广东工业大学曾安获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于深度学习的冷冻电镜图像去噪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：CN116205807B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310084116.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于深度学习的冷冻电镜图像去噪方法及系统是由曾安;邓竞;金亮设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的冷冻电镜图像去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的冷冻电镜图像去噪方法及系统，包括以下步骤：S1.获取原始冷冻电镜图像数据集，并进行预处理，得到训练样本集；S2.构建一个包括噪声映射模块和去噪模块的冷冻电镜图像去噪模型；S3.将训练样本集输入噪声映射模块中，进行噪声映射学习，得到噪声映射图；S4.将噪声映射图输入去噪模块中，得到去噪后的冷冻电镜图像；S5.根据去噪后的冷冻电镜图像，训练冷冻电镜图像去噪模型；S6.通过训练好的冷冻电镜图像去噪模型对冷冻电镜图像进行去噪。本发明解决了现有技术去噪训练难度大，过程繁琐的问题，且具有信噪比高，效率高的特点。
本发明授权一种基于深度学习的冷冻电镜图像去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的冷冻电镜图像去噪方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.获取原始冷冻电镜图像数据集，并对原始冷冻电镜图像数据集进行预处理，得到训练样本集； S2.构建一个包括噪声映射模块和去噪模块的冷冻电镜图像去噪模型；所述去噪模块由三层U-Net型编码器-解码器结构构成；所述编码器加入了多尺度联接；所述编码器-解码器结构的每个下采样层和上采样层的卷积块都由宽激活密集残差块代替； S3.将训练样本集输入噪声映射模块中，进行噪声映射学习，得到噪声映射图； S4.将噪声映射图输入去噪模块中，得到去噪后的冷冻电镜图像，具体为：噪声映射图输入去噪模块，经过PixelUnShuffle下采样后，与其对应编码器层次经过Bilinear下采样的特征图相级联，得到去噪后的冷冻电镜图像； S5.根据去噪后的冷冻电镜图像，训练冷冻电镜图像去噪模型； S6.通过训练好的冷冻电镜图像去噪模型对冷冻电镜图像进行去噪。
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