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龍圖騰網(wǎng)獲悉合肥綜合性國(guó)家科學(xué)中心人工智能研究院(安徽省人工智能實(shí)驗(yàn)室)申請(qǐng)的專利一種有限視角光聲圖像偽影抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120388096B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510880291.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)一種有限視角光聲圖像偽影抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由趙白;魏興雨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種有限視角光聲圖像偽影抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及光聲成像技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種有限視角光聲圖像偽影抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)；方法包括：通過(guò)圖像重建算法生成重建的有限視角光聲圖像以及對(duì)應(yīng)的全視角光聲圖像；在U?Net模型的除第一層級(jí)外的每個(gè)層級(jí)中增加子圖提取模塊，提取子圖序列；基于所述有限視角光聲圖像和對(duì)應(yīng)的全視角光聲圖像的結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)和平均絕對(duì)值誤差的損失函數(shù)，優(yōu)化偽影抑制模型參數(shù)，選取最優(yōu)偽影抑制模型；將基于實(shí)際采集的有限視角的光聲信號(hào)構(gòu)建的有限視角光聲圖像，輸入訓(xùn)練好的偽影抑制模型，輸出偽影抑制后的后處理圖像。本發(fā)明對(duì)有限視角光聲圖像具有較好的后處理結(jié)果，基本可以有效抑制偽影，恢復(fù)圖像中的部分損失信息。

本發(fā)明授權(quán)一種有限視角光聲圖像偽影抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種有限視角光聲圖像偽影抑制方法，其特征在于，包括： 通過(guò)圖像重建算法生成光聲圖像，所述光聲圖像包括有限視角光聲圖像以及對(duì)應(yīng)的全視角光聲圖像； 構(gòu)建偽影抑制模型：在U-Net模型的除第一層級(jí)外的每個(gè)層級(jí)中增加子圖提取模塊，提取與當(dāng)前層級(jí)編碼層輸出的特征圖具有相同通道數(shù)的子圖序列；對(duì)編碼層輸出執(zhí)行信息分離操作：第一層級(jí)的編碼層輸出的特征圖減去有限視角光聲圖像，其他每個(gè)層級(jí)的編碼層輸出的特征圖減去對(duì)應(yīng)層級(jí)的子圖序列，以分離出偽影；在解碼層執(zhí)行雙路徑合并操作：上采樣后的特征圖同時(shí)與相同層級(jí)的編碼層輸出的特征圖，以及有限視角光聲圖像或者子圖序列合并； 基于所述有限視角光聲圖像和對(duì)應(yīng)的全視角光聲圖像的結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)和平均絕對(duì)值誤差構(gòu)建損失函數(shù)，優(yōu)化偽影抑制模型參數(shù)，選取最優(yōu)偽影抑制模型； 將基于實(shí)際采集的有限視角的光聲信號(hào)構(gòu)建的有限視角光聲圖像，輸入至訓(xùn)練好的偽影抑制模型，輸出偽影抑制后的后處理圖像。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人合肥綜合性國(guó)家科學(xué)中心人工智能研究院(安徽省人工智能實(shí)驗(yàn)室)，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市高新區(qū)望江西路5089號(hào),中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)先進(jìn)技術(shù)研究院未來(lái)中心B1205-B1208；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。