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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利小波变换增强的混合融合多模态MR合成CT系统及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：CN120726185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511163553.3，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权小波变换增强的混合融合多模态MR合成CT系统及方法是由虞刚;张德康;朱士腾;杨俊婷;王云刚;李刚;王慧;张子健;王晶晶设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本小波变换增强的混合融合多模态MR合成CT系统及方法在说明书摘要公布了：本申请属于医学图像处理技术领域，具体涉及小波变换增强的混合融合多模态MR合成CT系统及方法，系统包括：图像预处理模块、混合融合网络训练模块、图像合成模块；混合融合网络训练模块包括混合融合网络，混合融合网络包括T1编码器、T2编码器、混合融合模块和解码器；T1编码器和T2编码器均包括依次串联的五个残差卷积编码块；混合融合模块包括五个混合融合块，T1编码器和T2编码器中五个残差卷积编码块输出的五个不同分辨率的输出特征分别输入至五个混合融合块中；所述解码器包括依次串联的四个解码块和输出层。本发明能够生成高质量伪CT，合成精度高、结构细节保留好、计算效率高，适用于肿瘤放疗、术前规划等场景。

本发明授权小波变换增强的混合融合多模态MR合成CT系统及方法在权利要求书中公布了：1.小波变换增强的混合融合多模态MR合成CT系统，其特征在于，包括：图像预处理模块、混合融合网络训练模块、图像合成模块； 所述混合融合网络训练模块包括混合融合网络，混合融合网络包括T1编码器、T2编码器、混合融合模块和解码器； T1编码器和T2编码器的结构相同，均包括依次串联的五个残差卷积编码块； 所述混合融合模块包括五个混合融合块，分别对应于T1编码器和T2编码器的五个残差卷积编码块，T1编码器和T2编码器中五个残差卷积编码块输出的五个不同分辨率的输出特征分别输入至对应的混合融合块中； 所述混合融合块包括并联的先验公式融合模块和交叉注意力融合模块，T1编码器中残差卷积编码块和T2编码器中残差卷积编码块的输出特征分别输入至先验公式融合模块和交叉注意力融合模块中，先验公式融合模块和交叉注意力融合模块的输出特征拼接后得到混合融合块的输出特征； 所述先验公式融合模块分别对T1编码器中残差卷积编码块和T2编码器中残差卷积编码块的输出特征进行逐元素相加、逐元素相乘及逐元素取最大值操作，并将三组结果在通道维度进行拼接；先验公式融合模块的输出特征为： ，其中，和分别表示T1编码器中残差卷积编码块的输出特征和T2编码器中残差卷积编码块的输出特征；Concat表示通道维度拼接运算，max表示逐元素取最大值运算； 所述交叉注意力融合模块包括并联的T1交叉注意力融合链路和T2交叉注意力融合链路，T1交叉注意力融合链路和T2交叉注意力融合链路的结构相同，均包括第二残差连接和串联的图像块嵌入模块和多头自注意力机制，第二残差连接将图像块嵌入模块的输入特征和多头自注意力机制的输出特征相加得到交叉注意力融合链路的输出特征； 图像块嵌入模块用于输出图像嵌入特征，图像嵌入特征的计算公式为： ，，其中，表示图像块嵌入模块的输入特征；表示划分和展平操作； 表示图像嵌入表示；表示位置嵌入矩阵； 所述多头自注意力机制包括形状重整层、通道压缩层、小波变换层、卷积过滤层、逆小波变换层和多头自注意力模块；形状重整层、通道压缩层、小波变换层和卷积过滤层依次连接，卷积过滤层的输出分为两支，分别输入至多头自注意力模块和逆小波变换层中，多头自注意力模块和逆小波变换层的输出信息进行拼接融合，得到多头自注意力机制的输出特征； 所述解码器包括依次串联的四个解码块和输出层，第一个解码块的输入特征为第四个混合融合块和第五个混合融合块的输出特征，其余解码块的输入特征为上一解码块的输出特征和同一分辨率的混合融合块的输出特征；第四个解码块的输出特征经过输出层得到合成CT图像。

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