基于深度先验双域网络的计算机断层扫描重建方法、系统及终端

本发明的基于深度先验双域网络的计算机断层扫描重建方法、系统及终端，通过对成像几何约束、图像域与投影域相结合的深度先验双域一致性等进行建模，对低剂量计算机断层扫描图像进行重建。该系统不仅将成像几何的物理学纳入重建过程，同时增强了模型可解释性，相比于传统深度学习重建算法，不仅具有更优异的图像重建质量，同时还具有约4倍加速性能且有效训练所需数据集更小，并且可以传输低级和高级特征，从而促进模型更快的收敛，解决了传统深度学习重建算法中梯度消失与梯度爆炸等问题。
上海科技大学
沈定刚 | 伊曼纽尔昌