一种基于稀疏Transformer的多域稀疏视图CT重建方法

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。