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龙图腾网获悉北京航空航天大学宁波创新研究院申请的专利基于深度学习的快速流水线计算机断层成像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：CN114004907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202111282604.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于深度学习的快速流水线计算机断层成像方法是由傅健;张昌盛;明晨设计研发完成，并于2021-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的快速流水线计算机断层成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的快速流水线计算机断层成像ComputedTomography,CT方法，步骤为：将多个物体放置于流水线CT检台上，进行基于稀疏采样的同步CT扫描，得到流水线CT稀疏投影序列；将流水线CT稀疏投影序列插值成信息缺失的完备投影序列；利用深度学习技术处理信息缺失的投影序列，补充投影信息，得到信息、尺寸均完备的投影序列；对完备投影序列进行分割处理，获得每个物体相对应的投影序列；使用滤波反投影重建算法对每个物体的投影序列分别进行重建，获得最终的断层重建图像。本发明将成像时间大幅缩短；同时保证快速流水线CT成像技术的重建质量，使之满足高质、高效的工业无损检测需求。

本发明授权基于深度学习的快速流水线计算机断层成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的快速流水线计算机断层成像方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、将多个物体放在流水线CT成像检台上，同步进行稀疏采样扫描，得到流水线CT稀疏投影序列；所述流水线CT成像检台上安装有多个平行探测器方向的独立转台，能够对多个物体进行独立成像，使其投影序列互不串扰； 步骤2、将流水线CT稀疏投影序列插值成信息缺失、尺寸均完备的投影序列；所述信息缺失是指稀疏角扫描丢失部分角度的投影数据，插值近似改变投影序列的尺寸但无法补充投影信息； 步骤3、利用深度学习技术对所述信息缺失、尺寸完备的投影序列进行处理，补充投影信息，获得投影信息完整、准确的完备投影序列，所述完备投影序列的重建图像不再存在稀疏伪影，所述深度学习技术是指基于卷积神经网络的流水线CT稀疏投影序列的优化技术； 步骤4、对经过处理后的完备投影序列进行分割，获得每个物体对应的独立投影序列；所述独立投影序列是由于流水线CT同时对多个物体成像，其投影序列包括多个物体的投影，需计算各物体对应于投影序列中的位置并进行投影分割； 步骤5、使用滤波反投影重建算法对所述每个物体对应的投独立影序列分别进行重建，获得最终的断层重建图像； 所述快速计算机断层成像方法通过结合流水线CT成像架构和稀疏采样策略来实现，流水线CT成像架构对多个物体进行无串扰的同步扫描，稀疏采样扫描减少单次扫描时长，二者结合使扫描时间大幅度缩短； 所述步骤2使用双三次插值法对流水线CT稀疏投影序列进行插值，将其变换成信息缺失、尺寸完备的投影序列。

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