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摘要：本发明公开了一种基于AIGC条件生成的顺序扫描DECT心脏成像方法，包括CT顺序扫描心脏不同相位、高低能级的投影数据，利用投影数据进行FDK重建获取高低能级的图像域数据，选取图像域处于相对静止状态的高低能级器官图像对训练条件生成网络模型Energy‑GAN，利用运动器官的低能图像图层作为Energy‑GAN的输入条件，生成处于相同运动状态下的高能图像图层，最终将生成的高能图像和对应的低能图像进行图像域物质分解，并使用预训练好的diffusion扩散模型对物质分解图像进行去噪。本发明实现了顺序扫描DECT心脏成像，在不进行3D图像柔性配准的前提下，有效降低了心脏运动带来的物质分解伪影图像域物质分解产生的噪声。
主权项：1.一种基于AIGC条件生成的顺序扫描DECT心脏成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取顺序扫描获得的心脏高低能CT数据，分别对高低能CT数据进行FDK重建；步骤2，从FDK重建的高低能CT图像域数据中分离出静态图像层和动态图像层；步骤3，利用静态低能图像层作为生成条件，静态高能图像层作为生成目标，训练Energy-GAN条件生成模型；步骤4，利用动态低能图像层作为生成条件，输入到Energy-GAN中生成对应的高能图层；步骤5，根据动态低能图像层和生成的高能图像层，进行图像域物质分解计算碘、水基图；步骤6，利用模拟的心脏碘基、水基图，逐步添加高斯噪声，训练diffusion去噪模型；步骤7，将步骤5中的水基、碘基图像输入到预训练好的去噪模型中降噪。
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百度查询： 东南大学 一种基于AIGC条件生成的顺序扫描DECT心脏成像方法
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