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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利一种基于物理对偶回归学习的CT金属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：CN119251326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411145658.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于物理对偶回归学习的CT金属伪影校正方法是由马建华;郭义;王永波;边兆英;曾栋设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理对偶回归学习的CT金属伪影校正方法在说明书摘要公布了：一种基于物理对偶回归学习的CT金属伪影校正方法，通过9个步骤将未校正投影数据校正得到校正后图像。该基于物理对偶回归学习的CT金属伪影校正算法与系统能增强金属伪影校正性能，并改善算法的稳定性与可靠性。本发明的有益效果为：1、金属伪影校正结果更加稳定可靠，学习过程更稳定。2、通过在学习过程中对产生金属伪影的物理机制建模，能够有效约束模型学习的映射与真实成像系统一致。

本发明授权一种基于物理对偶回归学习的CT金属伪影校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理对偶回归学习的CT金属伪影校正方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对未校正投影数据进行重建，得到未校正重建图像； S2、利用训练后的第一图像域网络对S1得到的未校正重建图像去除金属伪影，得到预恢复图像； S3、将S2得到的预恢复图像输入训练后的第二图像域网络进行预测，得到骨基图、水基图和金属基图； S4、将S3得到的骨基图、水基图和金属基图进行前投影，对应得到骨基图投影数据、水基图投影数据和金属基图投影数据； S5、对S4得到的金属基图投影数据分割，得到金属投影轨迹图； S6、根据S1的未校正投影数据，S4的骨基图投影数据、水基图投影数据和金属基图投影数据，以及S5的金属投影轨迹图通过训练后的光子饥饿校正模块进行光子饥饿校正，对应得到非金属区域投影数据和光子饥饿校正后金属投影数据； S7、对S6得到的光子饥饿校正后金属投影数据通过训练后的射束硬化校正模块进行射束硬化校正，并与S6得到的非金属区域投影数据结合，得到射束硬化校正后投影数据； S8、对S7得到的射束硬化校正后投影数据进行重建，得到射束硬化校正后图像； S9、对S8得到的射束硬化校正后图像通过训练后的散射校正与去噪模块进行散射校正与去噪，最终得到校正后图像。

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