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龙图腾网恭喜常熟理工学院申请的专利一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法与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：CN119579454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510143167.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法与系统是由王颖;汝吉东;邢晓双;蒋廷旺;宋占科;龚兰兰;谢从华;周思林;周蓓;沈建设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法与系统，包括：对癌症图像进行自适应分割，对分割后的各区域进行噪声估计和统计分析，自动调整去噪参数；采用小波变换和金字塔分解进行多尺度特征提取，对调整参数后的图像进行分析和处理；对多尺度处理后的图像进行质量评估和失真检测，自动识别和定位伪影与失真，采用点扩散函数反演和维纳滤波方法，校正和补偿干扰，获得校正图像；对校正图像应用直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化后，使用卷积神经网络结合稀疏表示和字典学习算法，进行去噪处理，得到去噪结果。本发明能够有效去除不同类型癌症图像中的噪声，同时保留关键诊断信息，提高图像质量和清晰度。

本发明授权一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度神经网络的癌症图像去噪方法，其特征在于，包括：对癌症图像进行自适应分割，将图像划分为不同区域，对分割后的各区域进行噪声估计和统计分析，自动调整去噪算法参数；采用小波变换算法，对图像进行多尺度分解，得到不同尺度下的小波系数；在每个尺度下，根据预设的阈值，对小波系数进行阈值处理，去除噪声和冗余信息，得到处理后的小波系数；针对处理后的小波系数，采用金字塔分解算法，在不同尺度空间下提取图像的局部和全局特征，得到多尺度特征集合；根据预设的特征选择规则，从多尺度特征集合中筛选出对图像分析和处理最有效的特征子集，得到优化后的多尺度特征；通过特征融合充分利用图像局部信息和全局信息，对多尺度处理后的图像进行质量评估和失真检测，自动识别和定位伪影与失真，采用点扩散函数反演和维纳滤波方法，校正和补偿干扰，获得校正图像；对所述校正图像应用直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化后，作为模型训练输入对卷积神经网络模型进行训练；使用卷积神经网络结合稀疏表示和字典学习算法，通过癌症图像样本训练和优化，学习噪声和干扰特征模式；对训练得到的目标卷积神经网络模型进行交叉验证和性能评估，选择最优模型应用于增强后的图像，进行去噪处理，得到去噪结果。

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