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龙图腾网获悉天津医科大学申请的专利基于分解扩散采样的同步辐射显微CT重建方法及装置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：CN119295583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411344421.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于分解扩散采样的同步辐射显微CT重建方法及装置是由胡春红;李方志;赵雨晴设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分解扩散采样的同步辐射显微CT重建方法及装置在说明书摘要公布了：基于分解扩散采样的同步辐射显微CT重建方法及装置，该方法收集全投影角度下重建且不含环状伪影的同步辐射显微CT图像，作为训练数据集；对训练图像施加设定时刻的随机微分方程扰动，将训练图像及扰动后的训练图像输入分数匹配网络模型对其进行训练，获得训练好的分数匹配网络模型；通过训练好的分数匹配网络模型进行图像采样；通过增广拉格朗日乘子算法对采样的图像进行求解，获得同步辐射显微CT图像；通过去噪扩散隐式模型对其进行去噪扩散处理，获得下一轮采样的起始值；通过迭代采样、求解，直至完成设定迭代轮次，输出末轮同步辐射显微CT图像；通过Tweedie方程进行去噪处理，获得最终同步辐射显微CT图像。本发明保证了重建图像的准确性。

本发明授权基于分解扩散采样的同步辐射显微CT重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于分解扩散采样的同步辐射显微CT重建方法，其特征在于，包括： 收集全投影角度下重建且不含环状伪影的同步辐射显微CT图像，并将收集到的所述同步辐射显微CT图像作为训练数据集； 通过对所述训练数据集中的训练图像施加设定时刻的随机微分方程扰动，获得扰动后的训练图像； 将所述训练数据集中的训练图像及所述扰动后的训练图像输入分数匹配网络模型；所述分数匹配网络模型根据所述训练数据集中的训练图像及所述扰动后的训练图像进行训练，学习设定时刻随机微分方程扰动下对应的分数，获得训练好的所述分数匹配网络模型； 通过训练好的所述分数匹配网络模型进行图像采样；将采样的图像通过Tweedie方程进行计算，获得满足所述扰动后的训练图像流形分布图像； 通过增广拉格朗日乘子算法对采样的图像进行求解，获得被模型以及探测器测量投影信息约束的同步辐射显微CT图像； 通过去噪扩散隐式模型对得到的所述同步辐射显微CT图像进行去噪扩散处理，获得下一轮采样的起始值；根据下一轮采样的起始值，进行迭代采样、求解，直至完成设定迭代轮次，输出末轮同步辐射显微CT图像； 将所述末轮同步辐射显微CT图像通过Tweedie方程进行去噪处理，获得最终同步辐射显微CT图像。

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