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龙图腾网恭喜西门子医疗股份公司申请的专利提高关于医学图像的机器学习应用的鲁棒性的图像归一化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：CN113470789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202110319348.7，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权提高关于医学图像的机器学习应用的鲁棒性的图像归一化是由克里斯蒂安·许默;拉姆亚尔·比尼亚赞;安德烈亚斯·菲塞尔曼;斯特芬·卡普勒设计研发完成，并于2021-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本提高关于医学图像的机器学习应用的鲁棒性的图像归一化在说明书摘要公布了：本发明涉及提高关于医学图像的机器学习应用的鲁棒性的图像归一化。使用机器学习单元对医学图像进行归一化的方法包括以下步骤：在分解单元处接收关于图像的图像数据的集合，其中图像数据通过从检测器信号被转换而已经被生成，检测器信号在图像采集装置的检测器处被获得，其中检测器信号借助于应用专用于图像采集装置的处理算法的不同设置被转换；在分解单元处：通过至少合并来自专用于图像采集装置的图像处理算法的不同设置的信息，将图像集合中的每个图像分解成分量；在归一化单元处：通过至少处理来自专用于图像采集装置的处理算法的不同设置的信息，借助机器学习单元对每个分量进行归一化以提供具有降低的可变性得分的经归一化的图像的集合。

本发明授权提高关于医学图像的机器学习应用的鲁棒性的图像归一化在权利要求书中公布了：1.一种用于使用机器学习单元ML对来自预定类型的图像采集装置的图像进行归一化的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：-在分解单元处接收关于图像I1～I9的图像数据的集合，其中，所述图像数据通过从检测器信号被转换而生成，所述检测器信号在图像采集装置的检测器处获得，其中，所述检测器信号借助于应用专用于图像采集装置的处理算法中的不同设置被转换；-在分解单元处：通过至少合并来自所述专用于图像采集装置的处理算法中的不同设置的信息，将所述图像I1～I9中的每一个分解成分量C1～Cn；-在归一化单元处：通过至少处理来自所述专用于图像采集装置的处理算法的不同设置的信息，借助于机器学习单元ML对所述分量C1～Cn中的每一个进行归一化，以提供具有降低的可变性得分的经归一化的分量CN1～CNn的集合；以及-在第二机器学习单元ML2的输入接口处接收经归一化的分量CN1～CNn，并且针对预定义的任务关于所述经归一化的分量CN1～CNn执行第二机器学习算法，其中，所述经归一化的分量CN1～CNn被输入作为神经网络的卷积层的特征图，其中，在所述机器学习单元ML和所述第二机器学习单元ML2的训练期间，通过使用相同的成本函数，对参数中的至少一部分和在所述第二机器学习单元ML2中使用和处理的参数进行联合训练。

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