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龙图腾网获悉国立大学法人筑波大学申请的专利训练完毕模型生成程序、图像生成程序、训练完毕模型生成装置、图像生成装置、训练完毕模型生成方法以及图像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：CN115243618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202180019695.6，技术领域涉及：A61B6/03；该发明授权训练完毕模型生成程序、图像生成程序、训练完毕模型生成装置、图像生成装置、训练完毕模型生成方法以及图像生成方法是由工藤博幸;森和希设计研发完成，并于2021-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练完毕模型生成程序、图像生成程序、训练完毕模型生成装置、图像生成装置、训练完毕模型生成方法以及图像生成方法在说明书摘要公布了：一种训练完毕模型生成程序，其使计算机实现如下功能：训练执行功能，其通过将第一输入图像数据以及第二输入图像数据输入至机器训练装置以执行机器训练，并使所述机器训练装置生成训练完毕模型，其中，所述第一输入图像数据示出通过第一重构方法生成的第一输入图像，所述第二输入图像数据示出通过第二重构方法生成的第二输入图像，所述第一重构方法使用压缩感知，所述第二重构方法为与所述第一重构方法不同的重构方法，为解析型重构方法；训练完毕模型获取功能，其获取示出所述训练完毕模型的训练完毕模型数据。并且，通过将示出输入图像的输入图像数据输入至所述训练完毕模型以生成改善了画质的重构图像。

本发明授权训练完毕模型生成程序、图像生成程序、训练完毕模型生成装置、图像生成装置、训练完毕模型生成方法以及图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种存储有训练完毕模型生成程序的存储介质，其特征在于，使计算机实现如下功能： 训练执行功能，其通过将第一输入图像数据以及第二输入图像数据输入至机器训练装置以执行机器训练，并使所述机器训练装置生成训练完毕模型，其中，所述第一输入图像数据示出通过第一重构方法生成的第一输入图像，所述第二输入图像数据示出通过第二重构方法生成的第二输入图像，所述第一重构方法使用压缩感知，所述第二重构方法为与所述第一重构方法不同的重构方法，为解析型重构方法； 训练完毕模型获取功能，其获取示出所述训练完毕模型的训练完毕模型数据； 所述训练执行功能通过探索尽可能减小由下式1所表示的均方误差的所述第一重构方法的平滑化参数、在用作所述训练完毕模型的卷积神经网络中使用的权重系数、以及在所述卷积神经网络中使用的偏差，而使所述机器训练装置生成所述训练完毕模型，[数学式1]其中： w：将卷积神经网络中使用的权重系数排列成一列的向量，b：将卷积神经网络中使用的偏差排列成一列的向量，β：第一重构方法的平滑化参数，xi：将示出由输出图像的各像素所表示的浓度的值排列成一列的向量，yi：将示出由第二输入图像的各像素所表示的浓度的值排列成一列的向量，zi：将示出由第一输入图像的各像素所表示的浓度的值排列成一列的向量。

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