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龙图腾网获悉四川省肿瘤医院申请的专利人工智能辅助的CT影像质量增强与噪声降低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：CN120144800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510632102.3，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权人工智能辅助的CT影像质量增强与噪声降低方法是由刘杰克;林礼波;李勇;胥豪;青浩渺;周鹏设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能辅助的CT影像质量增强与噪声降低方法在说明书摘要公布了：本发明涉及影像处理技术领域，具体涉及人工智能辅助的CT影像质量增强与噪声降低方法，包括以下步骤：S1：获取低剂量CT扫描图像数据；S2：对获取的低剂量CT图像数据进行预处理；S3：提取CT图像中的初步特征信息；S4：对图像中的噪声进行自适应估计；S5：将噪声估计结果与初步特征信息一同输入至深度卷积去噪网络；S6：基于生成对抗网络框架对去噪后的图像进行质量增强；S7：对质量增强后的CT影像进行重建；S8：对最终图像进行医学适用性检测。本发明，通过生成对抗网络、卷积神经网络和医学图像判别模型，实现低剂量CT图像的去噪与质量增强，生成高信噪比和高结构保真度的CT影像，同时确保其医学适用性，满足临床诊断需求。

本发明授权人工智能辅助的CT影像质量增强与噪声降低方法在权利要求书中公布了：1.人工智能辅助的CT影像质量增强与噪声降低方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取低剂量CT扫描图像数据，所述图像数据包含CT设备在低剂量条件下采集的二维断层图像； S2：对获取的低剂量CT图像数据进行预处理，所述预处理包括对图像数据进行归一化、去伪影及边缘平滑处理； S3：基于预处理后的图像数据，提取CT图像中的初步特征信息，所述特征信息包括图像的边缘、纹理和灰度分布； S4：将提取的初步特征信息输入至卷积神经网络模型中，对图像中的噪声进行自适应估计，所述卷积神经网络模型通过学习CT图像中的噪声分布特征，生成与图像噪声相关的特征权重，用以指导去噪操作； S5：将噪声估计结果与初步特征信息一同输入至深度卷积去噪网络，所述去噪网络由多层卷积和反卷积操作组成，用于去除图像噪声； S6：基于生成对抗网络框架对去噪后的图像进行质量增强，所述生成对抗网络包括生成器与判别器，生成器用于生成增强后的CT影像，判别器则用于评估增强图像与标准高剂量图像之间的相似度； S7：对质量增强后的CT影像进行重建，生成具有高信噪比和高结构保真度的最终图像输出； S8：对最终图像进行医学适用性检测，通过训练好的医学图像判别模型对图像进行自动评估。

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