西北工业大学杨富强获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种锥束CT散射投影比估计的散射校正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：CN115423700B 。
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：202211005515.1，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种锥束CT散射投影比估计的散射校正方法是由杨富强;黄魁东设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种锥束CT散射投影比估计的散射校正方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种锥束CT散射投影比估计的散射校正方法，该方法利用神经网络模型估计不同材质、结构检测对象的散射投影比分布，自适应获取散射场信息，通过减影消除散射引起的模糊伪影实现投影图像优化。本发明方法能够通过预先训练网络快速输出散射投影比信息，提升了投影优化的效率，同时改善散射抑制一致性差等问题，方法的可靠性、稳定性、通用性好，在很大程度上减少局部伪影和图像模糊，明显提升锥束CT投影质量。
本发明授权一种锥束CT散射投影比估计的散射校正方法在权利要求书中公布了：1.一种锥束CT散射投影比估计的散射校正方法，其特征在于包括下述步骤： 步骤1：采集不同类型扫描投影数幅，获取散射场； 步骤2：计算得到散射投影比图像，使用扫描投影与散射投影比图像构建样本训练集； 步骤3：通过搭建神经网络模型，设置网络参数，完成锥束CT投影-散射投影比神经网络模型训练； 步骤4：利用训练完成的神经网络模型对检测对象投影进行散射投影比估计，获得散射场分布； 步骤5：对实际采样投影进行散射校正，并通过重建算法完成校正投影的高质量重建； 在所述步骤2中，以步骤1中获得的散射场E与扫描投影B作比值，记为散射投影比图像R，其中然后将扫描投影B与散射投影比图像R对应成组，设置样本集训练块大小为L×L,滑动步长记为T,使用旋转、翻转、叠加组合的方式扩增数据集，得到训练样本集； 在所述步骤4中，将训练完成的神经网络模型输出得到的散射投影比图像Rg按照模型Eg＝Bn×Rg进行计算得到散射场估计，Bn表示扫描投影。
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