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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京信息工程大學(xué)申請的專利基于條件嵌入融合擴(kuò)散模型的稀疏視角CT重建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120374781B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510855428.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)基于條件嵌入融合擴(kuò)散模型的稀疏視角CT重建方法是由周晨淳;孫玉寶;劉青山設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于條件嵌入融合擴(kuò)散模型的稀疏視角CT重建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于條件嵌入融合擴(kuò)散模型的稀疏視角CT重建方法，包括：構(gòu)建數(shù)據(jù)集并劃分為訓(xùn)練集與測試集；構(gòu)建條件生成模型以及條件嵌入融合擴(kuò)散模型，包括傅里葉域去偽影模塊、條件注意力嵌入模塊、自適應(yīng)融合注意力生成機(jī)制。將低質(zhì)量圖像輸入到條件生成模型，結(jié)合條件嵌入融合擴(kuò)散模型的細(xì)化殘差獲得最終重建結(jié)果；設(shè)計(jì)用于優(yōu)化模型參數(shù)的損失函數(shù)，在訓(xùn)練集上采用Adam優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的迭代優(yōu)化與更新；訓(xùn)練完成的條件生成模型以及條件嵌入融合擴(kuò)散模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)稀疏視角CT的高質(zhì)量重建。該方法在多種稀疏視角場景下顯著提升了重建圖像的質(zhì)量，為稀疏視角CT圖像重建提供了一種新穎且高效的解決方案，展現(xiàn)出良好的應(yīng)用潛力。

本發(fā)明授權(quán)基于條件嵌入融合擴(kuò)散模型的稀疏視角CT重建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于條件嵌入融合擴(kuò)散模型的稀疏視角CT重建方法，其特征在于，執(zhí)行如下步驟S1-步驟S5，構(gòu)建并訓(xùn)練稀疏視角CT重建模型，完成稀疏視角CT圖像的重建： 步驟S1：采集稀疏視角CT圖像組成數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理后按比例劃分訓(xùn)練集和測試集； 步驟S2：構(gòu)建稀疏視角CT重建模型，包括條件生成模型、條件嵌入融合擴(kuò)散模型；以預(yù)處理后的稀疏視角CT圖像作為初始圖像，輸入稀疏視角CT重建模型，針對(duì)初始圖像采用條件生成模型去除偽影，生成初步重建圖像，將初步重建圖像與輔助標(biāo)量信息輸入條件嵌入融合擴(kuò)散模型，生成殘差細(xì)節(jié)，將殘差細(xì)節(jié)與條件生成模型輸出的初步重建圖像結(jié)合，生成稀疏視角CT重建圖像，作為稀疏視角CT重建模型的輸出； 條件生成模型基于U-Net模型結(jié)構(gòu)，引入傅里葉域去偽影模塊，傅里葉域去偽影模塊首先分別通過兩個(gè)1×1卷積層提取特征后融合獲得局部特征圖，分別通過1×1卷積層和傅里葉卷積層提取特征后融合獲得全局特征圖，隨后，局部特征圖和全局特征圖分別經(jīng)過歸一化和激活處理后進(jìn)行特征融合，形成融合特征圖； 傅里葉域去偽影模塊中的傅里葉卷積層包括傅里葉變換和傅里葉逆變換，執(zhí)行傅里葉變換和傅里葉逆變換之前，特征圖分別經(jīng)過1×1卷積層、歸一化層和激活函數(shù)層； 條件生成模型輸出初步重建圖像，作為條件嵌入融合擴(kuò)散模型的條件指導(dǎo)，輸入到條件嵌入融合擴(kuò)散模型中； 步驟S3：分別設(shè)計(jì)條件生成模型、條件嵌入融合擴(kuò)散模型的損失函數(shù)； 步驟S4：對(duì)條件生成模型、條件嵌入融合擴(kuò)散模型采用反向傳播進(jìn)行訓(xùn)練，以及模型參數(shù)的迭代與更新，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的模型收斂條件，獲得訓(xùn)練好的稀疏視角CT重建模型； 步驟S5：對(duì)訓(xùn)練好的稀疏視角CT重建模型進(jìn)行測試，將稀疏視角CT重建模型部署于實(shí)際的稀疏視角CT圖像重建的應(yīng)用環(huán)境中。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京信息工程大學(xué)，其通訊地址為：210032 江蘇省南京市江北新區(qū)寧六路219號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。