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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于神经网络代理模型的三维超声CT影像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：CN121074241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511107653.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于神经网络代理模型的三维超声CT影像重建方法是由孙赫;李玉冰;曾祉竣;郑又嘉设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络代理模型的三维超声CT影像重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络代理模型的三维超声CT影像重建方法。本发明构建解剖学真实的器官模型，并借助数值求解器模拟波场，生成多器官训练数据集；基于收敛波恩级数的迭代结构构建并训练强散射神经算子S2NO，用来求解大计算域且高振荡的偏微分方程；采集患者待测部位的时域波场观测数据，通过傅里叶变换转化为设定频率范围的频域波场观测数据；使用训练好的S2NO作为代理模型，执行全波形反演算法，迭代重建超声CT影像；本发明重建在体临床样本的三维超声CT影像，速度达到传统超声CT全波形反演重建算法的约10倍，并实现与标准核磁共振成像MRI分辨率相近的成像质量。

本发明授权一种基于神经网络代理模型的三维超声CT影像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络代理模型的三维超声CT影像重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1构建解剖学真实的器官模型，并借助数值求解器模拟散射波场，生成包含介质参数分布和与介质参数分布对应的散射波场的多器官训练数据集； 2基于收敛波恩级数的迭代结构构建强散射神经算子S2NO，用来求解全波形反演算法中的偏微分方程； 基于收敛波恩级数的迭代结构构建强散射神经算子，包括以下步骤： a强散射神经算子包括编码器、迭代计算层和解码器；基于收敛波恩级数的迭代结构构建迭代计算层，迭代计算层包括多层相同的计算模块首尾相接； b将介质参数分布与声源通过编码器编码进隐空间，得到预处理器、散射势和初始波场的隐状态表示： 其中，为预处理器的编码器，为散射势的编码器，为初始波场的编码器； c在隐空间，迭代计算层之间迭代更新波场隐状态，求解得到最终的波场隐状态，=1,…,N，N为迭代计算层中计算模块的数量； 其中，为迭代计算层中的一个计算模块； d将最终的波场隐状态通过解码器投影回物理空间，得到输出的散射波场： ； 3采用步骤1中的多器官训练数据集，训练强散射神经算子，得到训练好的强散射神经算子； 4使用超声CT装置，采集患者待测部位的时域波场观测数据，通过傅里叶变换转化为设定频率范围的频域波场观测数据； 5对频域波场观测数据，使用训练好的S2NO作为代理模型执行全波形反演算法，迭代重建超声CT三维影像。

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