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龙图腾网恭喜深圳市医诺智能科技发展有限公司申请的专利一种医学图像去噪增强的方法及终端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：CN113744157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111055175.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种医学图像去噪增强的方法及终端是由谢宝文;雷国胜;贾文廷;龙腾;王恩培设计研发完成，并于2021-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像去噪增强的方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开一种医学图像去噪增强的方法及终端，根据接收的神经网络训练请求确定训练图像；构建GhostNet特征提取网络，对所述GhostNet特征提取网络使用全局平均池化进行优化，得到优化后的GhostNet特征提取网络；基于所述训练图像对所述优化后的GhostNet特征提取网络使用深度可分离卷积进行训练，得到训练后的GhostNet特征提取网络；根据接收的医学图像去噪增强请求确定待去噪图像；基于训练后的GhostNet特征提取网络对所述待去噪图像进行去噪增强，得到去噪增强后的图像，从而能够快速、有效地实现医学图像的去噪增强。

本发明授权一种医学图像去噪增强的方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种医学图像去噪增强的方法，其特征在于，包括：根据接收的神经网络训练请求确定训练图像；构建GhostNet特征提取网络，对所述GhostNet特征提取网络使用全局平均池化进行优化，得到优化后的GhostNet特征提取网络；基于所述训练图像对所述优化后的GhostNet特征提取网络使用深度可分离卷积进行训练，得到训练后的GhostNet特征提取网络；根据接收的医学图像去噪增强请求确定待去噪图像；基于训练后的GhostNet特征提取网络对所述待去噪图像进行去噪增强，得到去噪增强后的图像；所述构建GhostNet特征提取网络包括：构建第一卷积操作层，并设置所述第一卷积操作层对应的参数；构建第二卷积操作层，并设置所述第二卷积操作层对应的参数；构建GhostBottlenecks模块，并设置所述GhostBottlenecks模块对应的参数；构建第三卷积操作层，并设置所述第三卷积操作层对应的参数；构建全连接层，并设置所述全连接层对应的参数；根据所述第一卷积操作层、所述第二卷积操作层、所述GhostBottlenecks模块、所述第三卷积操作层和所述全连接层生成初始GhostNet特征提取网络；对所述初始GhostNet特征提取网络使用批量归一化，得到GhostNet特征提取网络；所述基于所述训练图像对所述优化后的GhostNet特征提取网络使用深度可分离卷积进行训练，得到训练后的GhostNet特征提取网络包括：将所述训练图像依次输入所述第一卷积操作层、所述第二卷积操作层、所述GhostBottlenecks模块、所述第三卷积操作层和所述全连接层进行特征提取，得到深层特征、浅层特征以及手工特征；对所述深层特征、浅层特征以及手工特征进行深度可分离卷积，得到特征融合后的深层特征、浅层特征以及手工特征；对所述特征融合后的深层特征、浅层特征以及手工特征进行加窗和插值处理，得到加窗插值后的深层特征、浅层特征以及手工特征；根据所述加窗插值后的深层特征、浅层特征以及手工特征对所述优化后的GhostNet特征提取网络使用共轭梯度算法进行训练，得到训练后的GhostNet特征提取网络。

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