杭州市老年病医院杨高怡获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州市老年病医院申请的专利去除超声图像噪声的模型训练方法、去噪方法和装置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：CN119295858B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411512572.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权去除超声图像噪声的模型训练方法、去噪方法和装置是由杨高怡设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本去除超声图像噪声的模型训练方法、去噪方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种去除超声图像噪声的模型训练方法，包括：获取经过预处理的无噪图像和有噪图像；将所述有噪图像输入生成器得到去噪图像；将所述无噪图像、所述有噪图像和所述去噪图像输入判别器进行区分；基于所述判别器的预测结果和所述生成器的生成结果进行生成对抗训练，直到设定的Epoch结束。利用本发明技术方案得到的去噪模型在超声图像去噪任务中具有很高的准确性，能够生成逼真且清晰的去噪图像，能够为智能诊断系统提供可靠的输入图像。
本发明授权去除超声图像噪声的模型训练方法、去噪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种去除超声图像噪声的模型训练方法，其特征在于，包括： 获取经过预处理的无噪图像和有噪图像； 将所述有噪图像输入生成器生成去噪图像； 将所述无噪图像、所述有噪图像和所述去噪图像输入判别器进行预测，其中，所述无噪图像和对应的所述有噪图像组成第一图像对、所述去噪图像和对应的所述有噪图像组成第二图像对，所述第一图像对和所述第二图像对中的每对图像沿通道维度拼接； 基于所述判别器的预测结果和所述生成器的生成结果进行生成对抗训练，直到设定的Epoch结束； 其中，所述生成器的损失函数Lossg为： LossgG，D＝BCEDxdenoised，xnoise，yture+α×L1xdenoised，xclean 所述判别器的损失函数Lossd为： 式中，xclean代表无噪图像，xnoise代表有噪图像，xdenoised代表去噪图像，D·代表判别器的预测结果，ytrue是全1向量，yfalse是全0向量；BCE代表计算二元交叉熵损失，L1代表计算L1损失。
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