东北大学秦皇岛分校崔金泽获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利一种基于神经网络的OCT图像同时降噪与超分辨率重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：CN119130843B 。
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：202411170333.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于神经网络的OCT图像同时降噪与超分辨率重建方法是由崔金泽;马振鹤;岳锦云设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的OCT图像同时降噪与超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物医学和计算机视觉技术领域，公开了一种基于神经网络的OCT图像同时降噪与超分辨率重建方法。使用SD‑OCT成像系统采集图像，获取原始图像。通过图像配准和平均算法获取标签图像。RD‑SRGAN网络用于对原始图像进行降噪与超分辨率重建，并将结果与标签图像相比对，再反馈给网络进行学习，最终得到高质量的清晰图像。本方法设计的RD‑SRGAN网络复杂度小，能够迁移到计算机或移动设备中，并且推理速度快，其中FMDB网络以及强化通道注意力模块能在一定程度上提取最有用的特征，即具有较高的推理精度。本方法能够以较快的速度对OCT图像同时降噪与超分辨率重建。
本发明授权一种基于神经网络的OCT图像同时降噪与超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的OCT图像同时降噪与超分辨率重建方法，其特征在于，具体如下： 使用搭建的SD-OCT成像系统采集图像，获取原始OCT图像； 将若干原始OCT图像通过配准和平均算法获取标签OCT图像； RD-SRGAN网络的生成器用于提取原始OCT图像特征，生成降噪与超分辨率图像；判别器将生成图像与高质量图像相互比对，将差异反馈给生成器，使其学习以生成更逼真的降噪与超分辨率图像，网络主要包括GAN骨干网络、FMDB特征提取模块、上采样模块、强化通道注意力模块、相对平均判别器；将有噪声的低分辨率即NLR图像作为生成器的输入，经过生成器提取特征后上采样得到降噪的超分辨率即DSR图像，通过判别器将其与干净的高分辨率即CHR图像对比，判断CHR图像是否比DSR图像更真实，通过不断训练优化模型可以得到良好的DSR图像结果。
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