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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国医学科学院北京协和医院申请的专利低剂量CTA图像降噪模型训练方法、降噪方法及设备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：CN120219194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510270779.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权低剂量CTA图像降噪模型训练方法、降噪方法及设备是由李书芳;尹斯星;王怡宁;向新源;尹文宇设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本低剂量CTA图像降噪模型训练方法、降噪方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供低剂量CTA图像降噪模型训练方法、降噪方法及设备，方法包括：基于心血管分割模型和边缘提取模型获取低剂量CTA图像的心血管及边缘噪声增强数据；根据该数据以及常规剂量CTA图像，基于目标损失训练循环生成对抗网络以将循环生成对抗网络训练为低剂量CTA图像降噪模型，目标损失中包含有基于心血管分割模型获取的心血管保持损失以及基于边缘提取模型获取的边缘保持损失。本申请能够在低剂量CTA图像降噪模型训练过程中将血管及边缘增强与低剂量CTA图像的全局降噪相结合，使得模型能够兼顾图像的细微结构的保留与整体图像质量的提升，进而能够有效提高采用该模型得到的低剂量CTA图像降噪结果的应用有效性及可靠性，以提高CTA临床诊断的可靠性。

本发明授权低剂量CTA图像降噪模型训练方法、降噪方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种低剂量CTA图像降噪模型训练方法，其特征在于，包括： 基于心血管分割模型和边缘提取模型获取低剂量CTA图像对应的心血管及边缘噪声增强数据；所述心血管及边缘噪声增强数据通过对心血管二值掩码和边缘二值掩码对应的关键结构掩码所在区域进行模糊处理而生成； 根据所述心血管及边缘噪声增强数据以及预设的常规剂量CTA图像，基于目标损失训练预设的循环生成对抗网络，以将该循环生成对抗网络训练为低剂量CTA图像降噪模型，其中，所述目标损失中包含有基于所述心血管分割模型获取的心血管保持损失以及基于所述边缘提取模型获取的边缘保持损失；所述低剂量CTA图像对应辐射剂量少于所述常规剂量CTA图像； 所述循环生成对抗网络包括：第一生成对抗模型和第二生成对抗模型； 所述基于目标损失训练预设的循环生成对抗网络包括： 采用数据样本对所述第一生成对抗模型和第二生成对抗模型共同执行至少一轮的迭代训练，并在每个迭代轮次中，基于所述第一生成对抗模型对应的目标损失，针对所述第一生成对抗模型执行预设的第一训练步骤，并基于所述第二生成对抗模型对应的目标损失，针对所述第二生成对抗模型执行预设的第二训练步骤； 将经迭代训练后的所述第一生成对抗模型确定为低剂量CTA图像降噪模型； 所述基于所述第一生成对抗模型对应的目标损失，针对所述第一生成对抗模型执行预设的第一训练步骤，包括： 将所述心血管及边缘噪声增强数据输入第一生成器中，以使该第一生成器输出所述低剂量CTA图像对应的第一生成图像，以及，获取所述第一生成图像与所述心血管及边缘噪声增强数据之间的第一身份保持损失； 将所述第一生成图像分别输入第一判别器、第二生成器、所述心血管分割模型和所述边缘提取模型，以使得所述第一判别器输出所述第一生成图像与预设的常规剂量CTA图像之间的第一对抗损失，使得所述第二生成器输出所述低剂量CTA图像对应的降噪结果数据，使得所述心血管分割模型输出所述第一生成图像与所述心血管二值掩码之间的第一心血管保持损失，使得所述边缘提取模型输出所述第一生成图像与所述边缘二值掩码之间的第一边缘保持损失； 获取所述心血管及边缘噪声增强数据与所述降噪结果数据之间的第一循环一致性损失； 基于所述第一身份保持损失、所述第一对抗损失、所述第一心血管保持损失、所述第一边缘保持损失和所述第一循环一致性损失优化所述第一生成器；并基于所述第一循环一致性损失优化所述第二生成器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京邮电大学;中国医学科学院北京协和医院，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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