摘要
一种基于投影域超分辨率方法的稀疏投影CT重建方法,通过构建基于超分辨率的投影域补全模型,有效提升了稀疏投影数据的补全精度,能够准确还原复杂结构并改善细节表现。通过多级信息补偿模块和底层特征融合模块,本发明能够实现多尺度与多通道信息的高效融合,增强了模型对复杂结构的捕捉能力,减少伪影的产生。此外,所提出的网络结构具有高度模块化设计,能够方便地嵌入其他图像域网络中,适应多样化的CT成像任务,显著提升了方法的通用性和适用性。通过端到端优化,避免了传统分步式方法的误差累积问题,提升了重建质量,并且在性能提升的同时保持了计算效率,具有较高的实际应用价值。
技术关键词
CT重建方法
通道
分辨率方法
分支
稀疏投影数据
浅层特征提取
特征提取模块
上采样
视角
超分辨率
深层特征提取
网络结构
级联
像素
层级
图像重建
传播算法
系统为您推荐了相关专利信息
轴承故障诊断方法
车辆轴承
浅层特征提取
数据
全局平均池化
多任务深度学习
语义分割网络
区域识别方法
屋顶
图片
抗干扰屏蔽结构
视频分析装置
金属屏蔽层
复合层板
散热基板
射频收发组件
射频收发信号
天线阵面
中频信号
通道