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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于物理信息神经网络的非刚性医学图像配准方法及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：CN120510193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510523909.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于物理信息神经网络的非刚性医学图像配准方法及系统是由闵哲;马世兴设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的非刚性医学图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，提供了基于物理信息神经网络的非刚性医学图像配准方法及系统，包括：基于源点集和目标点集，通过物理信息神经网络，得到配准结果；其中，物理信息神经网络对源点集和目标点集分别进行特征提取后，将源点集特征和目标点集特征进行特征拼接，再与降采样源点集进行特征拼接，得到融合特征，将融合特征输入至多层感知机结构的位移特征回归分支，回归出非刚性位移场，将非刚性位移场与源点集逐点相加后，进行反归一化处理，得到配准结果；所述物理信息神经网络利用位移、应力和或应变之间的耦合关系，构建反向传播总损失。实现了高效、高精度且物理合理的非刚性配准。

本发明授权基于物理信息神经网络的非刚性医学图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于物理信息神经网络的非刚性医学图像配准方法，其特征在于，包括： 获取MRI图像中提取的源点集和TRUS图像中提取的目标点集； 基于源点集和目标点集，通过物理信息神经网络，得到配准结果； 其中，物理信息神经网络对源点集和目标点集分别进行特征提取后，将源点集特征和目标点集特征进行特征拼接，再与降采样源点集进行特征拼接，得到融合特征，将融合特征输入至多层感知机结构的位移特征回归分支，回归出非刚性位移场，将非刚性位移场与源点集逐点相加后，进行反归一化处理，得到配准结果；所述物理信息神经网络利用位移和应变之间的耦合关系，构建反向传播总损失，或者利用位移、应力和应变之间的耦合关系，构建反向传播总损失； 若所述物理信息神经网络利用位移和应变之间的耦合关系，则所述物理信息神经网络还包含一个应变特征回归分支，所述应变特征回归分支通过融合特征回归预测应变场，并通过应力场计算公式得到应力场；所述反向传播总损失包括配准损失、源应变场和预测应变场之间的差异、应力场引起的材料内部能量变化以及应力场满足物理力学平衡条件； 若所述物理信息神经网络利用位移、应力和应变之间的耦合关系，则所述物理信息神经网络还包含一个应变特征回归分支和应力特征回归分支；所述应变特征回归分支通过融合特征回归预测应变场，并通过应力场计算公式得到应力场；所述应力特征回归分支通过融合特征回归预测应力场，通过源应力场计算的逆过程求解得到应变场；所述反向传播总损失包括配准损失、源应变场和预测应变场之间的差异、源应力场和预测应力场之间的差异、应力场引起的材料内部能量变化、应变场引起的材料内部能量变化以及应力场和应变场满足物理力学平衡条件。

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