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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多域多尺度特征融合神经网络的极端稀疏角度THz-CT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：CN119251342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411499409.2，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于多域多尺度特征融合神经网络的极端稀疏角度THz-CT重建方法是由邸江磊;方炯燊;豆嘉真;钟丽云;秦玉文设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多域多尺度特征融合神经网络的极端稀疏角度THz-CT重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于太赫兹图像处理领域，公开了一种基于多域多尺度特征融合神经网络的极端稀疏角度太赫兹计算断层扫描THz‑CT重建方法，用于解决传统重建方法无法在极端稀疏采样视角下重建出清晰THz‑CT图像的难题，本发明的重建方法首先对太赫兹时域光谱采集得到的正弦图A进行稀疏采样得到正弦图B并制作掩模图C；接着输入到训练好的正弦域图像处理模型得到优化后的正弦图D；随后利用快速迭代收缩阈值算法FISTA将正弦图D初步重建为CT图像E；最后通过一个训练好的图像域处理模型对重建的CT图像进行优化得到高质量的CT图像。本发明的方法可实现对极端稀疏角度采样下THz‑CT图像进行重建，重建的CT图像能够保留丰富高频细节与边缘信息。

本发明授权一种基于多域多尺度特征融合神经网络的极端稀疏角度THz-CT重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多域多尺度特征融合神经网络的极端稀疏角度THz-CT重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用太赫兹时域光谱THz-TDS系统的探测元件以等间隔角度移动采集对应视角的强度数据正弦图放入图像集A中； S2、将图像集A中的图像再进行等间隔提取，得到极端稀疏采样视角的正弦图图像集B并制作正弦图图像集B的掩模图像集C； S3、将正弦图图像集B中的图像首先放入正弦域处理模型得到优化后的图像集New，然后将正弦图图像集B、掩模图像集C和图像集New同时输入数据一致性层中，先将图像集New和掩模图像集C相乘，得到未采样部分的优化图像，最后将未采样部分的优化图像与极端稀疏采样正弦图图像集B中的图像相加，得到优化后的正弦图图像集D,并计算图像集D与图像集A之间的损失函数值； S4、基于Pytorch中搭建的FISTA算法将图像集D中的优化后的正弦图初始重建为CT图像集E； S5、将CT图像集E输入图像域处理模型，得到优化后的图像集Image-After，随后，利用FISTA算法对步骤S1采集的正弦图重建后的CT图像放入图像集Image-Label中，并计算图像集Image-After与图像集Image-Label之间的损失函数值，将该损失函数值与步骤S3损失函数值相结合并反向传播更新网络权重与参数，训练的优化器为Adam，当达到设定的轮次时停止更新模型权重和偏置参数，得到训练完备的多域多尺度特征融合神经网络。

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