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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种噪声纹理恢复的低剂量CT成像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：CN120525990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511029981.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种噪声纹理恢复的低剂量CT成像方法是由陶熙;林莉燕;罗旋设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种噪声纹理恢复的低剂量CT成像方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种噪声纹理恢复的低剂量CT成像方法，涉及医学CT成像技术领域。该方法首先收集高剂量CT图像、低剂量CT图像、噪声图像以及当前模型重建CT图像，计算得出误差图像；然后生成高剂量增强图像、低剂量增强图像和噪声增强图像；通过深度神经网络分别提取多种图像特征；构建由多源感知损失与均方误差损失结合的总体损失函数；训练图像去噪模型，设置模型训练的超参数，基于梯度反向传播算法，优化模型性能；使用图像去噪模型获得噪声纹理恢复的CT图像。本发明能够精准恢复CT图像的噪声纹理细节，显著提升图像质量，避免图像过度平滑，在保障诊断准确性的同时降低患者辐射风险，具有较高的临床应用价值。

本发明授权一种噪声纹理恢复的低剂量CT成像方法在权利要求书中公布了：1.一种噪声纹理恢复的低剂量CT成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、收集高剂量CT图像、低剂量CT图像、噪声图像以及当前模型重建CT图像，计算得出误差图像； 步骤S2、生成高剂量增强图像、低剂量增强图像以及噪声增强图像； 步骤S3、通过深度神经网络分别提取高剂量增强图像、低剂量增强图像以及噪声增强图像的特征； 步骤S4、构建由多源感知损失与均方误差损失结合的总体损失函数； 步骤S5、使用总体损失函数训练图像去噪模型，设置模型训练的超参数，基于梯度反向传播算法，优化模型性能； 步骤S6、使用训练好的图像去噪模型获得噪声纹理恢复的CT图像； 步骤S2中，高剂量增强图像是由高剂量CT图像与误差图像加减所得；低剂量增强图像是由低剂量CT图像与误差图像加减所得；噪声增强图像是由噪声图像与误差图像加减所得； 具体表达式如下： ； ； ； ； 其中，表示误差图像，表示重建CT图像，表示高剂量CT图像，表示低剂量CT图像，表示噪声图像，表示高剂量增强图像，表示低剂量增强图像，表示噪声增强图像，、、均表示误差图像的权重； 步骤S4中，总体损失函数的表达式如下： ； 其中，表示总体损失函数，表示高剂量CT图像损失项，表示低剂量CT图像损失项，表示噪声图像损失项，表示均方误差损失函数，、、、均表示手动设置的系数，表示特征提取器，表示L2范数的平方，表示高剂量CT图像中第个像素的值，表示重建CT图像中第个像素的值，表示重建CT图像像素总数，表示索引值。

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