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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利低剂量CT投影图像生成模型建立方法及配对数据生成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：CN116205872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310144555.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权低剂量CT投影图像生成模型建立方法及配对数据生成方法是由李强;单文奇;晁联盈;王燕丽;王植炜设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本低剂量CT投影图像生成模型建立方法及配对数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了低剂量CT投影图像生成模型建立方法及配对数据生成方法，属于图像处理技术领域，包括：获取真实的正常剂量投影图像并生成对应的低剂量投影图像，与真实低剂量投影图像构成样本数据集；建立生成对抗网络，其中的生成器用于修正初始低剂量投影图像，得到目标低剂量投影图像；判别器基于噪声分布判断低剂量投影图像的真伪；利用样本数据集训练生成对抗网络，损失函数为表示目标低剂量投影图像与真实低剂量投影图像之间的噪声损失，表示目标低剂量投影图像与初始低剂量投影图像之间的内容损失；训练结束后，提取生成器作为低剂量CT投影图像生成模型。本发明能够生成高质量的高低剂量CT投影图像配对数据，且不依赖真实配对数据。

本发明授权低剂量CT投影图像生成模型建立方法及配对数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种低剂量CT投影图像生成模型建立方法，其特征在于，包括： 获取真实的正常剂量投影图像并生成对应的低剂量投影图像，利用生成的低剂量投影图像与真实低剂量投影图像构建样本数据集； 建立生成对抗网络；所述生成对抗网络包括生成器和判别器；所述生成器用于对输入的初始低剂量投影图像进行修正，得到目标低剂量投影图像；所述判别器以所述目标低剂量投影图像和真实低剂量投影图像为输入，用于提取输入的低剂量投影图像的噪声分布，以判断所输入的是否为真实的低剂量投影图像； 利用所述样本数据集对所述生成对抗网络进行训练；训练过程中，损失函数为，表示输入所述判别器的目标低剂量投影图像与真实低剂量投影图像之间的噪声损失，表示生成器输出的目标低剂量投影图像与输入所述生成器的初始低剂量投影图像之间的内容损失，表示权重系数； 训练结束后，提取所述生成对抗网络中的生成器作为所述低剂量CT投影图像生成模型； 所述判别器包括：全局判别分支和局部判别分支； 所述全局判别分支用于提取输入的低剂量投影图像的全局噪声分布，以判断输入的低剂量投影图像是否为真实的低剂量投影图像； 所述局部判别分支包括裁剪模块和局部判别器；所述裁剪模块用于将输入的目标低剂量投影图像和真实低剂量投影图像分别随机裁剪为相同大小的图像块后在通道维度上相连为局部图像块组；所述局部判别器用于提取所述局部图像块组的局部噪声分布，以判断输入的低剂量投影图像是否为真实的低剂量投影图像； 并且，所述噪声损失包括全局噪声损失和局部噪声损失。

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