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龙图腾网获悉北京长木谷医疗科技股份有限公司申请的专利基于扩散模型的CT薄层图像重建方法、装置及设备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：CN118096912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410148493.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于扩散模型的CT薄层图像重建方法、装置及设备是由张逸凌;刘星宇设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的CT薄层图像重建方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于扩散模型的CT薄层图像重建方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该基于扩散模型的CT薄层图像重建方法，包括：对随机噪声图像进行特征提取，得到第一特征信息；对CT厚层图像进行特征提取，得到第二特征信息；将第一特征信息和第二特征信息进行融合，得到特征融合信息；对特征融合信息进行特征提取，得到CT薄层图像。根据本申请实施例，能够更加准确地进行图像重建。

本发明授权基于扩散模型的CT薄层图像重建方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的CT薄层图像重建方法，其特征在于，包括： 对随机噪声图像进行特征提取，得到第一特征信息； 对3张3mm的CT厚层图像进行特征提取，得到第二特征信息；所述3张3mm的CT图像用于形成条件分支，以对扩散模型形成监督； 将第一特征信息和第二特征信息进行融合，得到特征融合信息； 对特征融合信息进行特征提取，得到3张1mm的CT薄层图像； 随机噪声图像的获取，包括：对原始图像多次添加噪声，得到随机噪声图像；其中，多次添加的噪声均服从高斯分布； 对原始图像多次添加噪声，得到随机噪声图像，包括：对原始图像每次添加噪声后，进行尺寸大小的调整；将多张尺寸大小调整后的图像进行归一化、合成，得到随机噪声图像； 对随机噪声图像进行特征提取，得到第一特征信息，包括：通过语义分割编码的方式，对随机噪声图像进行特征提取，得到第一特征信息； 对CT厚层图像进行特征提取，得到第二特征信息，包括：通过条件编码的方式，对CT厚层图像进行特征提取，得到第二特征信息； 将第一特征信息和第二特征信息进行融合，得到特征融合信息，包括：通过多模态图像融合的方式，将第一特征信息和第二特征信息进行融合，得到特征融合信息； 对特征融合信息进行特征提取，得到CT薄层图像，包括：通过语义分割解码的方式，对特征融合信息进行特征提取，得到CT薄层图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京长木谷医疗科技股份有限公司，其通讯地址为：101100 北京市通州区北京经济技术开发区(通州)经海五路3号院19号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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