长春理工大学曲峰获国家专利权
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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种医学图像形变配准方法及其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：CN121169982B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511705819.2，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种医学图像形变配准方法及其系统是由曲峰;安炫辰;苗语;师为礼;关媛元设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种医学图像形变配准方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学图像形变配准方法及其系统，属于医学图像处理技术领域。本发明旨在解决现有配准方法在处理大尺度非刚性变形时精度不足、拓扑结构破坏以及跨尺度建模能力有限的问题。所提方法融合扩散模型的语义感知能力与神经细胞自动机的局部演化特性，通过构建多尺度图像金字塔，在各尺度上引入条件扩散模型提取潜在语义得分，引导NCA模块对局部区域进行迭代建模，从而生成保持拓扑一致性的变形场。最终通过尺度间逐层递进的方式，获得高精度的非刚性配准结果。
本发明授权一种医学图像形变配准方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种医学图像形变配准方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：基于一对待配准的三维医学图像，构建多尺度金字塔，所述一对待配准的三维医学图像包括移动图像和固定图像； 步骤2：对步骤1的多尺度金字塔，提取当前尺度下的语义差异，通过多步反向扩散过程输出一个潜在特征得分张量； 步骤3：将从步骤2扩散模型中生成的潜在特征得分张量、输入图像对以及上一尺度输出的变形场，输入到NCA模块，进行局部区域形变建模，生成变形场并输出； 步骤4：在每一尺度中，将步骤3生成的变形场作用于移动图像，得到在该尺度中配准后的图像，并计算该尺度中配准后的图像与固定图像之间的图像相似性损失； 步骤5：重复步骤2至步骤4，直至预设的尺度级别，完成对最终的变形场的生成，并将最终的变形场作用于移动图像，得到最终配准后的三维医学图像。
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