基于多尺度结构相似性和长程依赖性的图像合成法及装置

本发明公开了一种基于多尺度结构相似性和长程依赖性的图像合成法及装置，搭建了一个新颖的全卷积网络，并将自注意力机制融合其中，解决了传统卷积网络只能感受到局部信息的缼点，通过加入对抗性学习策略，从而更好地建模从源图像(3T MRI或T1 MRI)到目标图像(7T MRI或T2 MRI)的非线性映射，通过提出一个新的多尺度结构相似性损失函数来帮助更新网络模型参数及保持图像边缘清晰；通过使用长残差单元和自动上下文模型进一步提高图像全局信息的学习效率。本发明利用建立了一个通用有效的从源图像到目标图像的医学图像跨模态合成模型，增强了图像边缘锐利，提高了合成医学图像的视觉质量，模型具有较好的鲁棒性。

《基于多尺度结构相似性和长程依赖性的图像合成法及装置》是一发明专利，专利号为 2021114046706，当前法律状态为已下证，由中南民族大学提出申请，发明人为唐奇伶;郭金鑫;李帅先;蔡碧莲;卢玉红;张美玲，申请日期为2021-11-24，公开（公告）日期为2025-05-13，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/50 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：25年下证医疗成像图片图形像素计算机数字成像像素阵列直播社交电子商务跨境电商支付金融推广通信网络维度数据采集图视频音频电影视电视动画视频音频直播社交推广通信网络维度电影视电视动画视频投影电影院动漫漫画片卡通电影信息安全网络攻击安全存储数据传输移动通信工业物联网边缘计算服务器人工智能大数据安全无线网络金融交易支付区域链无线电通信互联网无线通信网络数据人工智能大数据数据运算网络维度金融交易支付ETC认证支付宝股票收费物流供应链电商跨境电商外贸。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多尺度结构相似性和长程依赖性的图像合成法及装置，搭建了一个新颖的全卷积网络，并将自注意力机制融合其中，解决了传统卷积网络只能感受到局部信息的缼点，通过加入对抗性学习策略，从而更好地建模从源图像(3T MRI或T1 MRI)到目标图像(7T MRI或T2 MRI)的非线性映射，通过提出一个新的多尺度结构相似性损失函数来帮助更新网络模型参数及保持图像边缘清晰；通过使用长残差单元和自动上下文模型进一步提高图像全局信息的学习效率。本发明利用建立了一个通用有效的从源图像到目标图像的医学图像跨模态合成模型，增强了图像边缘锐利，提高了合成医学图像的视觉质量，模型具有较好的鲁棒性。

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