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龙图腾网获悉北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);清华海峡研究院(厦门)申请的专利一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除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：CN120036804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510123067.2，技术领域涉及：A61B6/00；该发明授权一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法是由叶凯;袁慧书;李杰;尹玉琴设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法；该方法包括：获取含金属伪影的多个患者的双能级CT影像数据和多能级CT影像数据，以及去金属伪影后的标准影像数据，构建训练样本集；基于训练样本集中同一患者对应的不同能级的CT影像数据进行金属区域分割，得到金属区域掩膜图像；利用训练样本集和金属区域掩膜图像训练模型，得到收敛的金属伪影去除模型；对待处理的任一能级的CT影像数据输入金属伪影去除模型，得到去除金属伪影后的CT影像数据。本发明解决了现有技术中的金属伪影去除方法依赖于高端的CT扫描仪，或均采用模拟数据，数据能级单一，导致现有的方法泛化能力差，对低能级的CT扫描影像处理效果不佳的问题。

本发明授权一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多能级广谱X线数据的金属伪影去除方法，其特征在于，包括： 获取含金属伪影的多个患者的双能级CT影像数据和多能级CT影像数据，以及各CT影像数据对应的去金属伪影后的标准影像数据，对各影像数据进行归一化处理，构建训练样本集； 基于所述训练样本集中同一患者对应的不同能级的CT影像数据，进行金属区域分割，得到金属区域掩膜图像； 以所述标准影像数据和金属区域掩膜图像作为标签，利用训练样本集中归一化后的所述双能级CT影像数据和多能级CT影像数据依次对神经网络模型进行迭代训练，得到收敛的金属伪影去除模型；所述金属伪影去除模型为编码器-解码器结构；所述迭代训练包括：利用所述双能级CT影像数据对所述神经网络模型进行初步迭代训练，得到初级金属伪影去除模型；冻结所述初级金属伪影去除模型的编码层，利用多能级CT影像数据对所述金属伪影去除模型进行迁移训练，得到最终的金属伪影去除模型；在初步迭代训练和迁移训练时，对含金属伪影的图像及对应的标准影像数据，采用均方误差及结构相似性加权损失进行迭代训练；对含金属伪影的CT影像数据及金属区域掩膜，通过掩膜损失进行迭代训练； 对待处理的任一能级的CT影像数据进行归一化处理后输入所述金属伪影去除模型，得到去除金属伪影后的CT影像数据。

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北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);清华海峡研究院(厦门)，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49号；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”。