北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院马博渊获国家专利权
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龙图腾网获悉北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院申请的专利一种跨模态图像生成和检测的方法及装置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：CN115272167B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210545711.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种跨模态图像生成和检测的方法及装置是由马博渊;赵基淮;班晓娟;王笑琨设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种跨模态图像生成和检测的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种跨模态图像生成和检测的方法及装置，属于图像处理和人工智能技术领域，能够实现跨模态生成医学影像，且完成目标检测；该方法包括：S1、获取两种以上模态的图像集并进行配准；S2、对图像集进行融合得到第一多模态融合图像；S3、利用第一多模态融合图像以及其对应的单模态图像对跨模态图像生成模型进行训练；S4、将第一多模态融合图像对应的单一模态图像输入跨模态图像生成模型中得到第二多模态融合图像；S5、将第二多模态融合图像和对应的第一多模态融合图像输入目标检测模型中进行训练；S6、对模型进行端到端调优，得到最终的跨模态图像生成模型和目标检测模型。
本发明授权一种跨模态图像生成和检测的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种跨模态图像生成和检测的方法，其特征在于，所述方法的步骤包括： S1、获取两种以上模态的图像集，并进行配准； S2、对配准后的图像集进行融合，得到第一多模态融合图像； S3、利用第一多模态融合图像以及其对应的所述两种以上模态图像中的一种单模态图像对跨模态图像生成模型进行训练，得到训练好的跨模态图像生成模型； S4、将第一多模态融合图像对应的所述两种以上模态图像中的所述一种单模态图像输入训练好的跨模态图像生成模型中，得到第二多模态融合图像； S5、将所述第二多模态融合图像和其对应的第一多模态融合图像输入目标检测模型中进行训练，得到训练好的目标检测模型； S6、对训练好的跨模态图像生成模型和目标检测模型进行端到端调优，得到最终的跨模态图像生成模型和目标检测模型。
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