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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于逆一致性隐式神经表示的形变图像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：CN117291955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202311243837.4，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权基于逆一致性隐式神经表示的形变图像配准方法及系统是由魏莹;朱振宇;宋锐设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于逆一致性隐式神经表示的形变图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于逆一致性隐式神经表示的形变图像配准方法及系统，包括以下过程：根据第一三维空间坐标网格以及预设的第一位移场生成网络，得到自第一图像至第二图像的第一位移场，根据第一位移场、第一图像以及第一空间转换网络，得到自第一图像至第二图像的第一配准图像；根据第二三维空间坐标网格以及预设的第二位移场生成网络，得到自第二图像至第一图像的第二位移场，根据第二位移场、第二图像以及第二空间转换网络，得到自第二图像至第一图像的第二配准图像；本发明通过逆一致约束实现联合估计图像对之间的正变换和反向变换的匹配，保证了图像对转换之间的可逆性。

本发明授权基于逆一致性隐式神经表示的形变图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于逆一致性隐式神经表示的形变图像配准方法，其特征在于，包括以下过程： 根据第一三维空间坐标网格以及预设的第一位移场生成网络，得到自第一图像至第二图像的第一位移场，根据第一位移场、第一图像以及第一空间转换网络，得到自第一图像至第二图像的第一配准图像； 根据第二三维空间坐标网格以及预设的第二位移场生成网络，得到自第二图像至第一图像的第二位移场，根据第二位移场、第二图像以及第二空间转换网络，得到自第二图像至第一图像的第二配准图像； 根据第一位移场以及第一转换网络，得到第一逆位移场，根据第二位移场以及第二转换网络，得到第二逆位移场； 根据第一配准图像和第二图像，得到第一相似度损失函数，根据第二配准图像和第一图像，得到第二相似度损失函数，以第一相似度损失函数和第二相似度损失函数的加和为相似度损失函数； 根据第一位移场得到第一光滑损失函数和第一雅可比损失函数，根据第二位移场得到第二光滑损失函数和第二雅可比损失函数，以第一光滑损失函数和第二光滑损失函数的加和为光滑损失函数，以第一雅可比损失函数和第二雅可比损失函数的加和为雅可比损失函数； 根据第一逆位移场和第二位移场，得到第一逆一致损失函数，根据第二逆位移场和第一位移场，得到第二逆一致损失函数，以第一逆一致损失函数和第二逆一致损失函数的加和为逆一致损失函数； 以相似度损失函数、光滑损失函数、雅可比损失函数和逆一致损失函数的加权和为最终的损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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