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龙图腾网获悉深智透医疗科技发展(上海)有限责任公司申请的专利一种3D-TOF-MRA图像生成模型训练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：CN119888446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411970921.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种3D-TOF-MRA图像生成模型训练方法及装置是由项磊;张志浩;宫恩浩设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种3D-TOF-MRA图像生成模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种3D‑TOF‑MRA图像生成模型训练方法及装置，获取并处理T1w图像、T2w图像、Flair图像和TOF图像，将预处理后的前三种图像与TOF图像拼接并输入判别器得到真实判别图像；同时，将前三种图像拼接后输入Unet架构的生成器中得到生成器输出图像；将生成器输出图像与前三种图像拼接输入判别器得到生成判别图像；通过比较真实判别图像与全1矩阵、生成判别图像与全0矩阵的损失，以及生成器输出图像与TOF图像的损失，反向传播更新判别器和生成器权重，直至生成高质量3D‑TOF‑MRA图像。利用本申请训练出来的图像生成模型可以生成质量更高、细节更精确的3D‑TOF‑MRA图像。

本发明授权一种3D-TOF-MRA图像生成模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种3D-TOF-MRA图像生成模型训练方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取同一部位的T1-weighted图像、T2-weighted图像、Flair图像和TOF-MRA标准图像； 步骤2：将所述T1-weighted图像、所述T2-weighted图像、所述Flair图像和所述TOF-MRA标准图像进行预处理； 步骤3：将预处理后的所述T1-weighted图像、所述T2-weighted图像和所述Flair图像与所述TOF-MRA标准图像进行拼接，并输入到预先构建的条件生成对抗网络的判别器中，得到判别器输出的真实判别图像； 步骤4：将预处理后的所述T1-weighted图像、所述T2-weighted图像和所述Flair图像进行拼接，并输入到预先构建的条件生成对抗网络的生成器中，得到生成器输出图像；其中，所述生成器为Unet架构网络； 步骤5：将预处理后的所述T1-weighted图像、所述T2-weighted图像和所述Flair图像与所述生成器输出图像进行拼接，并输入到所述判别器中，得到判别器输出的生成判别图像； 步骤6：计算所述真实判别图像与全1矩阵和所述生成判别图像与全0矩阵的损失函数，并反向传播更新所述判别器权重； 步骤7：计算所述生成器输出图像与所述TOF-MRA标准图像的损失函数以及所述生成判别图像与全1矩阵的损失函数，并反向传播更新所述生成器权重； 步骤8：重复步骤6与步骤7，直到训练出能够生成高质量的3D-TOF-MRA图像生成模型。

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深智透医疗科技发展(上海)有限责任公司，其通讯地址为：200333 上海市普陀区金沙江路938号10层1105-1106室；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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