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龙图腾网恭喜宁夏大学申请的专利基于傅里叶特征的跨模态医学图像合成方法、系统及设备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：CN116664711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202310633777.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于傅里叶特征的跨模态医学图像合成方法、系统及设备是由刘昊;马梅;汤颖;李振东;林灵设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于傅里叶特征的跨模态医学图像合成方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供基于傅里叶特征的跨模态医学图像合成方法、系统及设备，属于计算机视觉的医学图像合成技术领域。包括：利用伪目标模态生成器PTMG生成源模态图像Isource的伪目标模态图像Ipt；风格特征提取器Estyle从伪目标模态图像Ipt提取风格特征xstyle，再由多层感知机模块MLP处理风格特征xstyle得到风格特征基于Shapley值，频率选择模块FSS基于伪目标模态图像Ipt和源模态图像Isource提取一致的结构信息Ts，并利用空间注意力模块SAM对结构信息Ts进行调整；结构特征提取器E从源模态图像Isource提取结构特征xstruct；将结构特征xstruct与调整后的结构信息Ts作元素级乘法，得到增强结构特征生成器G合成风格特征以及增强结构特征生成目标模态图像Itarget，

本发明授权基于傅里叶特征的跨模态医学图像合成方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶特征的跨模态医学图像合成方法，其特征在于，包括：步骤S1，利用伪目标模态生成器PTMG生成源模态图像Isource的伪目标模态图像Ipt，所述源模态图像Isource为具有解剖结构的图像；步骤S2，风格特征提取器Estyle从所述伪目标模态图像Ipt提取风格特征xstyle，再由多层感知机模块MLP处理所述风格特征xstyle得到风格特征步骤S3，基于Shapley值，频率选择模块FSS基于所述伪目标模态图像Ipt和所述源模态图像Isource提取一致的结构信息Ts，并利用空间注意力模块SAM对所述结构信息Ts进行调整；步骤S4，结构特征提取器E从所述源模态图像Isource提取结构特征xstruct；步骤S5，将所述结构特征xstruct与调整后的结构信息Ts作元素级乘法，得到增强结构特征步骤S6，生成器G合成所述风格特征以及所述增强结构特征生成目标模态图像Itarget，所述步骤S3频率选择模块FSS基于所述伪目标模态图像Ipt和所述源模态图像Isource提取一致的结构信息Ts包括：步骤S31，向所述选择模块FSS输入所述源模态图像Isource和所述伪目标模态图像Ipt，其中，Isource与Ipt的图像大小均为d1×d2；步骤S32，创建频域分量集合和 其中，f表示二维余弦变换DCT，所述伪目标模态图像Ipt变换到频域表示为fIpt，所述源模态图像Isource变换到频域表示为fIsource，fI·,·表示图像I的频率分量，频域分量集合中去除图像的平均值所对应的分量fI0,0，令频域分量表示为： 其中，分别表示二维DCT谱系；分别表示输入图像；步骤S33，计算所述伪目标模态图像Ipt和所述源模态图像Isource的结构相似性RS：RS＝SSIMf-1Ms⊙fIsource,f-1Ms⊙fIpt其中，f-1表示二维离散余弦变换DCT的逆运算，⊙表示Hadamard乘积，Ms是根据联盟S生成的掩码；SSIM的计算公式为： 其中，μ1是f-1Ms⊙fIsource的平均值，μ2是f-1Ms⊙fIpt的平均值，σ1是f-1Ms⊙fIsource的方差，σ2是f-1Ms⊙fIpt的方差，σ1,2是f-1Ms⊙fIsource和f-1Ms⊙fIpt的协方差，c1＝k1L2，c2＝k2L2是用于维持稳定性的常数；L是输入图像像素值的动态范围，k1＝0.01，k2＝0.03；MS的计算公式为： 其中，u为水平方向位置，v为垂直方向位置，表示指示函数，当满足fIu,v∈S时取值为1，当不满足fIu,v∈S时取值为0；步骤S34，根据所述RS计算各个频域分量i的Shapley值 其中，是在集合中不同排列π下各频域分量i加入组合带来的平均边际贡献，为频域分量集合的所有排列方式的集合，πi表示频域分量在排列π中所处的位置；表示在排列π中、排在频域分量i前面的频域分量集合；联盟S获得的奖励定义为： 步骤S35，按照从大到小顺序选取前k个所对应的k个频域，将k个频域成分转换为空域，得到结构一致性图像记作Ts。

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