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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种多域感知对比增强计算机断层扫描图像合成方法、系统及电子设备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：CN119648552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411818001.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种多域感知对比增强计算机断层扫描图像合成方法、系统及电子设备是由陈诚;史思怡;陈云青;邹瀚影;肖若秀设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多域感知对比增强计算机断层扫描图像合成方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多域感知对比增强计算机断层扫描图像合成方法、系统及电子设备，通过采用3D自编码器和去噪扩散概率模型，成功实现了从非对比增强到高质量对比增强图像的高效合成，优化了计算过程并提升了图像质量。多域感知正则化的引入，通过在不同频率带对图像进行细粒度的增强，显著提高了合成图像的细节表现力和纹理一致性。此外，本发明通过深度学习框架实现图像合成流程自动化，减少了人工操作，缩短了处理时间，为医学图像处理领域提供了一个快速、准确、可靠的技术解决方案。这些技术创新为CECT图像的生成提供了一种新的路径，推动了医学影像技术的发展。

本发明授权一种多域感知对比增强计算机断层扫描图像合成方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多域感知对比增强计算机断层扫描图像合成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过医学图像数据采集与预处理，获取胰腺炎医学图像数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集； S2、利用一个3D自编码器对图像进行压缩和重建，以获得潜在表示； S3、构建一个去噪扩散概率模型，生成所述潜在表示的分布；所述步骤S3具体包括如下步骤： S301、构建去噪扩散概率模型，通过逐步引入高斯噪声将原始数据转换为带噪数据，并通过预测噪声分布实现去噪； S302、去噪扩散概率模型通过建立马尔可夫链，逐渐加入高斯噪声至原始数据中，学习噪声的分布； S303、通过条件提取器将NCCT图像编码为条件嵌入，利用生成的潜在表示与解码器进行联合优化； S304、通过逆扩散过程重构高质量的CECT图像，并将推断的潜在表示解码为图像输出； S4、通过编码条件代码优化特定目标，以生成与实际CECT图像一致性高的合成图像； S5、设计多域感知正则化，确保生成的合成图像在不同频率空间内的一致性；所述步骤S5具体包括如下步骤： S501、通过预设掩码，将合成图像映射至不同频率空间，以增强生成图像在各个频率域上的一致性； S502、通过多域感知正则化，结合双域的空间信息，对生成图像进行优化，确保重建图像的局部细节与全局特征的平衡； S503、通过动态权衡因子λ，在一致性与多域意识之间保持平衡，从而实现对合成图像的高质量生成与细节优化。

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