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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于自适应多级U-Net的AMT信号去噪方法和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：CN121210852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511736969.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于自适应多级U-Net的AMT信号去噪方法和装置是由徐军;鲁光银;张良;徐锦通;梁璐娜设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应多级U-Net的AMT信号去噪方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及了一种基于自适应多级U‑Net的AMT信号去噪和装置，本方法对含噪AMT信号进行噪声片段的分类，并记录干净AMT信号的对应位置掩码，为去噪模型的训练提供噪声定位信息，以提升去噪模型训练效果，还能够避免对非噪声片段的损耗；本方法还使用两个U‑Net网络组成U‑Net级联结构，第一个网络进行初步去噪，第二个网络处理第一个网络输出的片段数据，利用残差生成噪声强度概率，将噪声强度概率作为驱动信号，分配对应的权重值，以实现动态地控制第二个网络对第一个网络的输出的片段数据的选择性吸收与融合，能自适应地关注残留噪声显著的区域，实现特征层面的互补与优化，最终提升去噪模型对含噪AMT信号的去噪效果。

本发明授权一种基于自适应多级U-Net的AMT信号去噪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应多级U-Net的AMT信号去噪方法，其特征在于，所述方法包括： 响应去噪模型的训练指令，对含噪AMT信号进行分类，以确定所述含噪AMT信号中被分类出的噪声片段； 选择与所述含噪AMT信号对应的干净AMT信号，并标记所述干净AMT信号中的第一片段；其中，所述第一片段在所述干净AMT信号中所处的位置与所述噪声片段在所述含噪AMT信号中所处的位置相对应； 基于所述含噪AMT信号的所述噪声片段对应的数据和所述干净AMT信号的所述第一片段对应的数据训练所述去噪模型；所述去噪模型包括第一U-Net网络和第二U-Net网络；其中，训练所述去噪模型的过程包括： 根据所述第一U-Net网络对所述噪声片段对应的数据进行第一次去噪，得到第一去噪数据； 根据所述第二U-Net网络对所述第一去噪数据进行第二次去噪，得到第二去噪数据； 计算所述噪声片段对应的数据与所述第一去噪数据之间的残差，并根据所述残差确定噪声强度概率； 根据所述噪声强度概率，为所述第一去噪数据和所述第二去噪数据分配对应的权重，并根据所述第一去噪数据、所述第二去噪数据及其对应的所述权重，生成第三去噪数据； 将所述第一片段对应的数据作为所述噪声片段对应的数据的回归目标，并对所述去噪模型进行反向传播，以最终得到训练完成的去噪模型； 响应目标AMT信号的去噪指令，将所述目标AMT信号输入至所述训练完成的去噪模型中，以得到去噪后的目标AMT信号。

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