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龙图腾网获悉华东师范大学;杭州邃蓝科技有限公司申请的专利图像的降噪方法、装置、电子设备及介质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：CN114972565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210579138.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权图像的降噪方法、装置、电子设备及介质是由徐国军;徐冬溶设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的降噪方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像的降噪方法、装置、电子设备及介质。该方法基于预设的多回波梯度回波序列，采集人体脑组织的髓鞘水分影像数据，并计算得到各回波时间点采集的幅值图像数据；基于最后一个回波时间点采集的幅值图像数据中的噪声值与第一个回波时间点对应的幅值图像数据的幅值，确定多回波梯度回波序列的第一噪声水平度量值；基于第一噪声水平度量值与第二噪声水平度量值间的误差值，获取相应第二噪声水平度量值。各回波时间点的幅值图像数据经过预设的降噪卷积神经网络网络，得到各回波时间点的幅值图像数据的噪声值，从而对相应回波时间点采集的幅值图像数据进行降噪，得到各回波时间点的无噪声的幅值图像数据，提高了降噪效果。

本发明授权图像的降噪方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像的降噪方法，其特征在于，所述方法包括： 基于预设的多回波梯度回波序列，对人体脑组织中体素的髓鞘水分影像数据进行采集，得到各回波时间点采集的幅值图像数据；所述预设的多回波梯度回波序列包括多个回波时间点； 基于最后一个回波时间点采集的幅值图像数据中的噪声值与第一个回波时间点对应的幅值图像数据的幅值，确定所述多回波梯度回波序列的第一噪声水平度量值； 获取所述第一噪声水平度量值分别与存储的各第二噪声水平度量值间的误差值；所述第二噪声水平度量值是基于包含噪声值的初始记录幅值图像数据在增加新的噪声值后确定的； 若目标误差值小于预设误差阈值，则获取所述目标误差值对应的目标第二噪声水平度量值；所述目标误差值为获取的误差值中的一个； 将所述各回波时间点采集的幅值图像数据作为输入数据，输入所述目标第二噪声水平度量值对应的预设的降噪卷积神经网络网络，得到所述降噪卷积神经网络网络输出的所述各回波时间点的幅值图像数据的噪声值；所述降噪卷积神经网络网络是基于不同第二噪声水平度量值对应的噪声分布，对基于残差学习的卷积神经网络进行训练得到的； 采用所述各回波时间点对应的噪声值，对相应回波时间点采集的幅值图像数据进行降噪，得到所述各回波时间点的无噪声的幅值图像数据； 其中，第二噪声水平度量值的获取过程包括： 基于预设的多回波梯度回波序列，采集人体脑组织的髓鞘水分影像数据，并计算得到对应各回波时间点采集的髓鞘水分图像的幅值图像数据； 针对所述第一个回波时间点和所述最后一个回波时间点，将预设的不同噪声值添加入相应回波时间点的初始记录幅值图像数据中，获取第一个回波时间点和最后一个回波时间点对应的新记录幅值图像数据； 基于最后一个回波时间点的新记录幅值图像数据样本中的新噪声值与第一个回波时间点的新记录幅值图像数据的幅值，确定所述多回波梯度回波序列的第二噪声水平度量值，并将相应第二噪声水平度量值进行存储。

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