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龙图腾网获悉安徽工程大学申请的专利基于结构增强与伪影估计的稀疏角度CT图像伪影抑制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116342726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310210797.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于结构增强与伪影估计的稀疏角度CT图像伪影抑制方法是由刘进;亢艳芹;吴凡;孙宇;晏宇豪;刘涛设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构增强与伪影估计的稀疏角度CT图像伪影抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于结构增强与伪影估计的稀疏角度CT图像伪影抑制方法，属于计算机断层成像技术领域。本发明包括：构建针对稀疏角度CT图像处理的结构增强伪影抑制网络，主要包括两个相同网络架构的伪影特征提取子网络和结构特征提取子网络；之后构建图像复原损失函数和结构损失函数并联合训练各子网络，并形成训练好的结构增强伪影抑制网络；最后用户输入待处理的稀疏角度CT图像到训练好的结构增强伪影抑制网络中，输出抑制伪影后的CT图像。本发明针对稀疏角度CT图像伪影复杂，常规处理易丢失组织结构信息这一问题，采用伪影提取与结构增强相结合的策略，可提高稀疏角度CT图像处理的效果，获得包含更多组织结构信息的高准确度CT图像。

本发明授权基于结构增强与伪影估计的稀疏角度CT图像伪影抑制方法在权利要求书中公布了：1.基于结构增强与伪影估计的稀疏角度CT图像伪影抑制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、收集高质量CT图像数据，将收集到的高质量CT图像采用仿真软件获得稀疏角度CT图像，对收集到的高质量CT图像采用滤波器提取边缘结构，获得边缘结构图像，形成数据组，最后将收集到的数据组随机分为训练集和测试集； 步骤2、构建针对稀疏角度CT图像处理的结构增强伪影抑制网络，该网络包括伪影特征提取子网络和结构特征提取子网络，作用是输入稀疏角度CT图像生成抑制伪影的CT图像； 结构增强伪影抑制网络架构流程为：首先，设计伪影特征提取子网络用于提取伪影特征信息；设计结构特征提取子网络用于提取稀疏角度CT图像中的组织结构特征信息；然后，将伪影特征信息与组织结构特征信息联合，并通过卷积操作获得伪影组织结构成分；最后，通过残差跳跃连接，将原稀疏角度CT图像与伪影组织结构成分相加，得到抑制伪影的CT图像； 步骤3、构建图像复原损失函数和结构损失函数并进行联合，形成联合损失函数，以提高伪影抑制和结构细节保持能力； 构建图像复原损失函数为计算高质量CT图像和输出的抑制伪影的CT图像之间的均方误差和结构相似度；结构损失函数为边缘结构图像和结构特征提取子网络与卷积操作所输出的图像之间的均方误差；因此，定义联合损失函数为： 上式中，为高质量CT图像，为输出的抑制伪影的CT图像，为结构特征提取子网络与卷积操作所输出的图像，为高质量CT图像提取的边缘结构图像，为均方误差计算函数，为结构相似度计算函数，和为损失权重； 步骤4、利用训练集数据及联合损失函数训练结构增强伪影抑制网络，获得训练好的网络参数； 步骤5、用户输入测试集中的稀疏角度CT图像到训练好的结构增强伪影抑制网络中，输出抑制伪影的CT图像，并与高质量CT图像进行对比。

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