浙江大学林文均获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种用于脂肪肝图像的增强方法及装置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：CN120807327B 。
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：202511033649.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种用于脂肪肝图像的增强方法及装置是由林文均;刘含怡;赵骄设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于脂肪肝图像的增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于脂肪肝图像的增强方法及装置，涉及图像处理的技术领域。通过将肝脏超声图像的灰度值映射至预设范围，并进行对数变换，得到第一目标图像；将第一目标图像输入预训练的去噪模型，得到第二目标图像；对第二目标图像进行后处理，得到增强的肝脏图像。通过对超声图像进行灰度映射和对数变换，将乘性散斑噪声转化为加性噪声，便于预训练去噪模型有效去除噪声，显著提升图像质量。同时，采用基于深度学习的预训练去噪模型，能够在去噪的同时最大限度地保留肝脏组织细节和边界信息，避免传统滤波方法中常见的细节模糊问题。
本发明授权一种用于脂肪肝图像的增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于脂肪肝图像的增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取肝脏的超声图像；所述超声图像为灰度图像； 将所述超声图像的灰度值映射至预设范围，并进行对数变换，得到第一目标图像； 将所述第一目标图像输入预训练的去噪模型，得到第二目标图像；所述去噪模型是基于U-Net模型进行改进得到的深度学习模型； 对所述第二目标图像进行后处理，得到增强的肝脏图像； 所述去噪模型包括编码器网络和解码器网络，所述编码器网络由第一分支和第二分支组成；其中： 所述第一分支，用于对所述第二目标图像进行灰度梯度计算，得到第一边缘特征图；对所述第一边缘特征图多步下采样操作，得到多个尺寸的边缘特征图； 所述第二分支，用于采用多步卷积、池化和注意力机制对所述第二目标图像进行特征提取，并在不同阶段接收对应的边缘特征图进行融合，得到多个尺寸的全局特征图； 所述解码器网络，用于将多个尺寸的全局特征图进行融合，得到第二目标图像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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