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龍圖騰網獲悉中國計量大學申請的專利降低腦部核磁共振影像萊斯噪聲的多域優化模型構建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：CN115482167B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211161871.2，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權降低腦部核磁共振影像萊斯噪聲的多域優化模型構建方法是由李霞;路彤;張慧;李鐵強設計研發完成，并于2022-09-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本降低腦部核磁共振影像萊斯噪聲的多域優化模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了降低腦部核磁共振影像萊斯噪聲的多域優化模型構建方法，包括如下步驟：建立的MDNet去噪模型包括圖像域子模型和小波域子模型，訓練集經兩個子模型分別處理后的去噪數據連接后傳入采樣優化的非局部注意力模塊，得到最終去噪后的腦部MR圖像數據；設定MDNet去噪模型的損失函數MSE，以損失函數MSE的loss值收斂到低于預設值為MDNet去噪模型訓練停止的判斷標準，保存MDNet去噪模型的參數。本發明在圖像域基礎上，加入小波域對上述網絡進行訓練，使小波域子模型能夠關注到圖像的結構級相似性，而去噪結果經過采樣優化的非局部注意力模塊進一步提升，大大降低MR圖像的噪聲污染。

本發明授權降低腦部核磁共振影像萊斯噪聲的多域優化模型構建方法在權利要求書中公布了：1.降低腦部核磁共振影像萊斯噪聲的多域優化模型構建方法，其特征在于：包含以下步驟： 步驟1、獲取不同噪聲水平的腦部MR圖像數據，并對腦部MR圖像數據進行橫斷方向切片處理； 步驟2、對切片處理后的數據進行去冗余處理，篩除無效切片后，劃分數據集為訓練集、驗證集和測試集； 步驟3、建立MDNet去噪模型，包括圖像域子模型和小波域子模型； 步驟4、將訓練集中萊斯噪聲水平為3％、5％、7％以及9％的腦部MR圖像數據均輸入MDNet去噪模型的圖像域子模型，將得到的輸出值作為圖像域子模型的去噪數據； 步驟5、將訓練集中萊斯噪聲水平為3％、5％、7％以及9％的腦部MR圖像數據均輸入MDNet去噪模型的小波域子模型，將得到的輸出值作為小波域子模型的去噪數據； 步驟6、將步驟4得到的去噪數據與步驟5得到的去噪數據連接作為初步去噪數據，并傳入采樣優化的非局部注意力模塊，得到最終去噪后的腦部MR圖像數據； 步驟7、設定MDNet去噪模型的損失函數MSE，用于衡量去噪后的腦部MR圖像數據與訓練集中萊斯噪聲水平為0％的干凈MR圖像數據之間的誤差； 步驟8、利用步驟2生成的訓練集對MDNet去噪模型進行訓練，同時利用驗證集對訓練過程進行評估，當損失函數MSE的loss值收斂到低于預設值時停止訓練，保存MDNet去噪模型的參數。

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中國計量大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區學源街258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”。