山西大学贾丽娜获国家专利权
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龙图腾网获悉山西大学申请的专利基于残差多尺度特征提取的低剂量CT图像去噪网络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：CN116167929B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211588468.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于残差多尺度特征提取的低剂量CT图像去噪网络是由贾丽娜;黄爱敏;贺旭;李宗洋;贾蓓蓓设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于残差多尺度特征提取的低剂量CT图像去噪网络在说明书摘要公布了：本发明涉及基于残差多尺度特征提取的低剂量CT图像去噪网络，采用编码器—解码器框架，包括：将多尺度特征提取模块添加到编码器和解码器卷积层的残差连接中；采用MSE损失、SSIM损失、感知损失组成的混合损失函数指导去噪网络。本发明通过将多尺度特征提取模块添加到残差连接中，增加了输入LDCT图像的信息利用率，在获得更高性能指标的同时提升了运算速度；使用了BN层缓解了随着模型复杂度的提升而出现的过拟合现象；为了进一步生成与人类感知相关性高的去噪图像，使用MSE损失、SSIM损失以及感知损失共同指导所提的去噪网络模型，进一步提升去噪图像的视觉效果。
本发明授权基于残差多尺度特征提取的低剂量CT图像去噪网络在权利要求书中公布了：1.基于残差多尺度特征提取的低剂量CT图像去噪网络，其特征在于，采用编码器—解码器框架，包括： 将多尺度特征提取模块添加到编码器和解码器卷积层的残差连接中； 采用MSE损失、SSIM损失、感知损失组成的混合损失函数指导去噪网络； 其中，所述编码器由6层卷积层组成，6层卷积层为2层5×5浅特征提取层和4层3×3深特征提取层；所述解码器由6层反卷积层组成，6层反卷积层为4层3×3反卷积层和2层5×5反卷积层； 每层所述卷积层后都添加了BN层；所述编码器的卷积层由ReLU函数激活；所述解码器的反卷积层由PReLU函数激活； 所述残差连接包括第一残差连接、第二残差连接和第三残差连接； 所述第一残差连接从原始输入连接到解码器最后一层的BN层后； 所述第二残差连接从编码器第二层BN之后连接到解码器倒数第二层的BN后； 所述第三残差连接从编码器第四层BN之后连接到解码器倒数第四层的BN后。
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