西安交通大学靖稳峰获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种改进的RegGAN低剂量CT图像去噪方法及相关装置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：CN115760651B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211700887.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种改进的RegGAN低剂量CT图像去噪方法及相关装置是由靖稳峰;习文浩;王琪;黄亦琳;阎文铭设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种改进的RegGAN低剂量CT图像去噪方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进的RegGAN低剂量CT图像去噪方法及相关装置，包括以下步骤：采集使用低剂量技术所成的胸腹部CT图像以及使用正常剂量所成的未严格对齐的配对胸腹部CT图像；将配对CT图像数据集随机划分成训练集与测试集；给定模型损失函数与优化器，并设定合适的超参数，训练低剂量CT图像去噪模型；利用训练好的模型对低剂量CT图像进行高质量的图像去噪与复原。本发明通过谱归一化约束鉴别器网络权重参数使得训练更加稳定；加入感知损失函数使去噪后图像能够保留更多纹理信息。本发明为深度学习技术应用于临床低剂量CT图像去噪提供了一种更好的选择，不仅对数据集没有严格的要求，而且在图像质量方面也能够满足诊断需求。
本发明授权一种改进的RegGAN低剂量CT图像去噪方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种改进的RegGAN低剂量CT图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集使用低剂量技术所成的胸腹部CT图像以及使用正常剂量所成的未严格对齐的配对胸腹部CT图像； 将配对CT图像数据集随机划分成训练集与测试集； 给定模型损失函数与优化器，并设定合适的超参数，训练低剂量CT图像去噪模型； 利用训练好的模型对低剂量CT图像进行高质量的图像去噪与复原； 加入Sobel卷积算子以增强模型中的CT图像边缘信息，并使用通道注意力机制赋予特征图通道不同的权重以建模特征间的相关性；使用更深的卷积网络代替原有的模型鉴别器，且加入自注意力机制使得鉴别器更加关注图像中重要的信息；通过谱归一化约束鉴别器网络权重参数使得训练更加稳定；加入感知损失函数使去噪后图像能够保留更多纹理信息。
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