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
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