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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利降低脑部核磁共振影像莱斯噪声的多域优化模型构建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：CN115482167B 。

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：202211161871.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权降低脑部核磁共振影像莱斯噪声的多域优化模型构建方法是由李霞;路彤;张慧;李铁强设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本降低脑部核磁共振影像莱斯噪声的多域优化模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了降低脑部核磁共振影像莱斯噪声的多域优化模型构建方法，包括如下步骤：建立的MDNet去噪模型包括图像域子模型和小波域子模型，训练集经两个子模型分别处理后的去噪数据连接后传入采样优化的非局部注意力模块，得到最终去噪后的脑部MR图像数据；设定MDNet去噪模型的损失函数MSE，以损失函数MSE的loss值收敛到低于预设值为MDNet去噪模型训练停止的判断标准，保存MDNet去噪模型的参数。本发明在图像域基础上，加入小波域对上述网络进行训练，使小波域子模型能够关注到图像的结构级相似性，而去噪结果经过采样优化的非局部注意力模块进一步提升，大大降低MR图像的噪声污染。

本发明授权降低脑部核磁共振影像莱斯噪声的多域优化模型构建方法在权利要求书中公布了：1.降低脑部核磁共振影像莱斯噪声的多域优化模型构建方法，其特征在于：包含以下步骤： 步骤1、获取不同噪声水平的脑部MR图像数据，并对脑部MR图像数据进行横断方向切片处理； 步骤2、对切片处理后的数据进行去冗余处理，筛除无效切片后，划分数据集为训练集、验证集和测试集； 步骤3、建立MDNet去噪模型，包括图像域子模型和小波域子模型； 步骤4、将训练集中莱斯噪声水平为3％、5％、7％以及9％的脑部MR图像数据均输入MDNet去噪模型的图像域子模型，将得到的输出值作为图像域子模型的去噪数据； 步骤5、将训练集中莱斯噪声水平为3％、5％、7％以及9％的脑部MR图像数据均输入MDNet去噪模型的小波域子模型，将得到的输出值作为小波域子模型的去噪数据； 步骤6、将步骤4得到的去噪数据与步骤5得到的去噪数据连接作为初步去噪数据，并传入采样优化的非局部注意力模块，得到最终去噪后的脑部MR图像数据； 步骤7、设定MDNet去噪模型的损失函数MSE，用于衡量去噪后的脑部MR图像数据与训练集中莱斯噪声水平为0％的干净MR图像数据之间的误差； 步骤8、利用步骤2生成的训练集对MDNet去噪模型进行训练，同时利用验证集对训练过程进行评估，当损失函数MSE的loss值收敛到低于预设值时停止训练，保存MDNet去噪模型的参数。

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