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龙图腾网获悉北京华医网科技股份有限公司申请的专利基于人工智能的医学影像质量增强与伪影校正方法和系统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：CN121685770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610188079.8，技术领域涉及：G06T12/30；该发明授权基于人工智能的医学影像质量增强与伪影校正方法和系统是由瓦热斯江·萨比尔;马浩梦;郭少安设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的医学影像质量增强与伪影校正方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像分析技术领域，提供一种基于人工智能的医学影像质量增强与伪影校正方法和系统，解决联合处理多物理成因伪影时难以兼顾校正有效性与结构保真性的问题。本申请方法包括：对获取的约束条件解析，得到强度权重图与连续性引导信号；对获取的原始医学影像分层特征提取与加权调制，得到多尺度特征；构建中间影像作为第一医学影像；识别原始医学影像中的第一类与第二类伪影区域生成伪影响应图，抑制原始医学影像的条状伪影与容积效应伪影，得到目标医学影像，并对组织交界区域进行修复，输出第二医学影像；融合第一、第二医学影像，输出最终医学影像。本申请提供的技术方案不仅提升图像整体信噪比，还增强了关键解剖细节的可视性。

本发明授权基于人工智能的医学影像质量增强与伪影校正方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的医学影像质量增强与伪影校正方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的原始医学影像和以及所述原始医学影像相匹配的约束条件，并利用预构建的影像处理模型对所述约束条件进行解析，得到所述约束条件的强度权重图与连续性引导信号； 基于所述强度权重图对所述原始医学影像进行分层特征提取与加权调制，得到所述原始医学影像的多尺度特征； 基于结构一致性增强与细节补偿算法、所述原始医学影像的多尺度特征和所述原始医学影像的本底亮度分量，构建中间影像，并利用所述连续性引导信号对所述中间影像进行纹理平滑过渡处理，输出第一医学影像，其中，所述结构一致性增强与细节补偿算法指一套用于提升医学影像质量的组合技术方法，该方法在增强图像细节清晰度的同时确保解剖结构的自然连续性和完整性，用于从原始医学影像中生成高质量的第一医学影像，通过协同执行细节特征的非线性增强和结构特征的约束性平滑处理实现； 基于所述约束条件识别所述原始医学影像中的第一类与第二类伪影区域并生成相应的伪影响应图，包括：从所述约束条件中解析出与扫描协议参数相关的投影几何失配模式信息，基于所述投影几何失配模式信息在所述原始医学影像中扫描具有直线延伸形态特征的图像区域；并从所述具有直线延伸形态特征的图像区域中选择满足预设直线度与长度阈值的目标图像区域标记为第一类伪影候选区；在所述第一类伪影候选区内，根据所述投影几何失配模式信息中伪影形态模板进行匹配滤波，生成第一伪影置信度图；从所述约束条件中解析出与解剖结构标识信息相关的组织密度交界分布信息，基于所述组织密度交界分布信息定位所述原始医学影像中不同组织类型的理论边界区域；检测所述理论边界区域内原始医学影像中的局部灰度分布与所述组织密度交界分布信息所预期的梯度变化规律不符的连通区域，将所述连通区域标记为第二类伪影候选区；在所述第二类伪影候选区内，计算原始医学影像中各像素点的灰度值与周边同质组织区域的灰度统计特征的偏离程度，生成第二伪影置信度图；对所述第一伪影置信度图中置信度高于第一预设阈值的区域进行形态学闭操作以连通断裂区段，生成第一伪影响应图；对所述第二伪影置信度图中置信度高于第二预设阈值的区域进行区域生长以填补空洞，生成第二伪影响应图； 根据所述伪影响应图抑制所述原始医学影像的条状伪影与容积效应伪影，得到目标医学影像，并基于所述约束条件中的结构完整性信息对所述目标医学影像中的组织交界区域进行纹理一致性修复，输出第二医学影像； 融合所述第一医学影像数据和所述第二医学影像数据，输出最终医学影像。

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