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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利运动分解模型的医学图像配准方法、装置、设备及介质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：CN116912299B 。

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：202311080064.2，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权运动分解模型的医学图像配准方法、装置、设备及介质是由王毅;王海桥设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本运动分解模型的医学图像配准方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种运动分解模型的医学图像配准方法、装置、设备及介质，其中方法包括：采集待配准的固定医学图像和移动医学图像，并对待配准的固定医学图像和移动医学图像进行预处理，得到初始医学图像数据；通过共享权重的编码模块提取初始医学图像数据中的结构化图像特征，得到移动特征图和固定特征图，其中，移动特征图和固定特征图均包括五层特征图；将每一层移动特征图和固定特征图依次输入至对应的估计器中，并在每一估计器中将所生成的残差变形场经过上采样后与总残差变形场进行融合，得到目标总残差变形场；根据目标总残差变形场将移动特征图进行配准，得到目标配准图像。本发明提高了医学图像配准的精准度。

本发明授权运动分解模型的医学图像配准方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种运动分解模型的医学图像配准方法，其特征在于，包括： 采集待配准的固定医学图像和移动医学图像，并对所述待配准的固定医学图像和移动医学图像进行预处理，得到初始医学图像数据； 通过共享权重的编码模块提取所述初始医学图像数据中的结构化图像特征，得到移动特征图和固定特征图，其中，所述移动特征图和所述固定特征图均包括五层特征图； 将每一层所述移动特征图和所述固定特征图依次输入至对应的估计器中，并在每一所述估计器中将所生成的残差变形场经过上采样后与总残差变形场进行融合，得到目标总残差变形场，其中，每一所述估计器包括运动分解Transformer模块和重新生成模块； 根据所述目标总残差变形场将所述移动特征图进行配准，得到目标配准图像； 所述将每一层所述移动特征图和所述固定特征图依次输入至对应的估计器中，并在每一所述估计器中将所生成的残差变形场经过上采样后与总残差变形场进行融合，得到目标总残差变形场，包括： 将每一层所述移动特征图和所述固定特征图依次输入至对应的所述估计器中； 在第一个估计器中的运动分解Transformer模块基于第五层移动特征图和第五层固定特征图生成初始残差变形场； 通过所述第一个估计器中的重新生成模块基于所述初始残差变形场生成目标残差变形场，并将所述目标残差变形场作为初始总残差变形场； 将前四层的所述移动特征图和所述固定特征图输入至对应的后四个估计器中，在每一所述估计器中将所生成的残差变形场经过上采样后与所述总残差变形场进行融合，得到所述目标总残差变形场； 所述通过所述第一个估计器中的重新生成模块基于所述初始残差变形场生成目标残差变形场，并将所述目标残差变形场作为初始总残差变形场，包括： 基于所述第一个估计器中的所述重新生成模块对所述初始残差变形场进行三通道卷积处理，得到卷积层输出结果； 通过对所述卷积层输出结果进行缩放和平方处理，得到三通道的静态速度场； 基于所述三通道的静态速度场生成所述目标残差变形场，并将所述目标残差变形场作为所述初始总残差变形场。

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