恭喜江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)龚长飞获国家专利权
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龙图腾网恭喜江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)申请的专利一种伪CT跨模态转换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：CN119991751B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510473259.6，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权一种伪CT跨模态转换方法及系统是由龚长飞;张云设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种伪CT跨模态转换方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种伪CT跨模态转换方法及系统，该方法通过将CT图像与MR图像配准对齐后，采用LLM解析临床文本报告，提取解剖结构描述、病变特征及空间关系，生成结构化条件向量，随后，将文本语义嵌入与MR图像特征融合，驱动对抗扩散模型生成高保真伪CT，其中，扩散模型的训练过程分为两个阶段，第一阶段仅优化扩散模型的条件生成能力，第二阶段同时优化扩散模型与LLM的语义对齐能力，最终将待转换的MR图像输入训练好的扩散模型中，快速输出准确的伪CT图像。
本发明授权一种伪CT跨模态转换方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种伪CT跨模态转换方法，其特征在于，所述方法包括： 将获取的CT图像与MR图像进行刚性和变形图像配准，并将CT图像与MR图像对齐； 将对齐后的MR图像进行文本标注处理，并抽取关键信息，其中，所述关键信息至少包括解剖结构、病变特征以及空间关系； 将抽取的关键信息编码为扩散模型可用的条件向量，同时，文本和对应的MR图像进行多模态特征融合，其中，通过LLM将关键信息的文本转换为结构化的条件向量，即文本嵌入； 建立扩散模型，所述扩散模型通过边界轮廓信息引导和对抗扩散过程，以提高图像的生成效率和质量，另外，将所述条件向量通过交叉注意力层注入到所述扩散模型； 将多模态特征融合的结果输入所述扩散模型中，以训练所述扩散模型，训练过程分为两个阶段，第一阶段仅优化扩散模型的条件生成能力，第二阶段同时优化扩散模型与LLM的语义对齐能力； 将待转换的MR图像输入训练好的扩散模型中，输出伪CT图像。
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江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区北京东路519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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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