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龙图腾网获悉腾讯医疗健康(深圳)有限公司申请的专利伪影去除模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN115330615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210951294.0，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权伪影去除模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品是由王红;郑冶枫设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本伪影去除模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种伪影去除模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：获取图像内容匹配的参考图像和伪影图像；将伪影图像输入多个样本去除模型，分别输出得到伪影图像对应的伪影去除结果；确定多个样本去除模型分别对应的预测损失值；将多个预测损失值输入样本权重模型，输出得到多个预测损失值分别对应的权重参数；基于预测损失值和权重参数，对多个样本去除模型进行训练，得到多个伪影去除子模型构成的伪影去除模型伪影去除模型。即，通过样本权重模型确定多个样本去除模型分别对应的权重参数，能够使得在对多个样本去除模型进行训练的过程中，根据权重参数进行灵活训练，提高伪影去除模型训练的准确度。

本发明授权伪影去除模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种伪影去除模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像内容匹配的参考图像和伪影图像，所述参考图像是对未包含植入物的样本检测对象扫描后生成的图像，所述伪影图像是包含伪影的参考图像，所述伪影是在对包含所述植入物的样本检测对象的扫描过程中所述植入物产生的阴影； 将所述伪影图像输入多个样本去除模型，分别输出所述伪影图像对应的伪影去除结果，不同样本去除模型对应不同的预设窗口范围，所述样本去除模型用于以对应的预设窗口范围为基准，去除所述伪影图像中的伪影； 基于所述伪影去除结果和所述参考图像之间的像素点差异，确定多个样本去除模型分别对应的预测损失值； 将多个样本去除模型分别对应的预测损失值输入样本权重模型，输出多个预测损失值分别对应的权重参数，所述权重参数用于对所述样本去除模型的参数更新进行权重调整； 基于所述多个预测损失值和所述多个预测损失值分别对应的权重参数，确定多个样本去除模型分别对应的加权损失值； 基于多个样本去除模型分别对应的加权损失值，对多个样本去除模型分别对应的第一模型参数进行调整，得到多个伪影去除子模型作为伪影去除模型；所述伪影去除子模型用于基于对应的预设窗口范围对图像进行伪影去除，所述伪影去除模型用于输出不同窗口范围对应的伪影去除图像。

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