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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于循环扩散与目标引导采样的医学影像生成方法及应用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：CN120612390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510782833.6，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于循环扩散与目标引导采样的医学影像生成方法及应用是由陈海杰;尹诗;房家宝;孙文奇;张杰;袁永杰设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环扩散与目标引导采样的医学影像生成方法及应用在说明书摘要公布了：一种基于循环扩散与目标引导采样的医学影像生成方法，采用循环扩散把已有的源模态医学影像生成其他目标模态医学影像。循环扩散模型的扩散模型的噪声预测网络中，引入额外的注意力机制，将源模态医学图像中的解剖结构信息与当前噪声图像融合；同时，解剖结构分割网络引入解剖结构形状损失。在训练扩散模型时，采用的感知优先加权P2W训练策略：通过调整损失函数权重，使扩散模型在高噪声水平时优先学习图像全局结构，低噪声水平时优化图像细节；同时，训练一个用于采样阶段的目标引导的分类器。在采样阶段：首从源模态图像反向采样，得到潜在编码；再在分类器的引导下，利用目标模态的概率梯度信息对采样过程进行引导，完成目标模态图像的生成。

本发明授权基于循环扩散与目标引导采样的医学影像生成方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于循环扩散与目标引导采样的医学影像生成方法，用于已有的源模态医学影像生成其他目标模态医学影像； 其特征是所述医学影像生成方法是对源模态医学图像，采用循环扩散CycleDiffusion模型生成目标模态医学图像； CycleDiffusion模型中包括用于目标域生成的扩散模型，在扩散模型的噪声预测网络中，引入额外的注意力机制，将源模态医学图像中的解剖结构信息与当前噪声图像融合；同时，解剖结构分割网络引入解剖结构形状损失； 在训练扩散模型时，采用的感知优先加权P2W训练策略：通过调整损失函数权重，使扩散模型在高噪声水平时优先学习图像全局结构，低噪声水平时优化图像细节；同时，训练一个用于采样阶段的目标引导的分类器； 在采样阶段，采用目标引导采样方法：首先，从源模态图像反向采样，得到潜在编码；然后，在分类器的引导下，利用目标模态的概率梯度信息对采样过程进行引导，完成目标模态图像的生成。

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南京工业大学，其通讯地址为：211899 江苏省南京市江北新区浦珠南路30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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