首都医科大学附属北京安贞医院徐磊获国家专利权
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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京安贞医院申请的专利一种基于人工智能的斑块伪影修正及成分分析方法和装置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：CN113870178B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202110930360.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的斑块伪影修正及成分分析方法和装置是由徐磊;张楠;王辉设计研发完成，并于2021-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于人工智能的斑块伪影修正及成分分析方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的斑块伪影修正及成分分析方法和装置，涉及医疗影像技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标区域的伪影图像；利用预先训练的伪影修正模型修复所述伪影图像，得到所述伪影图像对应的修正图像；依据预先训练的斑块成分判别模型对所述修正图像与所述伪影图像进行检测，获得所述目标区域中斑块的成分判别结果。该实施方式能够提高斑块成分检出的准确性。
本发明授权一种基于人工智能的斑块伪影修正及成分分析方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的斑块伪影修正及成分分析方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的伪影图像； 利用预先训练的伪影修正模型修复所述伪影图像，得到所述伪影图像对应的修正图像；其中，所述修正图像为去除所述伪影图像中的伪影后得到的； 依据预先训练的斑块成分判别模型对所述修正图像与所述伪影图像进行检测，获得所述目标区域中斑块的成分判别结果，包括：将所述修正图像和所述伪影图像输入所述斑块成分判别模型，或者，将所述修正图像、所述伪影图像以及预先从所述伪影图像中检出的病灶图像输入所述斑块成分判别模型；获得所述目标区域中斑块的成分判别结果； 所述伪影修正模型为生成对抗网络，通过以下步骤进行训练：获取所述目标区域的不带伪影并且不带病灶的正常图像；将所述正常图像输入预先训练的伪影仿真模型，得到带伪影的第一图像；将所述正常图像输入预先训练的病灶仿真模型，得到带病灶的第二图像；将所述第一图像输入所述病灶仿真模型，得到带伪影及病灶的第三图像；以所述第三图像为训练样本、所述第二图像为所述训练样本的标签训练所述伪影修正模型。
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