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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像的抑制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：CN116542868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310290621.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像的抑制方法是由石争浩;李婉琴;尤珍臻;葛飞航设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像的抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像的抑制方法，具体包括如下步骤：步骤1，对数据集中的训练集和测试集图像进行预处理；步骤2，构建基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像抑制网络模型；步骤3，采用步骤1预处理好的训练集数据对步骤2构建的模型进行训练，得到训练后的基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像抑制网络模型；步骤4，将步骤1预处理后的测试集图像放入步骤3训练好的模型中，最终得到骨抑制后的软组织图像。本发明克服了现有方法直接生成骨抑制图像造成的纹理细节丢失、生成图像模糊或肋骨抑制不彻底的问题，进而得到清晰不改变非肋骨区细节信息的骨抑制图像。

本发明授权基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像的抑制方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像的抑制方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤1，对数据集中的训练集和测试集图像进行预处理； 步骤2，构建基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像抑制网络模型； 所述步骤2中，基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像抑制网络模型，采用生成对抗网络作为骨干网络，该骨干网络包括生成器和判别器； 所述基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像抑制网络模型对X胸片肋骨影像抑制的过程为： 步骤A），将数据集中的图像X作为生成器的输入，编码器Encoder依次提取多个不同尺度的图像特征如下公式（1）所示： （1） 步骤B），将尺度的特征通过融合注意力机制的内外两部分注意力模块融合校正，内部校正采用了SKnet注意力机制原理，完成对通道维度的特征矫正如公式（2）所示；在SKnet外加入一块空间注意力块Gate用来计算空间系数g，如公式（3）所示；将输入特征通过扩张卷积r=1的卷积接着通过sigmoid操作计算特征空间变化门限值g，将该值与以及输入特征通过公式加权和得到最终聚合后的特征F如下公式（4）所示： 步骤C），根据步骤B）得到的聚合后特征F，经过生成对抗网络的解码器Decoder，通过网络自适应学习生成肋骨组织图，公式如（5）所示，将从生成器得到的肋骨注意力图以及残差肋骨注意力图与输入X胸片融合得到骨抑制的软组织图像，公式如（6）所示： 其中，R表示肋骨注意力图； 步骤3，采用步骤1预处理好的训练集数据对步骤2构建的模型进行训练，得到训练后的基于注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像抑制网络模型； 步骤4，将步骤1预处理后的测试集图像放入步骤3训练好的模型中，最终得到骨抑制后的软组织图像。

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