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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于三维条件扩散模型和同步迭代相结合的有限角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：CN120912791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511440470.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于三维条件扩散模型和同步迭代相结合的有限角CT重建方法是由柳嘉鸿;李轩衡;孙怡;陈敏;陈木贵设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维条件扩散模型和同步迭代相结合的有限角CT重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于CT断层重建技术和人工智能领域，公开了一种基于三维条件扩散模型和同步迭代相结合的有限角CT重建方法。CT是一种利用X射线从不同角度对目标进行照射并采集投影，通过重建获得其内部三维结构的成像技术。与传统CT依赖近乎全角度扫描不同，本发明仅采集有限角度投影，通过空间域‑频域双路解码的三维条件扩散模型，利用工件的结构共性先验，实现有限角条件下的断层重建。同时，结合同步迭代重建技术进行投影和断层的数据一致性修正，发挥迭代方法在物理机理表征方面的优势，为深度学习网络提供可解释的物理约束，从而提升重建结果的可靠性与精度。

本发明授权一种基于三维条件扩散模型和同步迭代相结合的有限角CT重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维条件扩散模型和同步迭代相结合的有限角CT重建方法，其特征在于，步骤如下： 步骤一：构建CT数据集； 获取同类待检工件，对每件待检工件以1°间隔进行全角度CT扫描，并经FBP重建获得断层图像，作为真值构建训练数据集，用于三维条件扩散模型的网络参数训练；同时，从全角度CT扫描中获取的投影中截取0°‑90°范围内的90张投影作为三维条件扩散模型的输入；由此，CT数据集中的每组数据均包含一组全角度的FBP重建所得的断层图像以及对应的0°‑90°范围内的90张投影； 步骤二：搭建三维条件扩散模型； 1搭建编码器：编码器用于生成三维体的隐空间表征，将三维体编码为隐空间特征图； 2搭建条件嵌入模块和噪声预测网络：条件嵌入模块将三维体编码为条件向量，并输入至噪声预测网络，用于引导隐空间特征图的去噪过程；噪声预测网络用于在各时间步估计隐空间特征图中的噪声分量，并基于该估计逐步去除噪声，从而在条件向量的引导下由高斯纯噪声生成目标CT体； 3搭建解码器：解码器负责将隐空间特征图解码恢复为目标CT体； 步骤三：搭建数据一致性修正模块； 为提高三维条件扩散模型生成目标CT体的可靠性，在三维条件扩散模型后搭建数据一致性修正模块； 数据一致性修正模块采用SIRT迭代方法，以隐空间特征图解码出的目标CT体作为初值，对目标CT体执行前向投影，并与0°‑90°范围内的90张投影计算投影残差，再将投影残差经反投影反馈至体素空间，以迭代方式对目标CT体体素值进行更新；具体体素更新公式如下： 2； 其中，是第次迭代的重建结果，是松弛因子，是系统矩阵，是投影域权重矩阵，是投影数据； 步骤四：训练三维条件扩散模型； 步骤五：在线运行流程； 当在线部署时，首先，按照步骤一获取待检工件的数据集，其次，按照步骤二和步骤三搭建三维条件扩散模型和数据一致性修正模块；随后，根据步骤四完成三维条件扩散模型的训练，并在训练结束后固定三维条件扩散模型参数；进而，利用CT设备以1°为间隔采集待检工件0°‑90°范围内的90张投影，并通过FBP重建获得初步重建体数据；将初步重建体数据输入条件嵌入模块提取特征，并与高斯纯噪声及时间步信息共同输入噪声预测网络，根据去噪总时间步T逐步去噪生成目标CT体；随后，目标CT体作为初值输入数据一致性修正模块，最终输出重建CT体。

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