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龙图腾网恭喜武汉工商学院申请的专利双注意力变换器对比学习增强的3D医图配准方法及装置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：CN119579663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510114706.9，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权双注意力变换器对比学习增强的3D医图配准方法及装置是由边小勇;陈璐莹;喻国荣;彭敏;陈瑶;薛莲;罗艳玲设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本双注意力变换器对比学习增强的3D医图配准方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双注意力变换器对比学习增强的3D医图配准方法及装置，该配准方法包括：获取3D医学图像数据集并进行预处理；然后，对固定图像和浮动图像进行下采样以创建图像金字塔；接着，搭建基于变换器的配准网络，最后，利用损失函数计算固定图像与配准后图像之间的损失函数值，并通过反向传播优化网络模型，从而得到训练好的神经网络模型。本发明通过结合自注意力机制和交叉注意力机制，能够全面捕获局部和全局上下文信息，提高对图像细节和整体结构的建模能力。并利用对比损失函数度量图像之间对应特征点的距离。同时，采用归一化总梯度和模态独立邻域描述子损失函数进一步计算图像之间的相似性，提高了医学图像配准的准确性和精度。

本发明授权双注意力变换器对比学习增强的3D医图配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种双注意力变换器对比学习增强的3D医图配准方法，其特征在于，包括：获取3D医学图像数据，并划分为训练集和测试集；对划分的训练集和测试集进行预处理，并从预处理后的训练集中选择出固定图像和浮动图像；将每一对固定图像和浮动图像进行下采样以创建图像金字塔，并将金字塔中每一层的固定图像和浮动图像进行连接；将连接后的图像输入预先构建的基于变换器的配准网络得到金字塔的变形场，其中，基于变换器的配准网络包括三个阶段，每个阶段采用相同的模块，每个阶段包括图像块嵌入层、双注意力变换器和可变形配准头，图像块嵌入层用于对连接后的图像进行处理，得到块嵌入矩阵，双注意力变换器包括双注意力模块和前馈模块，双注意力模块用于采用层间注意力机制与自注意力机制对块嵌入矩阵进行处理，得到特征矩阵，前馈模块基于膨胀卷积，用于根据特征矩阵得到特征嵌入，可变形配准头用于根据特征嵌入得到最终变形场；利用最终变形场对浮动图像进行插值，得到配准后的浮动图像，通过点配准得到配准后的浮动图像与固定图像之间的组对应特征点，利用对比损失计算特征点之间的相似性，利用归一化总梯度和模态独立邻域描述子计算配准后的浮动图像与固定图像之间的相似性，根据组对应特征点之间的相似性、配准后的浮动图像与固定图像之间的相似性建立目标函数，通过目标函数对基于变换器的配准网络进行反向传播优化，得到训练好的神经网络模型；将测试集输入到训练好的神经网络模型，获得最优的变形场，利用最优的变形场对浮动图像进行可变形配准，获得最终的配准图像。

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