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摘要：本发明涉及医学图像处理领域，具体涉及一种基于提示学习的稀疏视角CT图像重建方法。本发明通过收集正常视角的CT图像，并通过模拟稀疏视角投影和重建，构建训练和验证数据集。其次，使用训练数据集训练模型，通过验证数据集评估模型性能，并进行超参数调整，之后将待重建的CT图像和投影数据输入训练好的模型，输出最终重建的CT图像。通过在公开数据集上的实验验证，本方法在PSNR和SSIM等图像重建评估指标上取得了最优结果，同时在细节重建和伪影消除方面表现出色。与其他现有方法相比，本发明的重建方法不仅利用提示学习提取图像的降质先验，提高了模型的细节重建能力和伪影消除能力，还显著降低了模型复杂度。
主权项：1.一种基于提示学习的稀疏视角CT图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建训练数据集和验证数据集，训练数据集包括多组稀疏视角CT图像、稀疏视角投影图像和正常视角CT图像，验证数据集包括多组稀疏视角CT图像和稀疏视角投影图像；S2：构建基于提示学习的稀疏视角CT图像迭代重建模型；S3：使用训练数据集训练稀疏视角CT图像迭代重建模型，使用验证数据集进行模型评估，并调整超参数，得到训练好的稀疏视角CT图像迭代重建模型；S4：将待重建的CT图像和投影图像数据输入到所述训练好的稀疏视角CT图像迭代重建模型，得到最终重建的CT图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于提示学习的稀疏视角CT图像重建方法
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