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龙图腾网获悉深圳市智佐生物科技有限公司申请的专利对抗神经网络去噪模型的建立方法及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：CN114119391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111300920.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权对抗神经网络去噪模型的建立方法及超声图像去噪方法是由于鹏;王浩铎;邓强泉设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本对抗神经网络去噪模型的建立方法及超声图像去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对抗神经网络去噪模型的建立方法及超声图像去噪方法，涉及计算机视觉技术领域，包括以下步骤：超声图像数据集处理：将采集的超声图像对划分为训练集和测试集；构建初始去噪模型：初始去噪模型包括生成器模型和判别器模型，生成器模型基于深度可分离卷积层和残差块结构建立，判别器模型基于PatchGAN网络建立；对初始去噪模型训练：将训练集作为输入数据，模型训练完成后得到对抗神经网络去噪模型，即可对测试集中的含噪声超声图像进行去噪处理。如此设置，引入深度可分离卷积层和残差块结构，能够有效地对超声图像去噪，所搭建的结构属于轻量化网络模型结构，能够减少运行的参数量，减少算法的运算时间。

本发明授权对抗神经网络去噪模型的建立方法及超声图像去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种对抗神经网络去噪模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：超声图像数据集处理：采集多组含噪声和不含噪声的超声图像对，并将所述超声图像对划分为训练集和测试集；构建初始去噪模型：所述初始去噪模型包括生成器模型和判别器模型，所述生成器模型基于深度可分离卷积层和残差块结构建立，所述判别器模型基于PatchGAN网络建立；对所述初始去噪模型训练：将所述训练集作为所述初始去噪模型的输入数据进行模型训练，模型训练完成后得到对抗神经网络去噪模型，所述对抗神经网络去噪模型对所述测试集中的含噪声超声图像进行去噪处理以进行模型测试；所述判别器模型包括依次设置的多个特征采样层，各个所述特征采样层均包括卷积层、池化层、归一化层以及激活函数层；所述特征采样层设有N个，对于第n个所述特征采样层，当n为奇数时，该所述特征采样层的所述池化层工作、以进行下采样，当n为偶数时，该所述特征采样层的所述池化层不工作，其中n＝1，2……N-1。

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