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龍圖騰網獲悉北京大學第三醫院(北京大學第三臨床醫學院);清華海峽研究院(廈門)申請的專利一種基于多能級廣譜X線數據的金屬偽影去除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：CN120036804B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510123067.2，技術領域涉及：A61B6/00；該發明授權一種基于多能級廣譜X線數據的金屬偽影去除方法是由葉凱;袁慧書;李杰;尹玉琴設計研發完成，并于2025-01-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多能級廣譜X線數據的金屬偽影去除方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多能級廣譜X線數據的金屬偽影去除方法；該方法包括：獲取含金屬偽影的多個患者的雙能級CT影像數據和多能級CT影像數據，以及去金屬偽影后的標準影像數據，構建訓練樣本集；基于訓練樣本集中同一患者對應的不同能級的CT影像數據進行金屬區域分割，得到金屬區域掩膜圖像；利用訓練樣本集和金屬區域掩膜圖像訓練模型，得到收斂的金屬偽影去除模型；對待處理的任一能級的CT影像數據輸入金屬偽影去除模型，得到去除金屬偽影后的CT影像數據。本發明解決了現有技術中的金屬偽影去除方法依賴于高端的CT掃描儀，或均采用模擬數據，數據能級單一，導致現有的方法泛化能力差，對低能級的CT掃描影像處理效果不佳的問題。

本發明授權一種基于多能級廣譜X線數據的金屬偽影去除方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多能級廣譜X線數據的金屬偽影去除方法，其特征在于，包括： 獲取含金屬偽影的多個患者的雙能級CT影像數據和多能級CT影像數據，以及各CT影像數據對應的去金屬偽影后的標準影像數據，對各影像數據進行歸一化處理，構建訓練樣本集； 基于所述訓練樣本集中同一患者對應的不同能級的CT影像數據，進行金屬區域分割，得到金屬區域掩膜圖像； 以所述標準影像數據和金屬區域掩膜圖像作為標簽，利用訓練樣本集中歸一化后的所述雙能級CT影像數據和多能級CT影像數據依次對神經網絡模型進行迭代訓練，得到收斂的金屬偽影去除模型；所述金屬偽影去除模型為編碼器-解碼器結構；所述迭代訓練包括：利用所述雙能級CT影像數據對所述神經網絡模型進行初步迭代訓練，得到初級金屬偽影去除模型；凍結所述初級金屬偽影去除模型的編碼層，利用多能級CT影像數據對所述金屬偽影去除模型進行遷移訓練，得到最終的金屬偽影去除模型；在初步迭代訓練和遷移訓練時，對含金屬偽影的圖像及對應的標準影像數據，采用均方誤差及結構相似性加權損失進行迭代訓練；對含金屬偽影的CT影像數據及金屬區域掩膜，通過掩膜損失進行迭代訓練； 對待處理的任一能級的CT影像數據進行歸一化處理后輸入所述金屬偽影去除模型，得到去除金屬偽影后的CT影像數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京大學第三醫院(北京大學第三臨床醫學院);清華海峽研究院(廈門)，其通訊地址為：100191 北京市海淀區花園北路49號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。