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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利多能级CT稀疏视图的去噪方法、系统和存储介质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：CN116188315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310203890.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权多能级CT稀疏视图的去噪方法、系统和存储介质是由吴永乐;于佳兴;杨雨豪;邢占峰;王卫民;李红日;王鑫设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本多能级CT稀疏视图的去噪方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于多能级CT稀疏视图的去噪方法、系统和存储介质，用于多能级CT稀疏视图去噪的神经网络模型中设置具有多通道的生成器和判别器，并将该神经网络模型中的生成器和判别器的输入和输出设置为多维矩阵，使得该神经网络模型能够适用于多能级CT稀疏视图的去噪，既节省了训练时间，又考虑到了同一扫描截面的多能级重建图像中不同能级之间的相关性，从而以较好的效果一次性提高输出图像的清晰度。

本发明授权多能级CT稀疏视图的去噪方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于多能级CT稀疏视图的去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：根据多能级CT扫描仪扫描得到的完备投影数据，构建用于训练预先搭建的神经网络模型的图像数据集；所述图像数据集中包括相互对应的多维原始切片和多维带噪切片；利用图像数据集对所述预先搭建的神经网络模型进行训练，得到多能级CT稀疏视图去噪模型；其中所述预先搭建的神经网络模型包括多通道的生成器和多通道的判别器；对多能级CT扫描仪对待测物体扫描截面进行稀疏数据扫描得到的多能级稀疏投影数据进行插值补全，得到带噪的完备投影数据，并对该带噪的完备投影数据进行重建，得到对应的带噪的多能级重建图像；将该带噪的多能级重建图像通过所述多能级CT稀疏视图去噪模型的生成器，得到去噪的多能级重建图像；其中，所述神经网络模型采用基于对抗神经网络的图像翻译网络架构，其中，所述生成器采用带有残差连接的分割网络架构，所述判别器采用包括多个卷积层的神经网络结构，所述生成器的输入通道数与输出通道数相同，所述判别器的输出通道数与对应的生成器的输出通道数相同，所述判别器的输入通道数是输出通道数的两倍；所述多能级CT扫描仪对待测物体扫描截面进行稀疏数据扫描得到的多能级稀疏投影数据中，每一个多能级稀疏投影数据包括多能级CT扫描仪中的每一个能级采用相同的压缩比例对相同的扫描截面进行稀疏数据扫描得到的多个不同能级对应的单能级稀疏投影数据。

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