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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利一种CT重建图像噪声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：CN116109508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310135154.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种CT重建图像噪声去除方法及系统是由曾栋;彭声旺;边兆英;马建华设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CT重建图像噪声去除方法及系统在说明书摘要公布了：一种CT重建图像噪声去除方法及系统,其中CT重建图像噪声去除方法包括如下步骤：步骤1、获取多对低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对；步骤2、通过步骤1得到的低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对图像噪声分布估计网络进行训练，得到估计噪声分布强度；步骤3、将步骤2得到的估计噪声分布强度及步骤1得到的低剂量高噪声图像‑高剂量低噪声图像对输入至图像恢复网络进行训练，得到优化图像恢复网络；步骤4、将待处理CT图像输入步骤3得到的优化图像恢复网络，得到的优化CT图像。本发明的去除方法步骤简单并能明显去除CT图像中的噪声，得到优质的CT图像。

本发明授权一种CT重建图像噪声去除方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种CT重建图像噪声去除方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取多对低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对； 步骤2、通过步骤1得到的低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对图像噪声分布估计网络进行训练，得到估计噪声分布强度； 步骤3、将步骤2得到的估计噪声分布强度及步骤1得到的低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对输入至图像恢复网络进行训练，得到优化图像恢复网络； 步骤4、将待处理CT图像输入步骤3得到的优化图像恢复网络，得到优化CT图像； 所述步骤2具体有： 步骤2.1、将步骤1得到的低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对中的低噪声图像高剂量作为标签，以低剂量高噪声图像作为输入对图像噪声分布估计网络进行训练，使噪声分布估计网络目标函数收敛，最终得到预训练好的图像噪声分布估计网络估计图像； 步骤2.2、将预训练好的图像噪声分布估计网络估计图像与步骤1得到的低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对中的高剂量低噪声图像得到估计噪声分布强度； 所述噪声分布估计网络目标函数为均方根误差测度函数，由式Ⅰ表示， ……式Ⅰ； 其中为低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对中的高剂量低噪声图像，和经训练图像噪声分布估计网络估计图像，为图像噪声分布估计网络所用的目标函数，为目标函数中的参数； 在所述步骤2.2中、将预训练好的图像噪声分布估计网络估计图像与步骤1得到的低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对中的低噪声图像高剂量相减，由式Ⅱ表示，得到估计噪声分布强度； ……式Ⅱ； 其中为低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对中的高剂量低噪声图像，为训练图像噪声分布估计网络估计图像，为输入图像的噪声分布强度，其中i为低剂量高噪声图像-高剂量低噪声图像对中的低噪声图像高剂量的索引。

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