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！

龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于条件嵌入融合扩散模型的稀疏视角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：CN120374781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510855428.2，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于条件嵌入融合扩散模型的稀疏视角CT重建方法是由周晨淳;孙玉宝;刘青山设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件嵌入融合扩散模型的稀疏视角CT重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于条件嵌入融合扩散模型的稀疏视角CT重建方法，包括：构建数据集并划分为训练集与测试集；构建条件生成模型以及条件嵌入融合扩散模型，包括傅里叶域去伪影模块、条件注意力嵌入模块、自适应融合注意力生成机制。将低质量图像输入到条件生成模型，结合条件嵌入融合扩散模型的细化残差获得最终重建结果；设计用于优化模型参数的损失函数，在训练集上采用Adam优化器实现模型参数的迭代优化与更新；训练完成的条件生成模型以及条件嵌入融合扩散模型可实现对稀疏视角CT的高质量重建。该方法在多种稀疏视角场景下显著提升了重建图像的质量，为稀疏视角CT图像重建提供了一种新颖且高效的解决方案，展现出良好的应用潜力。

本发明授权基于条件嵌入融合扩散模型的稀疏视角CT重建方法在权利要求书中公布了：1.基于条件嵌入融合扩散模型的稀疏视角CT重建方法，其特征在于，执行如下步骤S1-步骤S5，构建并训练稀疏视角CT重建模型，完成稀疏视角CT图像的重建： 步骤S1：采集稀疏视角CT图像组成数据集，对数据集进行预处理后按比例划分训练集和测试集； 步骤S2：构建稀疏视角CT重建模型，包括条件生成模型、条件嵌入融合扩散模型；以预处理后的稀疏视角CT图像作为初始图像，输入稀疏视角CT重建模型，针对初始图像采用条件生成模型去除伪影，生成初步重建图像，将初步重建图像与辅助标量信息输入条件嵌入融合扩散模型，生成残差细节，将残差细节与条件生成模型输出的初步重建图像结合，生成稀疏视角CT重建图像，作为稀疏视角CT重建模型的输出； 条件生成模型基于U-Net模型结构，引入傅里叶域去伪影模块，傅里叶域去伪影模块首先分别通过两个1×1卷积层提取特征后融合获得局部特征图，分别通过1×1卷积层和傅里叶卷积层提取特征后融合获得全局特征图，随后，局部特征图和全局特征图分别经过归一化和激活处理后进行特征融合，形成融合特征图； 傅里叶域去伪影模块中的傅里叶卷积层包括傅里叶变换和傅里叶逆变换，执行傅里叶变换和傅里叶逆变换之前，特征图分别经过1×1卷积层、归一化层和激活函数层； 条件生成模型输出初步重建图像，作为条件嵌入融合扩散模型的条件指导，输入到条件嵌入融合扩散模型中； 步骤S3：分别设计条件生成模型、条件嵌入融合扩散模型的损失函数； 步骤S4：对条件生成模型、条件嵌入融合扩散模型采用反向传播进行训练，以及模型参数的迭代与更新，直至达到预设的模型收敛条件，获得训练好的稀疏视角CT重建模型； 步骤S5：对训练好的稀疏视角CT重建模型进行测试，将稀疏视角CT重建模型部署于实际的稀疏视角CT图像重建的应用环境中。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210032 江苏省南京市江北新区宁六路219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”。