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龙图腾网获悉上海大学申请的专利改进的基于CycleGAN的超声图像散斑噪声降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：CN115760612B 。

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：202211423280.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权改进的基于CycleGAN的超声图像散斑噪声降噪方法是由张麒;刘洁怡设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进的基于CycleGAN的超声图像散斑噪声降噪方法在说明书摘要公布了：一种改进的基于循环生成对抗网络的超声图像散斑噪声降噪方法，获取医学超声图像数据集的GAD降噪图像；使用提出的ENR降噪图形质量评价指标对GAD降噪图像进行评分，并筛选出用作训练集和测试集的图像；引入循环一致性结构，搭建用于降噪的循环生成对抗网络模型CycleGAN，使用两套生成器和鉴别器进行双向训练。使用训练集进行训练，根据checkpoint以及降噪结果确定合适的CycleGAN模型；在在线阶段通过训练后的CycleGAN模型，对测试集图像进行降噪，并使用ENR评价图像降噪质量。本发明针对被散斑噪声污染的医学超声图像能够获得优秀的降噪效果。

本发明授权改进的基于CycleGAN的超声图像散斑噪声降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CycleGAN的超声图像散斑噪声降噪方法，其特征在于，在离线阶段通过对采集到的超声图像使用GAD算法降噪并使用ENR对降噪图像进行评分和筛选后，经预处理生成训练数据集对构建得到的CycleGAN网络进行训练；在在线阶段采用训练后的CycleGAN网络，根据输入的含噪原始图像输出去噪后的结果图像； 所述的GAD算法具体操作包括：将超声图像输入GAD算法，GAD使用Gabor变换捕获边缘方向性，从而导出一个基于Gabor的鲁棒边缘检测器,然后将基于Gaborb的边缘检测器嵌入到AD中，以指导扩散过程，在GAD进行循环降噪时，每轮计算降噪后图像与上一轮图像的绝对值误差，当循环轮次大于等于设定轮次并且绝对值误差小于等于设定阈值时循环结束； 所述的循环生成对抗网络模型包括：生成器和鉴别器，其中：生成器对输入图像进行反射填充，然后进行三次卷积层、激活函数层、实例归一化层的下采样提取特征后进入残差神经网络模块，鉴别器将输入图像压缩为30*30*1大小的矩阵后通过计算损失函数评估生成图像的效果； 所述的生成器使用残差神经网络，具体包括：9个级联的相同的残差神经网络模块，特征图经过最后一层残差神经网络模块后，再经过两层分数步长卷积层、实例归一化层、激活函数层进行上采样，最后经过一层反射填充层，一层卷积层和一个 Tanh 激活函数后输出生成器生成图像； 所述的鉴别器使用PantchGAN鉴别器，具体包括：五层卷积神经网络层、实例归一化层和激活函数，其中：五层卷积神经网络层将输入图像逐步压缩为一个 30*30的特征矩阵，并最终使得特征矩阵中每个点代表代表一个 70*70大小的感受野，输入图像尺寸为 256*256*3，经过五层卷积层后，为了便于鉴别器评估图像质量，将最后一层卷积神经网络输出通道数设为1，输出结果为true或是false。

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