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龙图腾网获悉常州博恩中鼎医疗科技有限公司申请的专利一种基于非配对学习的CBCT金属伪影去除方法及系统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：CN117115031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202311113460.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于非配对学习的CBCT金属伪影去除方法及系统是由姜斯浩;杨振华设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非配对学习的CBCT金属伪影去除方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供的一种基于非配对学习的CBCT金属伪影去除方法及系统，属于计算机口腔修复领域。该方法包括获取伪影数据集和干净数据集，伪影数据集与干净数据集为非配对的数据集；对伪影数据集与干净数据集进行数据处理，得到处理后的训练数据集；利用训练数据集对去金属伪影模型进行训练，得到初始去金属伪影模型；对初始去金属伪影模型输出的预测去伪影数据进行还原处理，得到预测去伪影数据对应的原始数据；利用预测去伪影数据和原始数据优化初始去金属伪影模型，得到目标去金属伪影模型；将待去除金属伪影的CT图像输入目标去金属伪影模型，得到去金属伪影后的目标CT图像，本申请提高了实用性和价值性及模型去伪影的效果。

本发明授权一种基于非配对学习的CBCT金属伪影去除方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于非配对学习的CBCT金属伪影去除方法，其特征在于，所述方法包括： 获取伪影数据集和干净数据集，所述伪影数据集与所述干净数据集为非配对的数据集； 对所述伪影数据集与所述干净数据集进行数据处理，得到处理后的训练数据集； 利用所述训练数据集对去金属伪影模型进行训练，得到初始去金属伪影模型； 对所述初始去金属伪影模型输出的预测去伪影数据进行还原处理，得到所述预测去伪影数据对应的原始数据，所述还原处理包括对预测去伪影数据进行反规范化处理、去除填充操作、恢复数据的宽和高、恢复数据原始尺寸以及转换数据类型； 利用所述预测去伪影数据和所述原始数据优化所述初始去金属伪影模型，得到目标去金属伪影模型； 将待去除金属伪影的CT图像输入所述目标去金属伪影模型，得到去金属伪影后的目标CT图像； 其中，所述初始去金属伪影模型包括：生成器模块、图像模糊模块和判别器模块；其中，所述生成器模块、所述图像模糊模块和所述判别器模块依次连接； 所述生成器模块接收输入所述训练数据集，并对应生成预测去伪影的图像； 所述图像模糊模块对所述预测去伪影的图像和所述训练数据集中的干净图像进行锐化处理，生成锐化后的图像； 所述判别器模块根据所述锐化后的图像输出预测概率值； 所述初始去金属伪影模型包括损失函数计算模块，所述损失函数计算模块包括生成器损失函数子模块和判别器损失函数子模块，所述损失函数计算模块采用的损失函数如下： ； 其中，和分别表示所述训练数据集中的干净数据集和伪影数据集中的数据，表示数据输入判别器损失函数子模块的返回值，表示数据输入生成器损失函数子模块的返回值，表示对干净数据集中数据x的期望运算，表示对伪影数据集中数据z的期望运算； 当所述生成器损失函数子模块固定时，对所述判别器损失函数子模块进行模型训练，所述判别器损失函数子模块的损失函数如下： ； 当判别器损失函数子模块固定时，对所述生成器损失函数子模块进行模型训练，所述生成器损失函数子模块的损失函数如下： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常州博恩中鼎医疗科技有限公司，其通讯地址为：213000 江苏省常州市西太湖科技产业园长扬路9号B1栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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