南京医科大学王伟获国家专利权
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龙图腾网获悉南京医科大学申请的专利一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法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：CN115861199B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211473780.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法是由王伟;冯锐;吴小玲;李修寒;曹达;王晓冬;王传兵;许玥设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法，其包括：步骤一，采集图像并进行预处理；步骤二，搭建深度学习网络，该深度学习网络由三组编码器解码器构成，并且编码器解码器结构以U型结构为基础设计，其中，两侧编码器解码器网络作为特征提取层，中间一层的编码器解码器网络作为特征融合层；步骤三，选取网络的损失函数，优化网络模型参数；步骤四，对网络模型进行训练优化；步骤五，将待处理的较低b值的前列腺弥散加权图像输入优化后网络模型，生成超高b值DWI图像。本发明算法结构明了，端到端运行，可以高效的生成高质量的超高b值DWI图像。
本发明授权一种基于编码器解码器结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于编码器解码器网络结构的前列腺超高b值DWI图像生成方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一，采集较低b值的前列腺弥散加权图像并进行预处理； 步骤二，搭建深度学习网络模型，该深度学习网络模型由三组编码器解码器网络构成，并且编码器解码器网络以U型结构为基础设计，其中，两侧编码器解码器网络作为特征提取层，用于提取较低b值弥散加权图像、捕捉不同b值图像的差异性信息，中间一层的编码器解码器网络作为特征融合层，用于将提取的图像特征进行融合，生成超高b值图像； 步骤三，选取编码器解码器网络的损失函数，优化编码器解码器网络模型参数； 步骤四，对深度学习网络模型进行训练优化； 步骤五，将待处理的较低b值的前列腺弥散加权图像输入优化后深度学习网络模型，生成超高b值DWI图像。
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