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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种医学图像双向非刚性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：CN121095300B 。

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：202511623096.1，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种医学图像双向非刚性配准方法及系统是由闵哲;王琪霖;杨梦婷设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像双向非刚性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领域，为了解决现有医学图像配准中单向配准导致循环误差累积、训练策略单一以及泛化性与鲁棒性不足等问题，提出一种医学图像双向非刚性配准方法及系统；构建医学图像配准模型，包括前向配准网络和后向配准网络；利用前向配准网络学习移动图像到固定图像的空间变换；所述后向配准网络学习固定图像到移动图像的空间变换；在医学图像配准模型训练中，首先交替训练前向配准网络的参数和后向配准网络的参数，然后通过循环一致性损失联合优化前向配准网络的参数和后向配准网络的参数；本发明方案兼顾精度、鲁棒性与泛化性。

本发明授权一种医学图像双向非刚性配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种医学图像双向非刚性配准方法，其特征在于，包括： 获取待配准的医学图像，将所获取的待配准的医学图像输入训练后的医学图像配准模型，得到配准结果； 其中，所述医学图像配准模型包括前向配准网络和后向配准网络；利用所述前向配准网络学习移动图像到固定图像的空间变换；利用所述后向配准网络学习固定图像到移动图像的空间变换；在所述医学图像配准模型训练中，执行循环交叉训练策略，基于前向配准损失迭代优化前向配准网络参数，基于后向配准损失迭代优化后向配准网络参数，引入循环一致性损失同步联合优化前向配准网络参数与后向配准网络参数； 所述前向配准网络训练的前向优化总损失函数为： ； ； ； 其中，为前向图像相似性损失；为前向变形场平滑性损失；为前向优化总损失函数；为第个体素位置经前向变换后的移动图像灰度值，为前向配准图像的像素均值；为固定图像第i个体素的灰度值，为固定图像的像素均值；为训练集图像对总数，为第组图像对对应前向变形场的体素空间梯度；为平滑度损失权重系数；为L2范数的平方； 所述后向配准网络训练的后向优化总损失函数为： ； ； ； 其中，为后向图像相似性损失，为后向变形场平滑性损失；为后向优化总损失函数；为第个体素位置经后向变换后的固定图像灰度值，为后向配准图像的像素均值；为移动图像第个体素的灰度值，为移动图像的像素均值；为训练集图像对总数，为第组图像对对应前向变形场的体素空间梯度；为平滑度损失权重系数；为L2范数的平方。

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