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龙图腾网恭喜电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于无监督学习的医学图像降噪与重建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：CN119722513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510244451.8，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于无监督学习的医学图像降噪与重建方法是由蒲晓蓉;杨凡;吴奇设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督学习的医学图像降噪与重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无监督学习的医学图像降噪与重建方法，涉及医学图像处理技术领域，解决了现有的扩散模型对医学图像进行细节恢复和噪声重建的效果不理想的技术问题。该方法包括：根据医学图像，构建至少两个不同的第一频域子集和第二频域子集；将第一频域子集、第二频域子集输入训练好的生成并行网络，生成初步重建图像，其中，生成并行网络包括至少两个相互独立的第一生成网络和第二生成网络；将初步重建图像的特征映射到潜在空间，并在去噪过程中进行扩散重建，编码得到扩散重建特征；通过解码器对扩散重建特征进行解码，得到医学图像的最终重建图像。本发明能够实现医学图像的高频细节恢复，重建生成高质量的医学图像。

本发明授权一种基于无监督学习的医学图像降噪与重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督学习的医学图像降噪与重建方法，其特征在于，包括以下步骤：根据医学图像，构建至少两个不同的第一频域子集和第二频域子集；将所述第一频域子集、第二频域子集输入训练好的生成并行网络，生成初步重建图像，其中，所述生成并行网络包括至少两个相互独立的第一生成网络和第二生成网络；将所述初步重建图像的特征映射到潜在空间，并在去噪过程中进行扩散重建，编码得到扩散重建特征；通过解码器对所述扩散重建特征进行解码，得到所述医学图像的最终重建图像；所述将所述初步重建图像的特征映射到潜在空间，并在去噪过程中进行扩散重建，编码得到扩散重建特征，包括：通过随机微分方程，在所述潜在空间中对所述初步重建图像的特征进行正向扩散，并在正向扩散的过程中注入噪声，再在逐步去除潜在空间中噪声的过程中进行反向扩散，进行编码后得到扩散重建特征；在所述在逐步去除潜在空间中噪声的过程中进行反向扩散中，通过所述扩散重建特征引导的大窗口注意力模型调整扩散去噪过程，包括：将所述初步重建图像通过交叉注意力机制计算得到特征信息；将所述扩散重建特征输入所述大窗口注意力模型的多头自注意力层，对所述特征信息进行更新，得到更新特征信息；将所述更新特征信息分成多个不重叠的正方形窗口，再进行自注意力计算，得到动态调节参数；将所述动态调节参数输入所述大窗口注意力模型的前向反馈网络，引导所述初步重建图像的重建过程；在所述通过所述扩散重建特征引导的大窗口注意力模型调整扩散去噪过程中，采用所述医学图像的重建损失和所述医学图像的原始频域数据的一致性损失组合的调节损失函数对所述大窗口注意力模型进行优化；所述调节损失函数为： ； ；其中，分别为第一权重参数和第二权重参数；为所述医学图像的重建损失；为所述医学图像的最终重建图像；为所述初步重建图像；为保真度；为所述原始频域数据后一个周期的频域数据；为所述原始频域数据的一致性损失。

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