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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于互信息及L-BFGS优化的三维CT/PET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：CN115661219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211369943.2，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于互信息及L-BFGS优化的三维CT/PET图像配准方法是由陈阳;孙良启设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互信息及L-BFGS优化的三维CT/PET图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于互信息及L‑BFGS优化的三维CTPET图像配准方法，属于计算、推算或计数的技术领域。本发明的配准方法为刚性粗配准和B样条弹性精配准两阶段级联的过程，利用互信息测度的精度优势及降噪预处理，解决了多模态影像传统配准方法因数据模态及灰度差异导致的精度欠缺问题，且采用L‑BFGS改进优化算法，较大程度减少了传统配准中迭代计算次数，充分发挥了二阶收敛性优化算法速度优势，较大削减配准耗时。总结而言，本发明的配准方法在三维CTPET多模态图像配准问题中展现了较高的精度和速度优势。

本发明授权一种基于互信息及L-BFGS优化的三维CT/PET图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于互信息及L-BFGS优化的三维CTPET图像配准方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集一例PET模态的三维体数据和一例CT模态的三维体数据，以一例三维体数据为3D参考图像，以另一例三维体数据为3D浮动图像； 步骤2，分别对3D参考图像的三维体数据和3D浮动图像的三维体数据进行背景降噪预处理； 步骤3，以经背景降噪预处理后的3D参考图像的三维体数据为参考，对经背景降噪预处理后的3D浮动图像进行分辨率与方向预处理； 步骤4，在RAS坐标系下对经背景降噪处理后的3D参考图像和经分辨率与方向预处理后的3D浮动图像进行空间位置初始化； 步骤5，依据L-BFGS优化算法获得的几何变换模型形变参数矩阵对3D浮动图像经RAS坐标下空间位置初始化后的图像进行几何变换； 步骤6，以经RAS坐标下空间位置初始化后的3D参考图像在RAS坐标下所在空间区域为感兴趣区域，获取经步骤5几何变换后的3D浮动图像在所述感兴趣区域内的灰度图像； 步骤7，计算所述经RAS坐标下空间位置初始化后的3D参考图像与经步骤5几何变换后的3D浮动图像在所述感兴趣区域内的灰度图像的互信息指标； 步骤8，以所述经RAS坐标下空间位置初始化后的3D参考图像与经步骤5几何变换后的3D浮动图像在所述感兴趣区域内的灰度图像的互信息指标取负为目标函数，重复步骤5至步骤7，在3D-刚性变换配准阶段采用L-BFGS优化算法获取所述目标函数收敛的3D-刚性变换形变参数矩阵，在B样条弹性变换配准阶段采用L-BFGS优化算法获取所述目标函数收敛时的B样条弹性变换形变参数矩阵； 步骤9，所述目标函数收敛时的3D-刚性变换形变参数矩阵与目标函数收敛时的B样条弹性变换形变参数矩阵组合成L-BFGS优化算法获得的几何变换模型形变参数矩阵，输出3D-刚性配准阶段和B样条弹性配准阶段的配准位移场和最终的配准结果。

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