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龙图腾网恭喜山东师范大学申请的专利基于多阶段重建网络的CBCT伪影矫正系统及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：CN119273799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411814401.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于多阶段重建网络的CBCT伪影矫正系统及方法是由虞刚;褚彦龙;朱健;刘永昊;孙倩;李宝生设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多阶段重建网络的CBCT伪影矫正系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像处理技术领域，提供了基于多阶段重建网络的CBCT伪影矫正系统及方法。所述系统包括：图像预处理模块、模型训练模块、图像生成模块，图像预处理模块用于将CBCT扫描采集到的投影数据进行重建以获得参考CBCT、稀疏角度CBCT；模型训练模块用于基于所述稀疏角度CBCT和参考CBCT训练多阶段混合注意力重建网络，得到稀疏角度CBCT伪影矫正模型；图像生成模块用于将实际稀疏角度CBCT输入至所述稀疏角度CBCT伪影矫正模型生成矫正后的CBCT。本发明通过图像域和投影域的多阶段融合，有效减少了稀疏角度重建中常见的条纹伪影和噪声，提高了CBCT的清晰度和临床可用性。

本发明授权基于多阶段重建网络的CBCT伪影矫正系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多阶段重建网络的CBCT伪影矫正系统，其特征在于，包括：图像预处理模块、模型训练模块、图像生成模块；图像预处理模块，用于将CBCT扫描采集到的投影数据进行预处理获得参考CBCT和稀疏角度CBCT；模型训练模块，用于基于稀疏角度CBCT和参考CBCT训练多阶段混合注意力重建网络，得到稀疏角度CBCT伪影矫正模型；图像生成模块，用于将实际稀疏角度CBCT输入至稀疏角度CBCT伪影矫正模型中，生成矫正后的CBCT；模型训练模块包括依次连接的图像域恢复模块、投影域增强模块和图像域去噪模块；图像域恢复模块包括第一多输入混合注意力卷积神经网络，用于初步去除稀疏角度CBCT的伪影，恢复得到干净的稀疏角度CBCT；投影域增强模块包括串行连接的前向投影模块和第二多输入混合注意力卷积神经网络，用于由前向投影模块通过前向投影算法将干净的稀疏角度CBCT进行前向投影，得到投影图像，对投影图像进行投影域增强，得到投影域增强的投影图像；图像域去噪模块包括串行连接的FDK重建模块和第三多输入混合注意力卷积神经网络，用于将投影域增强的投影图像进行重建，得到重建CBCT；基于重建CBCT，对第三多输入混合注意力卷积神经网络进行训练，得到稀疏角度CBCT伪影矫正模型；第一多输入混合注意力卷积神经网络、第二多输入混合注意力卷积神经网络和第三多输入混合注意力卷积神经网络均包括多输入编码器、浅层语义信息融合注意力模块和单输出解码器。

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