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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于多尺度注意力生成对抗网络的医学图像增强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：CN115760586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210682274.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于多尺度注意力生成对抗网络的医学图像增强方法是由余玉丰;钟国金设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度注意力生成对抗网络的医学图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度注意力生成对抗网络的医学图像增强方法，两个生成器和两个判别器的对抗中得以训练，在编码层跳转连接时加入注意力门以过滤无效信息，突出重要图像区域，避免冗余底层特征堆积；设计金字塔特征FPN对解码层进行扩展，融合不同层次的特征和末端输出；最后使用卷积注意力模块在通道和空间维度对融合特征进行注意力分配，成像时更加关注重点信息。该方法添加了光照均匀项、纹理保真项、感知损失项和图像平滑性，从光照分布、纹理细节、深层语义特征及平滑性等多角度加强对生成图像质量的约束以提高增强效果。本发明采用Adam算法训练网络，并给出了实验结果验证本发明的可行性和有效性。

本发明授权一种基于多尺度注意力生成对抗网络的医学图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度注意力生成对抗网络的医学图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建生成器GL→H和判别器GL→H，为增强图像分支；构建相同生成器GH→L和判别器GH→L，为还原图像分支； S2、将原始低质量图像x输入到生成器GL→H中得到增强图像再将输入到生成器GH→L中得到还原的低质量图像将原始高质量图像y输入到生成器GH→L中得到低质量图像再将输入到生成器GL→H中得到还原的高质量图像从中计算循环一致损失LCyc、光照均匀损失LIU、纹理保真损失LTF、图像平滑损失LIS和感知损失LPL； S2.1、将原始低质量图像x和原始高质量图像y分别输入到生成器GH→L和GL→H中得到映射图像和从中计算身份映射损失LIdt； S2.2、将原始高质量图像y和增强图像输入到判别器DH中，由DH判别它们的真假，将原始低质量图像x和生成低质量图像输入到判别器DL中，由DL判别它们的真假，从中计算对抗损失LAdv； S3、基于Adam算法和误差反向传播原理，通过优化总体损失函数获得梯度，首先固定生成器，对判别器参数进行更新；然后固定判别器，对生成器参数进行更新；重复以上过程直至达到训练轮数上限。

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