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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于多域特征融合网络的有限角CT重建伪影抑制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：CN121330130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511894706.1，技术领域涉及：G06T12/30；该发明授权一种基于多域特征融合网络的有限角CT重建伪影抑制方法是由李轩衡;徐梁;孙怡;陈敏;陈木贵设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多域特征融合网络的有限角CT重建伪影抑制方法在说明书摘要公布了：本发明属于CT断层重建技术和人工智能领域，公开了一种基于多域特征融合网络的有限角CT重建伪影抑制方法。针对传统CT扫描在有限角条件下重建结果易产生伪影与结构失真，从而影响图像质量和缺陷检测精度的问题，本发明构建了一种多域特征融合伪影抑制网络，以有限角重建结果为输入，通过编码器部分、解码器部分、特征增强部分与特征转换部分协同作用，实现伪影抑制与细节恢复。本发明可在有限角条件下获得高质量断层图像，有效降低工业CT检测的扫描角度和时间，在不增加辐射剂量的前提下提升成像清晰度与可靠性，适用于复杂结构工件的工业检测，具有重要的工业应用价值。

本发明授权一种基于多域特征融合网络的有限角CT重建伪影抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多域特征融合网络的有限角CT重建伪影抑制方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：构建“断层-断层”CT数据集； 通过全角度采集获得工件的360°投影数据，利用FDK重建算法生成工件的三维断层图像，作为多域特征融合伪影抑制网络的监督真值；同时，采用有限角采集获取工件的投影数据，利用FDK重建算法生成工件的含有伪影的模糊断层图像，作为多域特征融合伪影抑制网络的输入；基于工件的三维断层图像和含有伪影的模糊断层图像构建“断层-断层”CT数据集，用于训练和验证多域特征融合伪影抑制网络； 步骤2：搭建多域特征融合伪影抑制网络； 多域特征融合伪影抑制网络将含有伪影的模糊断层图像转化成伪影去除后的清晰CT图像，其包括编码器部分、特征增强部分、解码器部分和特征转换部分； 步骤3：训练多域特征融合伪影抑制网络； 步骤1建立的“断层-断层”CT数据集中，三维断层图像作为多域特征融合伪影抑制网络的监督真值，含有伪影的模糊断层图像作为多域特征融合伪影抑制网络的输入，其中输入的含有伪影的模糊断层图像命名为x，对应的三维断层图像命名为y，使用的损失函数由MSE损失和L1损失组成，和是损失的权重参数，如式1所示： 1； 训练到一定代数后收敛，多域特征融合伪影抑制网络训练完成；当训练完成后，将步骤1中获得的工件的断层数据输入到多域特征融合伪影抑制网络中，输出伪影去除后的清晰CT图像； 其中编码器部分：包括通道扩展模块、三个结构相同的多域特征融合模块和三个结构相同的空间-通道注意力模块； 多域特征融合模块用于在空域、小波域与频域对特征进行并行建模，以获得具有互补表达能力的多域联合特征；多域特征融合模块的具体实现过程如下：输入的特征首先经过归一化层，然后将输出结果同时作为并行的空域分支、小波域分支和频域分支的输入，并在空域分支、小波域分支和频域分支的输出进行特征融合。

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