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龙图腾网获悉新疆大学;新疆医科大学第一附属医院申请的专利一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合装置和方法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：CN116681635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310676311.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合装置和方法是由李敏;吕小毅;王云玲;陈晨;陈程;左恩光设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合装置和方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合模型和方法。一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合模型，包括：双脑异向网络模块和损失函数模块；所述的双脑异向网络模块包括：Lefthemisphere1、Lefthemispher2和Righthemisphere；其中，所述的Lefthemisphere1、Lefthemispher2作为主干网络来分别提取全局特征；所述的Righthemisphere是一个动态引导网络，用于提取局部特征；所述的损失函数模块驱动网络关注边缘细节和结构信息。本发明所述的一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合模型和方法，采用全局特征动态引导局部特征的方式，以此达到长期动态指导性关系建模，使得该网络能够充分实现跨东西半球集成互补特征信息的功能，解决多模态医学图像融合中的问题。

本发明授权一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双脑异向网络的多模态医学图像的融合装置，其特征在于，所述的融合装置包括：双脑异向网络模块和损失函数模块； 所述的双脑异向网络模块包括：Lefthemisphere1、Lefthemispher2和Righthemisphere； 其中，所述的Lefthemisphere1、Lefthemispher2作为主干网络来分别提取全局特征；所述的Lefthemisphere1包括：OD模块、Transformermodel1模块和Transformermodel2模块；所述的Lefthemisphere2包括：OD1模块、OD2模块和Transformerblock模块； 所述的Righthemisphere是一个动态引导网络，用于提取局部特征，包括：DAFM_1模块、DAFM_2模块和DAFM_3模块； 所述的损失函数模块来训练双脑异向网络，驱动网络关注边缘细节和结构信息； 所述的损失函数模块采用以下公式： Lall＝LSSIM+LRMI+LTexture， 其中，LSSIM、LRMI和Lintensity分别表示结构级损失、区域级损失和纹理损失； 所述的结构级损失采用以下公式： ssim·表示结构相似度操作； 所述的区域级损失采用以下公式：式中γ和δ用于平衡的超参数； RMI定义如下公式所示： 式中，ε∈[0,1]是权重参数，代表源图像I和融合后图像之间的正常交叉熵损失，C代表批次大小，代表相互信息的下限； 所述的纹理损失采用以下公式： 式中，为Prewitte梯度算子，|·|表示绝对运算，‖‖1表示l1范数。

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新疆大学;新疆医科大学第一附属医院，其通讯地址为：830000 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市天山区胜利路666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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