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龙图腾网获悉厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字医院、厦门市糖尿病研究所);厦门智融合科技有限公司申请的专利一种基于预训练StyleGAN2的医学图像模态转换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：CN121391591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511972393.7，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于预训练StyleGAN2的医学图像模态转换方法及装置是由陈曦;钟平;黄晨曦;向素娴;张龙晖设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预训练StyleGAN2的医学图像模态转换方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练StyleGAN2的医学图像模态转换方法及装置，方法包括：构建包括编码器、目标模态图像生成器和判别器的MT‑PSGAN模型；编码器用于提取源模态图像的多尺度特征；目标模态图像生成器用于利用多尺度特征映射得到的潜向量控制生成图像的属性，得到目标模态图像；判别器用于判断目标模态图像生成器得到的目标模态图像的真假；结合判别器和目标模态图像生成器进行训练；结合训练好的目标模态图像生成器和编码器进行训练，得到训练好的编码器；利用训练好的编码器和目标模态图像生成器进行医学图像模态转换。本发明能够在进行图像转换时最大程度保留源图像的结构和内容细节，实现最优的医学图像模态转换效果。

本发明授权一种基于预训练StyleGAN2的医学图像模态转换方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练StyleGAN2的医学图像模态转换方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建MT-PSGAN模型，包括基于残差网络的编码器、基于StyleGAN2的目标模态图像生成器和判别器；所述编码器用于提取源模态图像的多尺度特征；所述目标模态图像生成器利用所述多尺度特征映射得到的潜向量生成目标模态图像； 利用判别器配合目标模态图像生成器进行预训练，得到训练好的目标模态图像生成器；利用训练好的目标模态图像生成器配合编码器进行训练，得到训练好的编码器； 利用训练好的编码器和训练好的目标模态图像生成器实现MRI图像到CT图像的医学图像模态转换； 利用训练好的目标模态图像生成器配合编码器进行训练，得到训练好的编码器，采用的训练函数表示为： ； 其中，表示L2损失；表示感知相似性损失；表示特征嵌入相似性损失；表示潜码正则化损失；、、和分别表示L2损失、感知相似性损失、特征嵌入相似性损失和潜码正则化损失的权重； 其中，特征嵌入相似性损失表示为： ； 其中，表示使用利用MOCOv2训练的ResNet从图像中提取特征嵌入，表示生成器输出的图像，表示目标图像，表示L2范数； 所述源模态图像为原始图像及其左右相邻切片沿通道拼接得到的三通道图像；若原始图像位于三维体数据边缘，则采用复制原始图像并进行拼接的方法得到三通道图像。

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厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字医院、厦门市糖尿病研究所);厦门智融合科技有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区镇海路上古街10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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