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龙图腾网获悉中国人民解放军空军特色医学中心申请的专利一种医学影像质量快速检测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：CN120125570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510355479.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种医学影像质量快速检测方法是由许楠;田珂设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学影像质量快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医学影像质量快速检测方法，本发明涉及医学影像处理技术领域，具体涉及一种医学影像质量快速检测方法，尤其适用于CT、MRI、X光及超声等医学影像的自动化质量评估与实时反馈，本发明的优点在于：通过并行计算框架CUDA和轻量化卷积神经网络MobileNetV3‑Small的优化设计，显著提升了影像质量检测的处理速度，采用CUDA的线程块和线程网格结构，将特征提取和分类任务划分为多个并行的子任务，每个子任务在独立的线程中执行，同时利用深度可分离卷积和逆残差结构减少网络计算量，通过上述技术手段，本发明大大降低了端到端处理延迟，能够满足实时质检的需求，尤其是在批量影像处理场景中，显著提高了检测效率。

本发明授权一种医学影像质量快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种医学影像质量快速检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下具体步骤： 步骤一、数据获取，接收医学影像设备通过符合DICOM标准协议传输的原始DICOM格式影像数据； 步骤二、预处理： S1、对原始影像进行灰度归一化处理； S2、基于小波变换的噪声抑制算法，对影像进行噪声抑制； S3、通过Canny边缘检测算法检测影像中的边缘信息，再利用形态学闭操作对边缘信息进行处理，定位伪影区域； S4、对影像进行ROI自动裁剪，确定ROI区域，并将其标准化缩放至预设的尺寸； 步骤三、多维度特征提取： S1、通过MobileNetV3-Small轻量级卷积神经网络提取影像的清晰度、对比度及噪声分布特征； S2、结合图像处理算法计算结构相似性指数和峰值信噪比，计算结构相似性指数的算法具体为： 设原始影像为，待评估影像为，将影像划分为的子块，对于每个子块，分别计算其均值、，方差、，以及协方差，根据以下公式计算每个子块的SSIM值： 轻量级卷积神经网络MobileNetV3-Small网络的结构包括： 初始卷积层：采用3×3卷积核，输出通道数为16； 10个逆残差模块：每个逆残差模块包含深度可分离卷积、逐点卷积和线性瓶颈结构； Squeeze-and-Excitation注意力模块：通道压缩比为16； 全局平均池化层，将特征图转换为3个特征向量； 全连接层，输出清晰度、对比度及噪声分布的量化特征向量； 计算每个子块的SSIM值公式中：，，为影像像素值的动态范围，=0.01，=0.03，对所有子块的值求平均，得到整幅影像的结构相似性指数； 计算峰值信噪比的算法具体为：首先计算原始影像和待评估影像的均方误差，公式为： 其中：和分别表示影像的行数和列数，然后根据以下公式计算峰值信噪比： 其中，表示影像中像素的最大可能取值； 步骤四、动态质量评估： S1、将步骤三中提取的特征输入分类模型，所述分类模型为随机森林与支持向量机（SVM）的混合模型； S2、根据预设的动态阈值判断影像质量是否合格； 步骤五、结果输出： S1、生成包含质量评分、缺陷类型及异常区域标记的可视化报告； S2、通过接口实时反馈至影像设备及诊断系统，采用并行计算框架加速特征提取与分类过程。

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