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龙图腾网恭喜复旦大学;粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)申请的专利基于transformer的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：CN115170622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210515128.6，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于transformer的医学图像配准方法及系统是由戴健;于泽宽;耿道颖;金倞设计研发完成，并于2022-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于transformer的医学图像配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于transformer的医学图像配准方法及系统，包括：步骤S1：获取医学图像对，包括浮动图像和固定图像，并进行预处理；步骤S2：将预处理后的浮动图像通过三个阶段的下采样，生成特征图；步骤S3：构建transformer网络模型，将每阶段下采样生成的特征图展开为一维向量，加入位置嵌入向量送入transformer编码器模块；步骤S4：固定图像按照步骤S2和步骤S3，生成向量，送入transformer结构解码器模块；步骤S5：对transformer网络模型输出的向量进行上采样特征融合，生成形变场；步骤S6：根据生成的形变场对待配准医学图像进行配准。本发明能够提升图像局部信息和全局信息的联系，从而提升无监督学习下图像配准的效果。

本发明授权基于transformer的医学图像配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于transformer的医学图像配准方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取医学图像对，包括浮动图像和固定图像，并对浮动图像和固定图像进行预处理，得到预处理后的浮动图像和预处理后的固定图像；步骤S2：将预处理后的浮动图像通过三个阶段的下采样，生成三种不同尺度和分辨率的特征图；步骤S3：构建transformer网络模型，包括编码器模块和解码器模块，将每阶段下采样生成的特征图展开为一维向量，加入位置嵌入向量送入transformer编码器模块；步骤S4：预处理后的固定图像按照步骤S2和步骤S3，生成向量，送入transformer结构解码器模块；步骤S5：对transformer网络模型输出的向量进行上采样特征融合，生成形变场；步骤S6：根据生成的形变场对待配准医学图像进行配准；所述步骤S5包括：Transformer输出的序列划分三个部分，调整每部分序列的大小对应每阶段特征图的尺寸，采用自顶向下融合的策略；第一序列的特征图进行两倍的双线性上采样操作与第二序列的特征图进行融合；再将融合后的第二序列的特征图进行上采样操作生成两倍大小的特征图，与第三序列的特征图进行融合；最后建立与固定图像大小的3通道输出，分别对应于图像中各体素点X、Y、Z方向的位移。

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