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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深度学习的CT全链条智能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：CN119273786B 。

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：202411206250.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于深度学习的CT全链条智能重建方法是由马建华;蒙铭强;王永波;边兆英设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的CT全链条智能重建方法在说明书摘要公布了：该基于深度学习的CT全链条智能重建方法，将原始测量数据经过训练后逐像素智能校正网络、训练后逐角度智能滤波网络和训练后反投影张量智能重建网络依次处理最终得到最终CT重建图像。本发明首先逐像素智能校正网络通过学习每个像素点的方差，能够对低剂量原始测量数据进行逐像素自适应高斯滤波。而且逐角度智能滤波网络通过学习每个投影角度的滤波核，能够对弦图数据进行逐角度自适应滤波。最后反投影张量智能重建网络通过学习反投影张量到目标图像的映射，能够在降低扫描剂量的同时保证图像质量。

本发明授权一种基于深度学习的CT全链条智能重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的CT全链条智能重建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、将低于正常剂量的原始测量数据输入训练后逐像素智能校正网络通过校正处理，得到校正后测量数据；所述原始测量数据设置有二维投影数据和三维投影数据； S2、将S1得到的校正后测量数据通过负对数变换处理，得到弦图数据； S3、将S2得到的弦图数据输入训练后逐角度智能滤波网络通过滤波处理，得到滤波后弦图数据； S4、将S3得到的滤波后弦图数据通过逐角度反投影处理，得到反投影张量数据； S5、将S4得到的反投影张量数据通过角度方向排序处理，得到排序后反投影张量数据； S6、将S5得到的排序后反投影张量数据输入训练后反投影张量智能重建网络进行重建处理，得到最终CT重建图像； 所述校正处理由式1至式4表示； ……式1； ……式2； ……式3； ……式4； 其中，为二维投影数据，U为探测器通道的个数，V为投影角度的个数，为三维投影数据，为逐像素智能校正网络为网络参数，为逐像素高斯滤波核的标准差，为高斯滤波核的窗宽映射函数，为逐像素高斯滤波核的窗宽，为逐像素三维高斯滤波核，为校正后测量数据，x、y和z为空间坐标，u为在探测器通道方向的坐标，v为在角度方向的坐标； 所述滤波处理由式6至式9表示； ……式6； ……式7； ……式8； ……式9； 其中，为弦图数据沿探测器方向的一维傅里叶变换，为逐角度智能滤波网络的网络参数，为弦图数据滤波核的窗函数，为滤波核，为滤波核的带宽，为逐角度滤波核，为弦图数据沿探测器方向的一维逆傅里叶变换，为滤波后弦图数据，且。

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