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龙图腾网获悉杭州键嘉医疗科技股份有限公司申请的专利一种高分辨率CT影像处理方法、装置、设备及存储介质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：CN115965597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211681901.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种高分辨率CT影像处理方法、装置、设备及存储介质是由丁玉国;翟方文;乔天设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率CT影像处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种高分辨率CT影像处理方法、装置、设备及存储介质，包括以下步骤：输入高分辨率CT影像；通过卷积层实现所述高分辨率CT影像的初步平滑；通过CT处理子网络结构对平滑后的CT图像进行降采样。本发明所述方法通过小网络结构学习参数对CT影像数据进行可学习参数的降采样，实现了使用较小尺寸的特征图有效表征高分辨CT影像的作用，解决了现有网络结构处理高分辨率CT影像时耗费计算资源，内存占用较大的问题。另外，与现有技术相比，本发明所述CT处理子网络结构中的最大池化层保留了输入特征图的高频信息，使网络更容易学习，同时利用核大小为2，步幅为2的卷积层实现可学习参数的降采样，将降采样后得到的不同特征信息的特征图堆叠后使用1*1卷积进行特征融合后作为输出。

本发明授权一种高分辨率CT影像处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率CT影像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S101，输入高分辨率CT影像； S102，通过卷积层实现所述高分辨率CT影像的初步平滑； S103，通过CT处理子网络结构对平滑后的CT图像进行降采样； S103中所述CT处理子网络由两个融合池化层顺序链接组成； 所述融合池化层的结构为： 首先使输入CT影像特征图通过模型结构为Conv+BN+ReLu的卷积层，其中卷积核大小为3，步长为1； 保留最大池化的优势，对输入CT影像特征图分别做一次最大池化操作和卷积操作，其中卷积层采用Conv+BN+Relu的模型结构，卷积核大小为2，步长为2； 将最大池化后的CT影像特征图与卷积操作后的CT影像特征图组合到一起，通过模型结构为Conv+BN+Relu的卷积层得到与原始CT影像相同通道数的CT影像特征图，其中卷积核大小为1，步长为1。

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