一种基于互补先验和隐式神经表示的稀疏CT重建方法

本发明属于人工智能和生物医学影像技术领域，具体涉及一种基于互补先验和隐式神经表示的稀疏CT重建方法，包括S1：将稀疏CT重建问题解耦为基于物理模型驱动的数据项子问题和基于先验驱动的先验项子问题；S2：通过去噪正则化方法将隐式的深度图像先验和显示的自相似性、稀疏性先验知识相结合，构造为互补先验模型以求解先验项子问题；S3：将互补先验模型嵌入到隐式神经表示的网络结构中，通过使用带有先验嵌入的隐式神经表示来求解数据项子问题；S4：在半二次分裂法的基础上，本发明通过引入超参数细化区间平衡两个子问题在整体过程中的权重，从而在数据保真度和分布先验两个子问题之间进行高效的优化，确保在逆问题求解过程中逐步收敛到最佳解。