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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种模态合成与增强的弱监督医学图像融合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：CN115375638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210951127.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种模态合成与增强的弱监督医学图像融合方法是由王丽芳;刘阳;米嘉;张炯设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模态合成与增强的弱监督医学图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像融合技术领域，具体涉及一种模态合成与增强的弱监督医学图像融合方法。针对多模态图像融合需要患者多次成像造成的对人体伤害和花费大、图像融合需配准大量成对数据集，时间长、难度大以及融合图像纹理及精细结构不够清晰的问题，本发明提出了基于CycleGAN与OctopusNet的模态合成与增强的弱监督医学图像融合方法，该方法由模态合成、图像增强与图像融合三部分组成。

本发明授权一种模态合成与增强的弱监督医学图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种模态合成与增强的弱监督医学图像融合方法，其特征在于，由模态合成、图像增强和图像融合三部分组成，包括以下步骤： 步骤1，在模态合成部分，MR图像通过多生成器模态合成网络训练得到的生成器，生成深层结构合成图与浅层细节合成图； 步骤2，在图像增强部分，MR图像通过双生成器图像增强网络训练得到的生成器，生成深层结构增强图与浅层细节增强图； 步骤3，在图像融合部分，以、、、和原始PET图像共同作为输入，通过多模态图像融合生成对抗网络，获得CT、MR、PET三模态融合图像： 所述多模态图像融合生成对抗网络以OctopusNet为基础，由编码、特征融合、解码三部分组成；所述编码部分为每个输入图像设置单独的编码器，编码器由3个编码块EB1，EB2，EB3和1个解码块DB两部分组成，每个编码块又由1个卷积层与1个Denseblock组成，用于深度特征提取，每个Denseblock为3个卷积层，每层的输出级联为下一层的输入，解码块DB由5个卷积层组成，输入图像通过编码块及解码块，由浅至深逐层特征提取，输出对应的图像特征块OUT1、OUT2、OUT3与OUT4； 所述特征融合部分将编码部分所获得的图像特征块进行同层特征融合，得到融合块FOUT1、FOUT2、FOUT3、FOUT4，将原始PET图像通过编码器提取的各层特征映射与融合块FOUT1、FOUT2、FOUT3、FOUT4串联在一起，获得输出块FFOUT1、FFOUT2、FFOUT3、FFOUT4； 所述解码部分将输出块FFOUT1、FFOUT2、FFOUT3、FFOUT4输入最大池化层进行下采样，使每个输出块通道数为1，得到生成图像F1、F2、F3、F4，将图像F1、F2、F3、F4通过图像融合生成器输出最终融合图像，图像融合鉴别器分别对生成图像F1、F2、F3、F4与图像融合生成器输出的最终融合图像进行一一鉴别；其中图像融合生成器是学习P域生成图像与Q域最终融合图像之间的映射函数，以及图像融合鉴别器的对抗性损失如公式10所示： 10 其中，为对抗性损失，为图像融合生成器内部结构损失函数，包含像素损失与SSIM损失，为0.1。

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