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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利内容保证的循环对抗网络手指OCT体数据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：CN115619658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211149964.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权内容保证的循环对抗网络手指OCT体数据去噪方法是由王海霞;苗清然;于洋;陈朋;张怡龙;梁荣华;蒋莉设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本内容保证的循环对抗网络手指OCT体数据去噪方法在说明书摘要公布了：一种基于内容保证的循环对抗网络手指OCT体数据去噪方法，包括如下步骤：1通过人为方式制作一张高质量的干净手指B‑Scan图像；2构建内容保证的循环生成式对抗网络模型，设定参数，进行训练；3利用训练好的卷积神经网络模型，对OCT体数据进行去噪。本发明可以仅使用一张干净图像训练内容保证的循环生成式对抗网络模型，并对手指OCT体数据进行有效去噪。

本发明授权内容保证的循环对抗网络手指OCT体数据去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种内容保证的循环对抗网络手指OCT体数据去噪方法，包括如下步骤： 1通过人为方式制作一张高质量的干净手指B-Scan图像；具体包括： 11首先对有噪声的手指B-Scan图像进简单滤波得到较为干净的手指B-Scan图像； 12在简单过滤得到的手指B-Scan图像中通过计算其峰值信噪比PeakSiganltoNoiseRatio，PSNR选取最为干净的图像进行人为效果增强；包括：去除残留的散斑颗粒以及修复组织之间的连续性；提高汗腺、真皮层轮廓的亮度；将手指表皮层与真皮层之间除汗腺外的其余组织全部擦除，突出汗腺，真皮层轮廓和表皮轮廓，最大程度减小重建算法的误判，最终得到一张用于训练的高质量的干净手指B-Scan图像； 2构建内容保证的循环生成式对抗网络模型，确定训练流程，设定参数，进行训练；将干净手指B-Scan图像和有噪声的手指B-Scan图像输入内容保证的循环生成式对抗网络模型训练直至Loss收敛；所述内容保证的循环生成式对抗网络模型由生成器、判别器和内容损失网络三部分组成，生成器负责生成图像，判别器负责对生成器生成的假图片进行鉴别，内容损失网络负责分别提取输入的噪声图片的内容信息和生成器生成图片的内容信息，计算内容损失； 3利用训练好的卷积神经网络模型，对OCT体数据进行去噪。

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