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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國(guó)建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國(guó)作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國(guó)科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)、面向國(guó)家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國(guó)家創(chuàng)新人才高地，率先建成國(guó)家高水平科技智庫(kù)，率先建設(shè)國(guó)際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國(guó)科學(xué)院辦院方針

首頁(yè) > 科研進(jìn)展

科研人員開發(fā)出稀疏視角CT重建新方法

2025-11-03 合肥物質(zhì)科學(xué)研究院

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語(yǔ)音播報(bào)

稀疏視角低劑量CT通過(guò)減少采樣角度來(lái)降低患者輻射劑量并縮短掃描時(shí)間，但重建圖像往往存在偽影，影響影像質(zhì)量與診斷可靠性。通常，傳統(tǒng)方法需針對(duì)不同視角條件分別訓(xùn)練模型，耗時(shí)耗力且泛化能力不足。

研究團(tuán)隊(duì)提出了基于協(xié)同訓(xùn)練的多階段雙域漸進(jìn)重建方法MDPRNet，在模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練策略上實(shí)現(xiàn)雙重創(chuàng)新。團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多視角協(xié)同訓(xùn)練策略，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)按采樣視角數(shù)量劃分為“超稀疏組”與“稀疏組”，使單一模型能夠魯棒適應(yīng)多種掃描條件。這一策略避免了大跨度視角訓(xùn)練中性能不穩(wěn)定的問(wèn)題，提升了極稀疏場(chǎng)景下的重建效果與穩(wěn)定性。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了多階段雙域漸進(jìn)重建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)前期階段利用編碼器–解碼器架構(gòu)，在正弦域與圖像域中提取多尺度上下文特征；最終階段引入單尺度特征子網(wǎng)絡(luò)，在原始分辨率下進(jìn)行高保真重建。為優(yōu)化階段間特征傳遞，研究引入跨階段特征適配器，結(jié)合可學(xué)習(xí)全局注意門與監(jiān)督注意模塊，實(shí)現(xiàn)了特征在多階段間的高效融合與信息協(xié)同。

研究團(tuán)隊(duì)在AAPM公開數(shù)據(jù)集和自建的肺部異常CT影像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行系統(tǒng)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，MDPRNet在所有稀疏視角場(chǎng)景下均優(yōu)于現(xiàn)有方法。特別是在144視角條件下，峰值信噪比達(dá)到40.66 dB，比當(dāng)前最優(yōu)方法提升近3 dB；在超稀疏的18視角條件下，峰值信噪比仍達(dá)30.16 dB，展現(xiàn)出優(yōu)異的穩(wěn)健性能。

高效通用的稀疏視角CT重建框架，提升了圖像質(zhì)量，降低了多模型訓(xùn)練的復(fù)雜度，為臨床低劑量CT的推廣應(yīng)用提供了技術(shù)支撐。

相關(guān)研究成果發(fā)表在Neural Networks上。

論文鏈接

用于稀疏視角CT重建的MDPRNet模型整體架構(gòu)

近日，中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院王宏志團(tuán)隊(duì)在稀疏視角CT重建方面取得進(jìn)展，提出了多階段雙域漸進(jìn)式網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同訓(xùn)練方法。該研究突破了單一模型難以適應(yīng)多種稀疏視角場(chǎng)景的瓶頸，提升了CT重建的精度與泛化能力。稀疏視角低劑量CT通過(guò)減少采樣角度來(lái)降低患者輻射劑量并縮短掃描時(shí)間，但重建圖像往往存在偽影，影響影像質(zhì)量與診斷可靠性。通常，傳統(tǒng)方法需針對(duì)不同視角條件分別訓(xùn)練模型，耗時(shí)耗力且泛化能力不足。研究團(tuán)隊(duì)提出了基于協(xié)同訓(xùn)練的多階段雙域漸進(jìn)重建方法MDPRNet，在模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練策略上實(shí)現(xiàn)雙重創(chuàng)新。團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多視角協(xié)同訓(xùn)練策略，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)按采樣視角數(shù)量劃分為“超稀疏組”與“稀疏組”，使單一模型能夠魯棒適應(yīng)多種掃描條件。這一策略避免了大跨度視角訓(xùn)練中性能不穩(wěn)定的問(wèn)題，提升了極稀疏場(chǎng)景下的重建效果與穩(wěn)定性。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了多階段雙域漸進(jìn)重建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)前期階段利用編碼器–解碼器架構(gòu)，在正弦域與圖像域中提取多尺度上下文特征；最終階段引入單尺度特征子網(wǎng)絡(luò)，在原始分辨率下進(jìn)行高保真重建。為優(yōu)化階段間特征傳遞，研究引入跨階段特征適配器，結(jié)合可學(xué)習(xí)全局注意門與監(jiān)督注意模塊，實(shí)現(xiàn)了特征在多階段間的高效融合與信息協(xié)同。研究團(tuán)隊(duì)在AAPM公開數(shù)據(jù)集和自建的肺部異常CT影像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行系統(tǒng)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，MDPRNet在所有稀疏視角場(chǎng)景下均優(yōu)于現(xiàn)有方法。特別是在144視角條件下，峰值信噪比達(dá)到40.66 dB，比當(dāng)前最優(yōu)方法提升近3 dB；在超稀疏的18視角條件下，峰值信噪比仍達(dá)30.16 dB，展現(xiàn)出優(yōu)異的穩(wěn)健性能。高效通用的稀疏視角CT重建框架，提升了圖像質(zhì)量，降低了多模型訓(xùn)練的復(fù)雜度，為臨床低劑量CT的推廣應(yīng)用提供了技術(shù)支撐。相關(guān)研究成果發(fā)表在Neural Networks上。論文鏈接用于稀疏視角CT重建的MDPRNet模型整體架構(gòu)

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