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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种基于特征融合的CT图像无参考质量评价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：CN118735889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410860043.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于特征融合的CT图像无参考质量评价方法是由陈洁;郑惠琳;彭博;滕飞;王竹设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合的CT图像无参考质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合的CT图像无参考质量评价方法，包括：S1、收集CT图像，并进行失真仿真以及添加质量标签，得到已知质量评分的CT图像；S2、对已知质量评分的CT图像进行特征提取，得到图像特征；S3、使用已知质量评分的CT图像和图像特征，构建并训练深度学习模型，得到训练好的模型；S4、将待获取质量评价的CT图像输入训练好的模型，获取待获取质量评价的CT图像的质量评分，完成无参考质量评价，本发明通过提取图像的纹理、对比度和深度语义特征，然后使用特征融合方法，可以更好地模拟人眼对图像失真的判断。

本发明授权一种基于特征融合的CT图像无参考质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的CT图像无参考质量评价方法，其特征在于，包括： S1、收集CT图像，并进行失真仿真以及添加质量标签，得到已知质量评分的CT图像； S2、对已知质量评分的CT图像进行特征提取，得到图像特征； S3、使用已知质量评分的CT图像和图像特征，构建并训练深度学习模型，得到训练好的模型； S4、将待获取质量评价的CT图像输入训练好的模型，获取待获取质量评价的CT图像的质量评分，完成无参考质量评价； 所述S2包括： S21、提取已知质量评分的CT图像的边缘特征和对比度特征，并根据边缘特征和对比度特征，得到中期结果r1； S22、对已知质量评分的CT图像的进行深度特征提取，并根据深度特征，得到中期结果r2； S23、对中期结果r1和中期结果r2进行加权晚融合，得到图像特征； 所述S21中使用特征融合模块获取中期结果r1，其包括： S211、使用Lapalce算子提取已知质量评分的CT图像的边缘特征； S212、使用灰度共生矩阵提取已知质量评分的CT图像的对比度特征； S213、使用基于注意力机制的特征融合模块对边缘特征和对比度特征进行融合，得到注意力融合特征； S214、将注意力融合特征通过分类器，得到中期结果r1； 所述S213包括： S2131、将边缘特征和对比度特征进行串联，得到串联特征； S2132、分别提取串联特征的全局注意力、局部注意力和通道注意力； S2133、对串联特征的全局注意力、局部注意力和通道注意力使用相加操作，得到第一中间参数； S2134、对第一中间参数使用sigmoid激活函数后，分别与边缘特征和对比度特征进行相乘操作，得到第二中间参数和第三中间参数； S2135、对第二中间参数和第三中间参数使用相加操作，得到注意力融合特征。

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