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龙图腾网获悉琶洲实验室(黄埔)申请的专利一种分布式CT智能成像方法及分布式CT智能成像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：CN116363069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310194797.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种分布式CT智能成像方法及分布式CT智能成像系统是由马建华;王昊;曾栋;边兆英;曾翠蝶;马思源;曾智雄设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式CT智能成像方法及分布式CT智能成像系统在说明书摘要公布了：一种分布式CT智能成像方法及系统,其中分布式CT智能成像方法，通过4个步骤重建得到最终CT图像，具体是通过获取多个本地数据中心的原始CT测量图像数据和云端中心端的配对标准化CT低剂量图像数据‑高剂量图像数据对，提取数据集的高频特征，然后采用联邦学习策略交互式训练，最终得到优化后的局部网络参数，最后基于局部网络参数对对应的原始CT测量图像数据进行重建得到最终CT图像。本发明能够将联邦学习与无监督学习方法进行融合，能保护患者隐私的同时还能得到的优质的去噪重建图像。

本发明授权一种分布式CT智能成像方法及分布式CT智能成像系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式CT智能成像方法,其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取由多个本地数据中心的原始CT测量图像数据构成的本地数据集，获取由云端中心端配对标准化CT低剂量图像数据-高剂量图像数据对构成的云端数据集； 步骤2、提取原始数据集的高频特征，构建成云端中心端共享的CT数据高频信息库； 步骤3、根据步骤2得到的CT数据高频信息库输入云端基础网络进行训练得到全局网络模型及全局网络参数，将全局网络参数分发至所有本地数据中心，各个本地数据中心将全局网络参数和步骤1对应得到的原始CT测量图像数据输入本地基础网络进行无监督训练得到局部网络模型及局部网络参数，将所有本地数据中心的局部网络参数进行聚合，然后采用联邦学习策略交互式训练，最终得到优化后的局部网络参数； 步骤4、本地数据中心根据步骤3得到的优化后的局部网络参数及步骤1对应的原始CT测量图像数据进行重建得到最终CT图像； 所述配对标准化CT低剂量图像数据-高剂量图像数据对为在低剂量扫描条件下重建的低剂量CT图像-在高剂量扫描条件下重建的高质量CT图像数据对； 所述高频特征提取操作为傅里叶变换或小波变换； 所述高频特征为噪声分布特性。

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琶洲实验室(黄埔)，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区知凤街9号16层1607-1616单元；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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