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龙图腾网恭喜中国科学院精密测量科学与技术创新研究院申请的专利一种基于无监督学习的CT通气功能成像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：CN114387314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210021822.2，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权一种基于无监督学习的CT通气功能成像方法是由周欣;王成;肖洒;李梓萌;孙献平;叶朝辉设计研发完成，并于2022-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督学习的CT通气功能成像方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于无监督学习的CT通气功能成像方法。基于卷积神经网络，搭建无监督配准模块和通气功能成像模块，两者组成CT通气功能成像网络；构建无监督形式的损失函数；制作训练集，将多名受试者的两种不同呼吸状态的肺部CT图像作为输入，无需任何标签，对CT通气功能成像网络进行无监督训练。对新受试者进行CT通气功能成像，将新受试者的两种不同呼吸状态的肺部CT图像输入到已训练好的CT通气功能成像网络中，即可在数秒内自动输出该受试者的通气功能像。本发明能快速实现受试者的通气功能成像，用于实时评估受试者的局部和整体通气功能。

本发明授权一种基于无监督学习的CT通气功能成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督学习的CT通气功能成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集受试者两种不同呼吸状态的肺部CT图像并进行预处理，肺部CT图像包括CT1图像和CT2图像，将每名受试者预处理后的CT1图像和CT2图像合并为一个双通道图像；步骤2、构建CT通气功能成像网络，CT通气功能成像网络包括无监督配准模块和通气功能成像模块，无监督配准模块根据双通道图像生成初始的空间变换和初始的形变图像，通气功能成像模块根据初始的空间变换生成最终总空间变换、最终形变图像和通气功能像；步骤3、构建CT通气功能成像网络的损失函数L，L＝Lsim+λ*LT其中，Lsim为CT2图像与最终形变图像之间的相似性测度，λ表示空间变换的约束项的权重，LT为最终总空间变换的约束项；步骤4、制作CT通气功能成像网络的训练集，不同受试者的双通道图像构成训练集中的样本；步骤5、通过训练集对CT通气功能成像网络进行无监督训练，获得CT通气功能成像网络的最终参数；步骤6、采集新受试者的肺部两种呼吸状态的CT1图像和CT2图像，生成双通道图像输入到CT通气功能成像网络，获得新受试者的通气功能像。

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