一种适用于基于编码孔径的CXCBI重建的多值映射修正方法

    公开(公告)号:CN119375268A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411496145.5

    申请日:2024-10-25

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明属于康普顿背散射成像技术领域,公开了一种适用于基于编码孔径的CXCBI重建算法的多值映射修正方法,具体技术方案为:确定X射线源、探测器、编码孔径的参数,确定待测物体及其位置,采集待测物体背散射光子信息;构建观测值向量,输入至总变分正则化模型,构建二值测量矩阵,修正二值测量矩阵为多值测量矩阵,多值测量矩阵的一方面输入至总变分正则化模型,获得图像初始值,多值测量矩阵的另一方面配置ADMM优化策略,并在算法框架中采用三维块匹配算法去噪;图像方差趋势平缓时,结束迭代,重构x向量获得待测物体的背散射图像结果;本发明保留了待测物体位置、形状以及复杂的细节,出色地提升了系统的检测能力。

    一种基于稀疏Transformer的多域稀疏视图CT重建方法

    公开(公告)号:CN118840445A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202410993314.X

    申请日:2024-07-24

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明属于医学成像及深度学习技术领域,公开了一种基于稀疏Transformer的多域稀疏视图CT重建方法,具体技术方案为:构建稀疏视图的CT投影数据集;构建稀疏Transformer块;构建基于稀疏Transformer块的多域神经网络模型,将稀疏采样的CT投影、相应的全视图投影以及相应的参考CT图像输入训练好的基于稀疏Transformer的多域神经网络中,得到CT重建图像;本发明在双域重建的基础上引入频域监督模块,通过在深度特征提取过程中整合频域监督模块,成功解决了因稀疏采样导致的傅立叶域中的空白问题,使得在极稀疏投影视图的情况下能够更好地重建图像细节,旨在减少计算量的同时提高重建性能。

    锥束CT散射校正方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN119399298A

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411346482.6

    申请日:2024-09-25

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本申请提供了一种锥束CT散射校正方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括:获取采集设备采集的两组工件的DR投影,以及散射校正板的单幅DR投影;基于两组工件的DR投影生成第一DR投影集和第二DR投影集;并基于第一DR投影集和第二DR投影集获得离散散射信号集;对单幅DR投影进行图像处理,获得孔洞区域;基于离散散射信号集和孔洞区域,结合CS理论建立L1范数约束模型,并通过ADMM算法求解,重构出完整散射信号;在第一DR投影集中扣除完整散射信号,获得校正后的DR投影。该方法能够提高散射校正的准确率。

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