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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于密集大核注意力的稀疏CT投影重建方法，包括以下步骤：采用三次样条插值法对稀疏正弦图进行插值，得到初始的伪影正弦图；引入包含密集子块、大核注意力子块与卷积层的密集大核注意力块，构建密集大核注意力编解码网络模型；将初始的伪影正弦图与非稀疏正弦图输入密集大核注意力编解码网络模型进行训练，学习伪影正弦图与非稀疏正弦图的误差，得到训练好的密集大核注意力编解码网络模型；重新获取稀疏正弦图并输入训练好的密集大核注意力编解码网络模型中，得到修复的正弦图后用滤波反投影方法进行重建，得到高质量的CT图像；该方法减少了输出结果与标签值之间的误差，提高了模型性能与预测精度。
主权项：1.一种基于密集大核注意力的稀疏CT投影重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用三次样条插值法对稀疏正弦图进行插值，得到初始的伪影正弦图；S2、引入包含密集子块、大核注意力子块与卷积层的密集大核注意力块，构建密集大核注意力编解码网络模型；S3、将初始的伪影正弦图与非稀疏正弦图输入构建的密集大核注意力编解码网络模型进行训练，学习伪影正弦图与非稀疏正弦图的误差，得到训练好的密集大核注意力编解码网络模型；S4、重新获取稀疏正弦图并输入训练好的密集大核注意力编解码网络模型中，得到修复的正弦图；S5、将修复的正弦图用滤波反投影方法进行重建，得到高质量的CT图像。
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百度查询： 重庆第二师范学院 一种基于密集大核注意力的稀疏CT投影重建方法
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