基于上下文冷扩散模型的低剂量3D螺旋CT重建方法及系统

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基于上下文冷扩散模型的低剂量3D螺旋CT重建方法及系统
申请号:CN202510433510
申请日期:2025-04-08
公开号:CN120339432A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开基于上下文冷扩散模型的低剂量3D螺旋CT重建方法及系统,方法包括以下步骤:将CT成像的线性逆问题转化为优化问题,加入正则化项;基于近端梯度下降框架,采用迭代收缩阈值算法求解所述优化问题,用预训练的二维冷扩散模型替换近端梯度下降法中的近端算子,用预训练的冷扩散模型替换正则化项;冷扩散模型预训练时由当前切片及其相邻两个切片构成三维上下文信息作为冷扩散模型的输入;低剂量二维CT图像作为输入,采用训练好的网络进行低剂量3D螺旋CT图像重建;通过结合物理成像模型与深度学习先验,显著提升了低剂量CT的重建质量和效率,显著降低低剂量CT图像中的噪声与伪影,显著改善低剂量CT图像的质量。
技术关键词
CT重建方法 迭代收缩阈值算法 低剂量CT图像 模型预训练 切片 螺旋 图像重建 物理成像模型 计算机可执行程序 损失函数优化 梯度下降算法 网络 模块 可读存储介质 重建系统 处理器 线性
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