买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院申请的专利一种基于多能级数据与物理先验融合的双域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：CN121329834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511891769.1，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于多能级数据与物理先验融合的双域伪影校正方法是由周游;张明雪;任奎设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多能级数据与物理先验融合的双域伪影校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多能级数据与物理先验融合的双域伪影校正方法，通过构建多能级数据采集、双域协同校正与物理模型约束相结合的完整技术方案，实现了弥散性金属伪影的高效精准去除，其有益效果覆盖医疗、工业、安防、航空航天等多个领域，具备极强的通用性与适配性。基于多能级慢切换扫描协议，通过动态调整射线源参数完成至少两个能量级别的全角度扫描，获取的完整多能级投影数据，经通道维度拼接的图像融合方法转化为高维张量，构建的多通道虚拟图像完整保留目标物体各能量下的衰减特征与结构信息，为深度学习网络提供更全面、具区分度的输入源，从根本上筑牢不同领域精确校正的数据基础，适配各类含金属目标的成像场景。

本发明授权一种基于多能级数据与物理先验融合的双域伪影校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多能级数据与物理先验融合的双域伪影校正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.1多能级数据采集：控制CT扫描设备，采用多能级慢切换扫描协议，获取被测物体在至少两个不同X射线能量级别下的多能级投影数据； S1.2虚拟图像构建：基于所述多能级投影数据，通过图像融合方法构建一个多通道的多能级虚拟图像，作为深度学习网络的输入； S1.3双域深度学习网络构建：采用包含X射线能量谱衰减物理模型的复合损失函数，利用多能级虚拟图像及对应的无伪影参考图像进行模型训练优化，训练得到双域深度学习网络模型； S1.4双域协同校正与图像输出：将所述多能级虚拟图像输入至训练完成的双域深度学习网络模型，通过投影域子网络和图像域子网络的协同处理，输出金属伪影被抑制的CT图像； 所述的多能级慢切换扫描协议具体为：通过动态调整X射线源的管电压，依次在多个能量级别下完成全角度扫描； 所述的获取被测物体在至少两个不同X射线能量级别下的多能级投影数据具体为：在每个能量级别下，采集被测物体的完整投影数据，确保数据覆盖360度扫描范围； 所述S1.2中的图像融合方法具体为：将不同能量级别的投影数据或重建图像沿通道维度拼接，生成二维张量，其中C为能量级别数量； 所述的双域深度学习网络模型包括： 投影域子网络：以金属轨迹掩膜为空间引导线索，对含金属伪影的多能级投影数据进行针对性修复；所述金属轨迹掩膜通过识别投影数据中金属引起的突变区域生成，用于定位伪影根源并约束修复范围；图像域子网络：接收投影域子网络输出的初步校正图像，通过细粒度特征学习去除残留伪影并恢复图像细节；所述子网络采用跨尺度特征交互机制，将高频细节信息与低频结构信息融合，提升修复精度。

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浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。