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摘要：本发明涉及断层图像重建技术领域，特别地涉及一种断层图像重建方法、装置、可读存储介质和电子设备，该方法包括：采集断层扫描得到的待重建图像数据；利用预先训练的基于深度学习的非均匀傅里叶变换重建网络，将待重建图像数据在局部通路和全局通路进行数据填补处理，并融合得到重建的断层图像；从而直接优化非均匀傅里叶变换操作，使用深度学习方法根据大量数据自适应地学习卷积核，并获取空间频率域即采集域的局部和全局关联，更好地恢复数据，以得到质量好的无伪影重建图像。

主权项：1.一种断层图像重建方法，其特征在于，包括：采集断层扫描得到的待重建图像数据；利用预先训练的基于深度学习的非均匀傅里叶变换重建网络，将所述待重建图像数据在局部通路和全局通路进行数据填补处理，并融合得到重建的断层图像；其中，所述基于深度学习的非均匀傅里叶变换重建网络，包括：数据重排与尺度变换模块，用于将不同断层扫描方式的图像数据转换为相同的目标形式及生成对应的采集位置图以记录数据的采集位置信息，并将目标形式的图像数据进行非线性尺度变换；自适应插值模块，用于将非线性尺度变换后的数据分别在局部通路和全局通路进行数据填补处理；融合模块，用于将数据填补处理后的局部通路和全局通路的数据进行融合得到重建的断层图像；其中，所述自适应插值模块在将非线性尺度变换后的数据分别在局部通路和全局通路进行数据填补处理时，用于：对非线性尺度变换后的数据进行展开操作，以得到非线性尺度变换后的数据中的各个数据点及各个数据点的邻域；将展开的各个数据点与自适应密度补偿函数进行逐点相乘操作，以及进行卷积操作，得到第四数据；其中，所述自适应密度补偿函数是使用权重生成网络对采集位置图进行处理而得到的；将第四数据进行分组卷积以得到第五数据，其中，分组数为数据点的总数；将第五数据和第四数据分别在局部通路和全局通路进行数据填补处理；其中，将第五数据和第四数据分别在局部通路和全局通路进行数据填补处理，包括：在局部通路中，将第五数据反展开并合并数据，利用第一空间变换操作将合并后的数据安置到靠近中心的采集区域；在全局通路中，将第四数据通过编码器映射到低维空间并进行全局变换处理，通过解码器将全局变换处理后的数据映射回原始空间，再利用第二空间变换操作将数据安置到靠近外围的采集区域。

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百度查询： 清华大学 断层图像重建方法、装置、可读存储介质和电子设备