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龙图腾网恭喜深圳恒远志达信息科技有限公司申请的专利一种基于多注意力融合的超声图像去噪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：CN114663310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210301771.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于多注意力融合的超声图像去噪方法是由曾宪华;李彦澄;祝庆;董倩;郭珏秋设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多注意力融合的超声图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于多注意力融合的超声图像去噪方法，其包括以下步骤：获取原始超声图像，将原始超声图像输入到构建的多注意力机制融合的残差编解码网络RED‑MAM中，所述残差编解码网络RED‑MAM包括编码器和多注意力融合解码器，所述编码器用于提取出输入图像的特征，在多注意力融合解码器中，除了基本的解码重建模块，还引入了多注意力机制融合模块MAM，每个编码块或解码块后分别对应一个ReLU激活函数，在解码块的第一个和第三个反卷积之后，引入了多注意力机制融合注意力块；随后通过ReLU激活函数将多注意力机制融合注意力块输出的多注意力融合特征向量激活；接着，将多注意力融合特征输入到下个解码块，通过解码重建得出解码后的超声图像。

本发明授权一种基于多注意力融合的超声图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多注意力融合的超声图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始超声图像，将原始超声图像输入到构建的多注意力机制融合的残差编解码网络RED-MAM中，所述残差编解码网络RED-MAM包括编码器和多注意力融合解码器，所述编码器用于提取出输入图像的特征，多注意力融合解码器是由反卷积和多注意力机制融合模块MAM组合而成，多注意力机制融合模块MAM包括通道注意力机制、空间注意力机制，包括了平均池化层、最大池化层、全局平均池化层、全连接层以及共享多层感知机，通道注意力需要对输入特征图的空间维度进行压缩，然后通过平均池化的方式对空间信息进行聚合；全局平均池化生成通道统计信息，从而实现将全局空间信息压缩到信道中；每个编码块或解码块后分别对应一个ReLU激活函数，在解码块的第一个和第三个反卷积之后，引入了多注意力机制融合注意力块；随后通过ReLU激活函数将多注意力机制融合注意力块输出的多注意力融合特征向量激活；接着，将多注意力融合特征进入到下个解码块，解码得出解码后的超声图像；所述解码器中，通过利用空间域及通道域上的相关特征图来学习权重分布，再将学出来的权重施加在原特征图之上，最后进行加权求和，使得既能关注到空间域中的信息又能关注到通道域中的信息，将每个通道中的图片特征同等处理；所述多注意力机制融合模块MAM中，从最后一个编码块输出的是一个d维向量r∈[0,1]d，第一层反卷积是一个参数为θ映射函数f，即可表示为fθ·，因此，MAM模块的输入是fθr，简化为F；在多注意力融合注意力块中，将从常规的通道注意力块输出特征M1，同时输出一个残差块，残差块是通道注意力输出的特征不经过下一个环节直接跳跃的输入到指定的位置，不是按顺序经过每一个图中画出结构图的，残差块输入的地方为箭头所指向的地方，然后再次经过一个常规的空间注意力模块，输出特征向量M2；在并行分支中，将特征向量经过一个通道注意力，输出的特征向量和跳连接输出的残差块进行元素相乘操作。

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