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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于状态空间与频率选择的光声成像伪影去除方法及系统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：CN120525743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511012995.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于状态空间与频率选择的光声成像伪影去除方法及系统是由马晓鹏;王晓雪;张水兴;何子聪设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于状态空间与频率选择的光声成像伪影去除方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于状态空间与频率选择的光声成像伪影去除方法及系统，属于光声成像伪影去除技术领域，包括：获取待重建的全采样和欠采样的光声图像；对获取的光声图像进行重建得到全采样和欠采样的光声图像；基于重建的全采样和欠采样的光声图像构建光声图像数据集；基于构建的光声图像数据集训练模型，构建训练好的状态空间‑频率选择模型；其中，所述状态空间‑频率选择模型结合动态频率选择机制和空间特征提取，采用动态选择频率和状态空间的编码器‑解码器架构，进行频率分量的解耦和选择，用于捕捉图像中的长距离依赖关系；将待去除伪影的光声图像输入至构建的状态空间‑频率选择模型中获得去除伪影的光声图像。

本发明授权基于状态空间与频率选择的光声成像伪影去除方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于状态空间与频率选择的光声成像伪影去除方法，其特征是，包括： 获取待重建的全采样和欠采样的光声信号数据； 对获取的光声信号数据进行重建得到全采样和欠采样的光声图像； 基于重建的全采样和欠采样的光声图像构建光声图像数据集； 基于构建的光声图像数据集训练模型，构建训练好的状态空间‑频率选择模型；所述状态空间‑频率选择模型包括： 依次连接的第一卷积层、编码器、解码器、网络输出层； 第一卷积层，用于提取光声图像的浅层特征，对浅层特征再通过编码器处理来生成深度特征，将深度特征输入至解码器，逐步恢复到原始大小；网络输出层输出预测的去除伪影后的光声图像； 所述编码器包括分级设置的第一状态空间模块、第一残差模块；第二状态空间模块、第二残差模块；第三状态空间模块及第三残差模块；所述第一状态空间模块、第二状态空间模块、第三状态空间模块用于对输入的特征依次提取图像的空间特征；所述第一残差模块、第二残差模块及第三残差模块用于对输入的特征频域解耦和调制来提取频率特征；每一级的状态空间模块输出特征通过激活函数处理后与对应级残差块输出特征加权相加，从而实现频率信息和空间信息的特征融合； 所述第一残差模块、第二残差模块及第三残差模块结构相同，每个残差模块均包括： 若干个由依次连接的残差卷积层、多分支选频模块、残差卷积层构成的block；最后一个block中包括残差卷积层、动态选频模块、多分支选频模块、残差卷积层，即动态选频模块只部署在最后一个block中； 多分支选频模块通过多尺度平均池化操作来执行频率分解和重校准，以实现大的感受野； 动态选频模块在通道维度中分割特征，以提供各局部感受野，该模块将特征图解耦成不同的频率分量之后，利用频率调制器来生成动态频率权重； 其中，所述状态空间‑频率选择模型结合动态频率选择机制和空间特征提取，采用动态选择频率和状态空间的编码器‑解码器架构，进行频率分量的解耦和选择，用于捕捉图像中的长距离依赖关系； 将待去除伪影的光声图像输入至构建的状态空间‑频率选择模型中获得去除伪影的光声图像。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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