一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明提供一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法，包括：获取术中2D TRUS图像以及术前3D TRUS图像；将术中2D TRUS图像输入至预先训练的配准网络，配准网络是作为生成对抗网络中的生成器进行训练的；由配准网络根据术中2D TRUS图像的特征，预测并输出该术中2D TRUS图像与术前3D TRUS图像之间的空间变换参数；应用空间变换参数于术前3D TRUS图像，以实现对前列腺的运动补偿。本发明集成有自注意力特征重分配SAFR模块，实现前列腺整体结构和边界的精准提取，并在配准网络输出端设计物理解耦回归头，实现物理量纲的分离、梯度平衡与输出范围控制。
《一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025116422849，当前法律状态为已下证，由南昌航空大学提出申请，发明人为吴开志;袁帅;范晓龙;方勇强;程邱阳，申请日期为2025-11-11，公开（公告）日期为2026-04-03，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/246 (2017.01)，高新资质：未报高企。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：本发明提供一种基于GAN的TRUS前列腺穿刺运动补偿方法，包括：获取术中2D TRUS图像以及术前3D TRUS图像；将术中2D TRUS图像输入至预先训练的配准网络，配准网络是作为生成对抗网络中的生成器进行训练的；由配准网络根据术中2D TRUS图像的特征，预测并输出该术中2D TRUS图像与术前3D TRUS图像之间的空间变换参数；应用空间变换参数于术前3D TRUS图像，以实现对前列腺的运动补偿。本发明集成有自注意力特征重分配SAFR模块，实现前列腺整体结构和边界的精准提取，并在配准网络输出端设计物理解耦回归头，实现物理量纲的分离、梯度平衡与输出范围控制。
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