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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利基于肺部DR图像到CT呼吸运动图像的生成方法和系统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：CN120976356B 。

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：202511499940.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于肺部DR图像到CT呼吸运动图像的生成方法和系统是由郑强;李云龙;王璇;苏开乐;赵宁;张泽华;王钰昊设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于肺部DR图像到CT呼吸运动图像的生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像生成技术领域，具体为基于肺部DR图像到CT呼吸运动图像的生成方法和系统，本发明方法首先获取多个患者的DR数据和CT数据，经预处理后，形成了泛化性数据集，训练生成对抗网络，得到泛化生成对抗网络；然后，利用手术介入前目标患者的一个历史呼吸周期内的多期CT数据和DR数据，获取特异性数据集，训练泛化生成对抗网络，得到适用于目标患者的特异性生成对抗网络，大幅减少个体差异导致的生成偏差，提升生成影像与患者真实生理状态的匹配度；最后，在介入手术、放射治疗过程中，仅需实时获取目标患者肺部的DR数据，就能得到患者的实时4DCT数据，从而使得病灶定位和靶向治疗更加及时、精准。

本发明授权基于肺部DR图像到CT呼吸运动图像的生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于肺部DR图像到CT呼吸运动图像的生成方法，其特征在于，包括如下操作： S1、获取多个患者肺部的DR数据和CT数据，经预处理后，形成了泛化性数据集，训练生成对抗网络，得到泛化生成对抗网络； 训练生成对抗网络中的处理操作为：基于X光图和对应的边缘特征图，获取X光浅层信息特征、X光中层信息特征、X光深层信息特征；将X光深层信息特征，与边缘特征图对应的深层边缘特征进行拼接，经多通道特征融合处理，得到通道增强特征；X光图是基于DR数据和CT数据得到的； 将通道增强特征扩展为三维后，经若干次非局部注意力处理，得到注意力增强特征； 注意力增强特征与X光浅层信息特征、X光中层信息特征、X光深层信息特征，经基于残差连接的交叉注意力处理后，经三维重建，得到伪CT数据； 当每个伪CT数据与对应真实CT数据的训练损失值，小于损失阈值时，训练结束，得到泛化生成对抗网络； S2、获取目标患者肺部的包含一个历史呼吸周期内的多期CT数据，将多期CT数据中的第一期CT数据配准到其他期CT数据中，得到多期配准位移场，经采样扩充后，使用扩充位移场变换其他期CT数据，得多个CT训练数据，与目标患者DR数据，经预处理后，形成特异性数据集； 利用特异性数据集训练泛化生成对抗网络，得到特异性生成对抗网络； S3、实时获取目标患者肺部的DR数据，经特异性生成对抗网络处理，实时得到CT生成数据。

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烟台大学，其通讯地址为：264005 山东省烟台市莱山区清泉路30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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