配准过程中器官内部结构，改善配准结果平滑度，提高跨模态配准效果，可用于大形变跨模态的医学图像配准，协助医生做放疗和穿刺手术。

本发明授权基于语义掩膜的跨模态大形变图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义掩膜的跨模态大形变图像配准方法，其特征在于，包括： 1以跨模态大形变医学图像数据集作为原始数据，将其按照4∶1划分为训练集和测试集，训练集和测试集均包括标签和图像两部分，其中训练集的图像标记为IV，测试集的图像标记为IT； 2将训练集中的图像输入到Mask-RCNN网络中，使用训练集中的标签和Mask-RCNN网络的输出结果迭代更新网络参数，直到进行10000次迭代后，得到训练好的Mask-RCNN网络； 3将测试集和训练集中的图像输入到训练好的Mask-RCNN网络中，得到测试集的分割结果DT和训练集的分割结果DV； 4利用分割结果构建多级配准框架，并使用多级配准框架得到多级配准结果： 4a将测试集的分割结果DT和训练集的分割结果DV乘以固定系数L，得到测试集的均值语义掩膜MT和训练集的均值语义掩膜MV； 4b利用训练集的均值语义掩膜MV，构建用语义掩膜训练的仿射配准网络SA′，并使用SA′从测试集的均值语义掩膜MT得到仿射配准结果； 4c利用仿射配准结果生成训练集的质心主轴语义掩膜MPθV和测试集的质心主轴语义掩膜MPθT； 4d利用训练集的质心主轴语义掩膜MPθV，构建用语义掩膜训练的形变配准网络SB′，并使用SB′从测试集的质心主轴语义掩膜MPθT中得到形变配准结果，所得到的形变配准结果即多级配准结果。

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