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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利一种模态输入可变的多模态医学图像融合方法和模型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：CN119809955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510298838.1，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种模态输入可变的多模态医学图像融合方法和模型是由李小松;徐宇燊;黄庄钒;李浩宇;陈璁;谭海曙设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模态输入可变的多模态医学图像融合方法和模型在说明书摘要公布了：本申请属于图像处理技术领域，公开了一种模态输入可变的多模态医学图像融合方法和模型，通过基于Mamba的条件扩散融合模型逐步对融合图像进行去噪处理，并利用期望最大化模块根据输入源图像及其模态数量对输出特征进行校正，从而实现了对不同模态数量医学图像的灵活融合，提高了融合图像质量，具有能够适应不同模态数量的医学图像融合需求，提高融合图像质量的优点。

本发明授权一种模态输入可变的多模态医学图像融合方法和模型在权利要求书中公布了：1.一种模态输入可变的多模态医学图像融合模型，其特征在于，包括基于Mamba的条件扩散融合模型和期望最大化模块； 所述基于Mamba的条件扩散融合模型用于以预设纯噪声图像作为初始化的融合图像，逐步地对融合图像进行去噪处理； 所述期望最大化模块用于根据输入源图像及其模态数量，通过调整似然性对所述基于Mamba的条件扩散融合模型每步去噪处理后的输出特征进行校正，得到校正输出特征；在所述基于Mamba的条件扩散融合模型完成预设步数的去噪处理前，把所述校正输出特征作为输入所述基于Mamba的条件扩散融合模型的融合图像以进行下一步去噪处理；在所述基于Mamba的条件扩散融合模型完成预设步数的去噪处理时，把所述校正输出特征作为最终融合图像进行输出；以此，使所述最终融合图像与所述输入源图像及其模态数量相匹配；所述输入源图像的模态数量为2或3； 所述期望最大化模块在根据输入源图像及其模态数量，通过调整似然性对所述基于Mamba的条件扩散融合模型每步去噪处理后的输出特征进行校正，得到校正输出特征的时候，执行： 自由切换融合任务的损失函数可以取为： ; 其中，为权重，为所述基于Mamba的条件扩散融合模型在当前步去噪处理后的输出特征，表示输入源图像中的第一个模态的源图像，表示输入源图像中的第二个模态的源图像，为输入源图像中的第三个模态的源图像，若输入源图像只包含两个模态的源图像，则为零矩阵； 设第一参考特征为，第二参考特征为； 根据以下公式，使用坐标下降法迭代计算校正的第一参考特征： ； 其中，k、u为约束变量，为当前迭代步得到的所述校正的第一参考特征，为上一迭代步得到的所述校正的第一参考特征，的初始值为对应于的第一参考特征x，为快速傅里叶逆变换函数，为快速傅里叶变换函数，为梯度算子，为k的梯度，表示的共轭复数，表示逐元素相乘，和为常数参数，M、N为潜在变量矩阵， 根据所述校正的第一参考特征，利用以下公式计算所述校正输出特征： ； 其中，为所述校正输出特征。

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