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龙图腾网恭喜重庆第二师范学院申请的专利一种基于密集大核注意力的稀疏CT投影重建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：CN119048671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411086902.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于密集大核注意力的稀疏CT投影重建方法是由邹晓兵;杨华千;冯伟设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密集大核注意力的稀疏CT投影重建方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于密集大核注意力的稀疏CT投影重建方法在权利要求书中公布了：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；其中，密集大核注意力编解码网络模型包括依次连接的编码器与解码器；编码器包括依次连接的第一卷积激活归一化层、第二卷积激活归一化层、第一降采样卷积层、第一密集大核注意力块、第二降采样卷积层、第二密集大核注意力块、第三降采样卷积层、第三密集大核注意力块、第四降采样卷积层以及第四密集大核注意力块；解码器包括依次连接的第一反卷积层、第三卷积激活归一化层、第二反卷积层、第四卷积激活归一化层、第三反卷积层、第五卷积激活归一化层、第四反卷积层以及第六卷积激活归一化层；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；其中，步骤S3具体包括：S31、将初始的伪影正弦图作为原始数据，将非稀疏正弦图作为标签数据，将带标签的原始数据输入构建的密集大核注意力编解码网络模型的编码器进行编码操作，分别得到第一特征图、第一密集大核注意力块的输出特征图、第二密集大核注意力块的输出特征图、第三密集大核注意力块的输出特征图以及第四密集大核注意力块的输出特征图；S32、将第一特征图、第一密集大核注意力块的输出特征图、第二密集大核注意力块的输出特征图、第三密集大核注意力块的输出特征图以及第四密集大核注意力块的输出特征图输入解码器进行解码操作，得到最优的输出特征图；S33、将最优的输出特征图与初始的伪影正弦图进行逐像素求和，得到输出正弦图，并计算输出正弦图与非稀疏正弦图的混合损失值，利用混合损失值更新密集大核注意力编解码网络模型的网络参数，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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