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申请/专利权人：中北大学
摘要：本发明属于医学成像及深度学习技术领域，公开了一种基于稀疏Transformer的多域稀疏视图CT重建方法，具体技术方案为：构建稀疏视图的CT投影数据集；构建稀疏Transformer块；构建基于稀疏Transformer块的多域神经网络模型，将稀疏采样的CT投影、相应的全视图投影以及相应的参考CT图像输入训练好的基于稀疏Transformer的多域神经网络中，得到CT重建图像；本发明在双域重建的基础上引入频域监督模块，通过在深度特征提取过程中整合频域监督模块，成功解决了因稀疏采样导致的傅立叶域中的空白问题，使得在极稀疏投影视图的情况下能够更好地重建图像细节，旨在减少计算量的同时提高重建性能。
主权项：1.一种基于稀疏Transformer的多域稀疏视图CT重建方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、构建稀疏视图的CT投影数据集；步骤二、构建稀疏Transformer块，采用稀疏Transformer块提取CT投影数据集的特征信息；步骤三、构建基于稀疏Transformer块的多域神经网络模型，多域神经网络模型集成了投影域恢复模块、频域监督模块、第一滤波反投影模块、第二滤波反投影模块和图像域细化模块；投影域恢复模块建立投影的全局依赖关系，投影域恢复模块以正弦图的不同视图作为输入，输出增强正弦图数据，第一滤波反投影模块将增强正弦图数据重建为中间重建图像x2；频域监督模块使用稀疏投影数据的傅立叶域编码作为输入，通过对傅立叶系数进行离散傅立叶逆变换，重建出中间重建图像x3；第二滤波反投影模块重建出中间重建图像x1，频域监督模块接收中间重建图像x1；中间重建图像x1、中间重建图像x2和中间重建图像x3共同输入至图像域细化模块中进行融合细化，得到最终的CT重建图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中北大学 一种基于稀疏Transformer的多域稀疏视图CT重建方法
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