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龍圖騰網(wǎng)恭喜天津醫(yī)科大學申請的專利一種基于分數(shù)生成模型的同軸相襯CT重建方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119295593B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25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)?專利號為：202411813095.9，技術(shù)領域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于分數(shù)生成模型的同軸相襯CT重建方法及系統(tǒng)是由胡春紅;李方志;趙雨晴設計研發(fā)完成，并于2024-12-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于分數(shù)生成模型的同軸相襯CT重建方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于分數(shù)生成模型的同軸相襯CT重建方法及系統(tǒng)，屬于放射醫(yī)學圖像處理技術(shù)領域，應用于X射線相襯CT成像，包括：S1、利用全投影角度下重建的同軸相襯CT圖像建立訓練數(shù)據(jù)集；S2、首先為所述訓練數(shù)據(jù)集中的訓練圖像施加不同時刻的SDE擾動，得到擾動圖像，然后將擾動圖像和所述訓練圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中進行訓練；S3、通過分數(shù)匹配網(wǎng)絡學習不同時刻SDE擾動下的分數(shù)；S4、利用訓練完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行同軸相襯CT重建。通過采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明不需要額外的相位恢復步驟，就能從不完全投影角度下的探測器得到的強度投影信息直接重建出高質(zhì)量的同軸相襯CT圖像。

本發(fā)明授權(quán)一種基于分數(shù)生成模型的同軸相襯CT重建方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于分數(shù)生成模型的同軸相襯CT重建方法，其特征在于，應用于X射線相襯CT成像，包括：S1、利用全投影角度下重建的同軸相襯CT圖像建立訓練數(shù)據(jù)集；S2、首先為所述訓練數(shù)據(jù)集中的訓練圖像施加不同時刻的SDE擾動，得到擾動圖像，然后將擾動圖像和所述訓練圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中進行訓練；S3、通過分數(shù)匹配網(wǎng)絡學習不同時刻SDE擾動下的分數(shù)；S4、利用訓練完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行同軸相襯CT重建；具體包括：S401、初始化下列變量：重建起始噪聲、不完全角度投影矩陣A以及迭代類算法所需的各個變量；S402、開始分數(shù)生成模型的采樣過程，每一次采樣過程中，先利用S3訓練完成的分數(shù)匹配網(wǎng)絡通過預測-修正采樣器得到帶噪的相襯CT圖像；S403、通過單材質(zhì)假設計算帶噪的相襯CT圖像對應的吸收CT圖像；S404、利用帶噪的相襯CT圖像和吸收CT圖像，通過相襯CT的前向投影物理模型計算預測的強度信息；S405、利用基于數(shù)學先驗模型的迭代類算法，從實際的探測器得到的強度信息以及預測的強度信息求解得到對應的相襯CT圖像；S406、將所述相襯CT圖像作為下一次分數(shù)生成模型采樣的起始值，開始下一輪迭代，迭代完成后，輸出最終的相位CT重建結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、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)人天津醫(yī)科大學，其通訊地址為：300070 天津市和平區(qū)氣象臺路22號；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)”。