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龙图腾网获悉上海联影智能医疗科技有限公司申请的专利超分辨率重建网络模型的训练方法和扫描图像处理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：CN113361689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202110642809.4，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权超分辨率重建网络模型的训练方法和扫描图像处理方法是由石峰;曹泽红;贺怿楚设计研发完成，并于2021-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本超分辨率重建网络模型的训练方法和扫描图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超分辨率重建网络模型的训练方法和扫描图像处理方法，训练方法包括：获取低分辨率训练图像和与对应的高分辨率训练图像；将低分辨率训练图像输入至待训练的超分辨率重建网络模型；通过超分辨率重建网络模型对低分辨率训练图像进行图像重建处理以获取与低分辨率训练图像对应的超分辨率训练图像；计算超分辨率及高分辨率训练图像之间的第一损失；从超分辨率训练图像中识别出注意力区域并从高分辨率训练图像中识别出同样的注意力区域，计算识别出注意力区域的超分辨率及高分辨率训练图像之间的第二损失；根据第一及第二损失训练超分辨率重建网络模型。本发明可以灵活选择图像细节恢复，明显提升了对图像关注区域的还原效果。

本发明授权超分辨率重建网络模型的训练方法和扫描图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种超分辨率重建网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取低分辨率训练图像和与所述低分辨率训练图像对应的高分辨率训练图像，所述高分辨率训练图像的像素密度高于对应的所述低分辨率训练图像的像素密度；其中，所述图像为医学图像； 将所述低分辨率训练图像输入至待训练的超分辨率重建网络模型； 通过所述超分辨率重建网络模型对所述低分辨率训练图像进行图像重建处理以获取与所述低分辨率训练图像对应的超分辨率训练图像，所述超分辨率训练图像的像素密度高于或等于对应的所述高分辨率训练图像的像素密度； 计算所述超分辨率训练图像及所述高分辨率训练图像之间的第一损失； 利用组织结构图分别对所述超分辨率训练图像和所述高分辨率训练图像进行组织分割以获取所述超分辨率训练图像的组织分割图和所述高分辨率训练图像的组织分割图； 从所述超分辨率训练图像的组织分割图中识别出注意力区域并从所述高分辨率训练图像的组织分割图中识别出同样的注意力区域，根据训练图像的像素点与识别出的注意力区域的距离，对训练图像的每个像素点分别赋予对应的损失计算权重，其中，像素点与注意力区域的距离和赋予该像素点的损失计算权重为相对关系；通过每个像素点对应的损失计算权重来计算所述超分辨率训练图像及所述高分辨率训练图像之间的第二损失； 计算所述超分辨率训练图像的组织分割图和所述高分辨率训练图像的组织分割图之间的第三损失； 根据所述第一损失、所述第二损失及所述第三损失训练所述超分辨率重建网络模型。

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