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龙图腾网获悉香港科技大学(广州)申请的专利医学图像生成方法和装置、电子设备及存储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：CN119579708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411149642.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权医学图像生成方法和装置、电子设备及存储介质是由朱磊;邢兆虎设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学图像生成方法和装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种医学图像生成方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：通过预设的模态解耦网络随机生成高斯噪声，并将高斯噪声转换为目标模态特征向量；将源模态医学图像和目标模态特征向量输入至预设的交叉条件网络，对源模态医学图像进行多尺度特征提取，得到多个尺度的源模态特征向量，再分别对每个尺度的源模态特征向量与目标模态特征向量进行特征融合，得到多个融合模态特征向量，最后对多个融合模态特征向量进行图像生成，得到目标模态医学图像，并且目标模态医学图像的模态与源模态医学图像的模态不同。本申请实施例能够降低不同模态医学图像的获取难度。

本发明授权医学图像生成方法和装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学图像生成方法，其特征在于，包括： 获取源模态医学图像； 通过预设的模态解耦网络随机生成高斯噪声，并将所述高斯噪声转换为目标模态特征向量； 将所述源模态医学图像和所述目标模态特征向量输入至预设的交叉条件网络，所述交叉条件网络包括特征提取子网络、条件嵌入子网络和图像生成子网络； 通过所述特征提取子网络对所述源模态医学图像进行多尺度特征提取，得到多个尺度的源模态特征向量； 通过所述条件嵌入子网络分别对每个尺度的所述源模态特征向量与所述目标模态特征向量进行特征融合，得到多个融合模态特征向量，具体包括：获取所述目标模态特征向量的第一特征维度和每个尺度的所述源模态特征向量的第二特征维度；针对每个尺度，根据所述第一特征维度和所述第二特征维度对所述目标模态特征向量进行特征转换，得到分布表示特征向量；针对每个尺度，将所述分布表示特征向量和所述源模态特征向量进行特征对位相加，得到所述融合模态特征向量； 通过所述图像生成子网络对多个所述融合模态特征向量进行图像生成，得到目标模态医学图像；所述目标模态医学图像的模态与所述源模态医学图像的模态不同； 所述模态解耦网络根据以下步骤训练得到： 获取第一样本医学图像；通过预设的模态表征模型对所述第一样本医学图像进行模态特征提取，得到样本模态特征向量；对所述样本模态特征向量进行增噪处理，得到第一模态特征向量；通过预设的去噪扩散模型对所述第一模态特征向量进行降噪处理，得到第二模态特征向量；根据所述样本模态特征向量和所述第二模态特征向量进行噪声损失计算，得到噪声损失数据；根据所述噪声损失数据对所述去噪扩散模型进行参数调整，得到所述模态解耦网络。

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香港科技大学(广州)，其通讯地址为：511453 广东省广州市南沙区笃学路1号；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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