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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利超分辨率插值重建方法、装置、设备及介质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：CN119991441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510085926.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权超分辨率插值重建方法、装置、设备及介质是由宋红;李文涛;杨健;邵龙;王媛媛;艾丹妮;林毓聪;肖德强;付天宇;范敬凡设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本超分辨率插值重建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超分辨率插值重建方法、装置、设备及介质，涉及医学影像分析技术领域，该方法可以从稀疏采样的图像生成稠密的水平位插值结果，增加层间分辨率。该方法采用频域空间域协同学习模块实现了频域和空间域的特征互补，高频特征可以公平的和低频特征进行学习，从而更好的学习到高频信息来弥补空间域的不足。以水平位为主特征提取方向，同时融合矢状位和冠状位的信息进一步提高插值重建效果。采用多视角特征融合模块融合不同视图信息，通过使来自不同视图的特征实时交互来从三个视图中提取互补信息，而无需增加太多计算量。

本发明授权超分辨率插值重建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种超分辨率插值重建方法，其特征在于，包括： 获取从轴向角度进行切片处理生成的待插值水平位CT图像、冠状位CT图像以及矢状位CT图像； 以水平位为主特征提取方向对所述待插值水平位CT图像、所述冠状位CT图像以及所述矢状位CT图像分别进行特征提取获得第一特征集，所述第一特征集包括水平位视图特征、沿通道和高度维度提取获得的冠状位视图特征以及沿通道和高度维度提取获得的矢状位视图特征； 利用第一多视角特征融合模块将所述第一特征集进行融合获得第二特征集； 将所述第二特征集输入频域空间域协同学习模块，并利用第二多视角特征融合模块将所述频域空间域协同学习模块输出的特征进行融合获得第三特征集； 利用特征融合模块将所述第一特征集、所述第二特征集以及所述第三特征集进行融合获得所述待插值水平位CT图像对应的稠密插值结果； 其中，所述频域空间域协同学习模块包括频域分支以及空间域分支，所述频域分支用于将空间域特征转换为频域特征，以使在空间域中难以捕捉的高频特征在频域中得到表征；所述空间域分支用于提取图像的空间特性信息，以便通过SwinTrans层捕获不同尺度下的局部特征和全局特征。

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