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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于双域联合模式的多阶段处理神经网络的极稀疏角度CT重建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：CN119832112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510034111.2，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于双域联合模式的多阶段处理神经网络的极稀疏角度CT重建方法是由邸江磊;方炯燊;豆嘉真;唐雎;钟丽云;秦玉文设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双域联合模式的多阶段处理神经网络的极稀疏角度CT重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业CT图像处理领域，公开了一种基于双域联合模式的多阶段处理神经网络的极稀疏角度CT重建方法，用于解决传统重建方法无法在极稀疏采样视角下重建出高质量CT图像的难题，本发明的重建方法首先对计算机断层扫描系统采集得到的全角度投影数据A进行极稀疏采样得到投影数据B；接着将投影数据B进行插值后输入到训练好的正弦域网络得到优化后的投影数据C；随后利用快速迭代软阈值收缩算法FISTA将投影数据C初步重建为CT图像D；最后通过一个训练好的图像域网络将图像D进行优化得到高质量的CT图像E。本发明的方法可实现对极稀疏角度采样下CT图像进行重建，重建的CT图像具备更高的结构完整性与清晰度。

本发明授权一种基于双域联合模式的多阶段处理神经网络的极稀疏角度CT重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双域联合模式的多阶段处理神经网络的极稀疏角度CT重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用计算机断层成像系统的探测元件旋转180个角度采集全角度投影数据放入图像集A中； S2、将图像集A中的图像数据再进行等间隔提取，得到极稀疏欠采样投影数据，进一步使用双线性插值方法填补得到初始全角度投影数据放入图像集B中； S3、将图像集B中的图像输入结构为对称的编码器和解码器的正弦域网络中，其深度为4层，包括增强型卷积模块、最大池化下采样层、亚像素级卷积上采样层以及编解码器对应维度特征提取出的通道拼接；其中，增强型卷积模块引入级联卷积核的非对称性卷积，包括3×3、1×3、3×1卷积核，进行方向性特征提取，并结合通道注意力机制动态调整通道权重；最大池化下采样层进行2倍像素降采样；亚像素卷积上采样层利用3×3的卷积核、线性整流激活函数和批量归一化层，通过4倍维度信息补偿得到2倍像素信息；下采样的维度通过以2n形式递增，上采样的维度则以2n形式递减，最后得到优化后的投影数据图像集C； S4、基于Pytorch中搭建的FISTA算法将图像集C中的优化后的投影数据初始重建为CT图像集D； S5、将CT图像集D输入训练好的图像域网络中，所述图像域网络采用多阶段逐步优化的结构设计，第一阶段输出低分辨率重建图像，第二阶段对输出的重建图像与输入数据拼接并进一步优化细节，最后一个阶段输出高质量CT重建图像；每个阶段均包括ASE-UNet、CCA卷积通道注意力机制和IAM信息注意力机制；其中，CCA卷积通道注意力模块通过卷积的形式对通道特征进行动态调整，从而突出关键信息；IAM信息注意力模块通过检测伪影区域的特征分布调整权重，有效抑制噪声并强化关键细节，最终得到高质量的CT图像集E。

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