中国科学院计算技术研究所张法获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种二维冷冻电镜图像去噪模型的训练方法、去噪方法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：CN113962887B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202111220300.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种二维冷冻电镜图像去噪模型的训练方法、去噪方法是由张法;李鸿佳;万晓华;刘志勇;李锦涛设计研发完成，并于2021-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种二维冷冻电镜图像去噪模型的训练方法、去噪方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种二维冷冻电镜图像去噪模型的训练方法，所述方法包括：S1、获取原始图像数据集，从原始图像数据集中提取每个图像对应的纯噪声区域以获得纯噪声样本并组成纯噪声数据集；S2、采用步骤S1获得的纯噪声数据集训练生成式模型获得噪声生成模型，并采用训练的噪声生成模型生成多个新的纯噪声样本以扩充纯噪声数据集获得新的纯噪声数据集；S3、将新的纯噪声数据集中的纯噪声样本迁移到模拟生成的无噪声图像中以获得无噪声‑带噪声样本组成的无噪声‑带噪声数据集；S4、采用步骤S3获得的无噪声‑带噪声数据集训练卷积神经网络至收敛。
本发明授权一种二维冷冻电镜图像去噪模型的训练方法、去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种二维冷冻电镜图像去噪模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取原始图像数据集，从原始图像数据集中提取每个图像对应的纯噪声区域以获得纯噪声样本并组成纯噪声数据集；所述步骤S1包括： S11、基于真实成像参数采用模拟工具生成成对的模拟无噪声-带噪声样本组成模拟无噪声-带噪声数据集； S12、采用模拟无噪声-带噪声数据集训练卷积神经网络至收敛获得粗粒度去噪器； S13、采用粗粒度去噪器对原始图像数据集中的图像进行初步去噪以实现衬度增强，获得衬度增强的数据集； S14、提取衬度增强的数据集中的每个图像中的纯噪声区域； S2、采用步骤S1获得的纯噪声数据集训练生成式模型获得噪声生成模型，并采用训练的噪声生成模型生成多个新的纯噪声样本以扩充纯噪声数据集获得新的纯噪声数据集； S3、将新的纯噪声数据集中的纯噪声样本迁移到模拟生成的无噪声图像中以获得无噪声-带噪声样本组成的无噪声-带噪声数据集； S4、采用步骤S3获得的无噪声-带噪声数据集训练卷积神经网络至收敛。
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