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龍圖騰網獲悉上海聯影智能醫療科技有限公司申請的專利超分辨率重建網絡模型的訓練方法和掃描圖像處理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113361689B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110642809.4，技術領域涉及：G06T3/4053；該發明授權超分辨率重建網絡模型的訓練方法和掃描圖像處理方法是由石峰;曹澤紅;賀懌楚設計研發完成，并于2021-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本超分辨率重建網絡模型的訓練方法和掃描圖像處理方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種超分辨率重建網絡模型的訓練方法和掃描圖像處理方法，訓練方法包括：獲取低分辨率訓練圖像和與對應的高分辨率訓練圖像；將低分辨率訓練圖像輸入至待訓練的超分辨率重建網絡模型；通過超分辨率重建網絡模型對低分辨率訓練圖像進行圖像重建處理以獲取與低分辨率訓練圖像對應的超分辨率訓練圖像；計算超分辨率及高分辨率訓練圖像之間的第一損失；從超分辨率訓練圖像中識別出注意力區域并從高分辨率訓練圖像中識別出同樣的注意力區域，計算識別出注意力區域的超分辨率及高分辨率訓練圖像之間的第二損失；根據第一及第二損失訓練超分辨率重建網絡模型。本發明可以靈活選擇圖像細節恢復，明顯提升了對圖像關注區域的還原效果。

本發明授權超分辨率重建網絡模型的訓練方法和掃描圖像處理方法在權利要求書中公布了：1.一種超分辨率重建網絡模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取低分辨率訓練圖像和與所述低分辨率訓練圖像對應的高分辨率訓練圖像，所述高分辨率訓練圖像的像素密度高于對應的所述低分辨率訓練圖像的像素密度；其中，所述圖像為醫學圖像； 將所述低分辨率訓練圖像輸入至待訓練的超分辨率重建網絡模型； 通過所述超分辨率重建網絡模型對所述低分辨率訓練圖像進行圖像重建處理以獲取與所述低分辨率訓練圖像對應的超分辨率訓練圖像，所述超分辨率訓練圖像的像素密度高于或等于對應的所述高分辨率訓練圖像的像素密度； 計算所述超分辨率訓練圖像及所述高分辨率訓練圖像之間的第一損失； 利用組織結構圖分別對所述超分辨率訓練圖像和所述高分辨率訓練圖像進行組織分割以獲取所述超分辨率訓練圖像的組織分割圖和所述高分辨率訓練圖像的組織分割圖； 從所述超分辨率訓練圖像的組織分割圖中識別出注意力區域并從所述高分辨率訓練圖像的組織分割圖中識別出同樣的注意力區域，根據訓練圖像的像素點與識別出的注意力區域的距離，對訓練圖像的每個像素點分別賦予對應的損失計算權重，其中，像素點與注意力區域的距離和賦予該像素點的損失計算權重為相對關系；通過每個像素點對應的損失計算權重來計算所述超分辨率訓練圖像及所述高分辨率訓練圖像之間的第二損失； 計算所述超分辨率訓練圖像的組織分割圖和所述高分辨率訓練圖像的組織分割圖之間的第三損失； 根據所述第一損失、所述第二損失及所述第三損失訓練所述超分辨率重建網絡模型。

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