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龙图腾网获悉中世康恺科技有限公司申请的专利一种X射线机投影参数校准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：CN120976636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511102040.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种X射线机投影参数校准方法是由王其景;许燕设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种X射线机投影参数校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种X射线机投影参数校准方法，涉及医疗影像与诊断设备技术领域，本发明双通道特征提取模块在空间维度动态屏蔽高噪区域响应，同时利用通道增益机制保留关键解剖结构特征，有效抑制量子噪声对边缘定位的干扰；生成对抗框架将参数回归转化为重建质量驱动的优化任务，判别器基于预训练深度特征的结构相似性约束，强制生成器输出符合物理投影规律的偏移量，破解了低信噪比数据下优化算法陷入局部极值的瓶颈；损失函数中的三重约束项通过权重自适应机制平衡参数精度与图像真实性，在训练早期快速收敛几何参数，中后期强化纹理一致性，减少因剂量不足引发的伪影畸变。

本发明授权一种X射线机投影参数校准方法在权利要求书中公布了：1.一种X射线机投影参数校准方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取低剂量条件下目标对象的X射线投影图像； 步骤S2，将所述投影图像输入至预训练的噪声估计器，生成对应的噪声分布图； 步骤S3，通过双通道特征提取模块同步处理所述投影图像与噪声分布图，输出融合特征图； 步骤S4，将所述融合特征图输入几何参数回归网络，生成投影参数偏移量；其中，所述几何参数回归网络为经对抗训练优化的神经网络； 步骤S5，根据所述偏移量校正X射线机几何参数； 所述双通道特征提取模块包括： 第一分支的卷积神经网络提取投影图像的深层特征； 第二分支的噪声注意力单元根据噪声分布图生成空间掩膜； 特征融合单元将所述深层特征与空间掩膜逐元素相乘，抑制噪声区域响应； 所述第一分支的卷积神经网络包括： 四级残差模块，每级包含3×3卷积层、批量归一化层及ReLU激活函数； 跨级跳跃连接将浅层边缘特征与深层语义特征拼接； 所述几何参数回归网络为生成对抗网络框架，包括： 生成器网络以所述融合特征图为输入，输出投影参数偏移量； 判别器网络以校正参数重建的投影图像为输入，输出真实性概率； 所述生成器网络包括： 全连接层将融合特征图展平为特征向量； 三层感知机回归投影参数偏移量，输出维度与几何参数数量一致； 所述判别器网络构建监督信号时： 采用预训练VGG16网络提取图像特征； 计算真实样本与生成样本在特征空间的结构相似性指数。

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