中国科学院精密测量科学与技术创新研究院周欣获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院精密测量科学与技术创新研究院申请的专利一种偏差纠正的自监督深度学习磁共振影像去噪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：CN119417722B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411499125.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种偏差纠正的自监督深度学习磁共振影像去噪方法是由周欣;石胜杰;王成;肖洒;孙献平;陈世桢设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种偏差纠正的自监督深度学习磁共振影像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种偏差纠正的自监督深度学习磁共振影像去噪方法，获取有噪磁共振影像和对应的有噪磁共振影像平方数据，构建训练集和测试集；构建自监督去噪网络；基于训练集对自监督去噪网络进行训练；将待处理的有噪磁共振影像进行平方处理，输入到训练好的自监督去噪网络，进一步得到背景掩模和去噪磁共振影像。本发明利只需要有噪磁共振影像作为训练集，减少了收集无噪磁共振影像所耗费的人力资源，并且能纠正非零均值噪声带来的偏差，提供更加准确的去噪结果，具有实际应用价值。应用时无需人工额外优化，且去噪效果优异。
本发明授权一种偏差纠正的自监督深度学习磁共振影像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种偏差纠正的自监督深度学习磁共振影像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取有噪磁共振影像和对应的有噪磁共振影像平方数据，基于有噪磁共振影像平方数据构建训练集和测试集； 步骤2、构建自监督去噪网络，自监督去噪网络包括编码器和解码器； 步骤3、将步骤1中获得的训练集的有噪磁共振影像平方数据输入到自监督去噪网络中； 步骤4、设定自监督去噪损失函数L； 步骤5、根据步骤4设定的自监督去噪损失函数，利用步骤1生成的训练集对步骤2构建的自监督去噪网络进行端到端的训练，保存自监督去噪网络的参数； 步骤6、将待处理的有噪磁共振影像进行步骤1中的平方处理，得到待处理的磁共振影像平方数据，然后输入到步骤5训练好的自监督去噪网络中得到去噪磁共振影像平方数据； 步骤7、对步骤6中得到预测的去噪磁共振影像平方数据进行分割，得到背景掩模，根据背景掩模计算噪声方差； 步骤8、对步骤6中获得预测的去噪磁共振影像平方数据减去两倍由步骤7获得的噪声方差，再求平方根，得到去噪磁共振影像。
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