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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于图像修复实现能谱CT射束硬化伪影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：CN119648834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411804331.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于图像修复实现能谱CT射束硬化伪影校正方法是由谢世朋;时虎设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像修复实现能谱CT射束硬化伪影校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像修复实现能谱CT射束硬化伪影校正方法，包括：扫描待测物体获取原始投影数据；采用图像修复算法消除原始投影数据中高衰减材料轨迹作为输入数据；通过阈值分割获取的模板图像和初始模型谱来重投影数据，并与输入数据迭代更新模型谱参数；使用估计能谱重投影原始投影数据的分割图像，通过预设单能谱重投影单色投影数据并与重投影的多能投影数据作差来获取伪影部分以用于校正原始投影数据；最后对校正后投影数据滤波反投影重建获得校正后CT图像。本发明解决了射束硬化伪影校正的软件方法对含有高衰减材料的待测物体的CT图像的校正效果不佳的问题。

本发明授权基于图像修复实现能谱CT射束硬化伪影校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像修复实现能谱CT射束硬化伪影校正方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取含有高衰减材料的待测物体的断层面的原始投影数据； 对所述原始投影数据中的高衰减材料轨迹使用图像修复算法以消除所述原始投影数据中的高衰减材料部分，获得预处理投影数据； 对所述预处理投影数据使用重建算法重建获得第一重建图像； 将所述第一重建图像分割获得模板图像； 使用能谱生成软件初始化一组连续能谱作为初始模型谱，并与所述模板图像计算获得多能重投影； 通过迭代算法最小化所述多能重投影和所述预处理投影数据的L2范数的平方优化所述初始模型谱的参数以获得所述多能重投影的最接近所述预处理投影数据的估计能谱； 将所述原始投影数据使用所述重建算法重建获得第二重建图像； 将所述第二重建图像分割获得分割图像，并使用所述估计能谱与所述分割图像计算获得含有高衰减材料的重投影数据； 获取所述待测物体的单能投影数据，并基于所述单能投影数据和所述重投影数据，计算获得射束硬化伪影部分数据； 基于所述原始投影数据和所述射束硬化伪影部分数据，计算获得射束硬化伪影校正数据； 对所述射束硬化伪影校正数据使用所述重建算法重建获得射束硬化伪影校正CT图像。

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