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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于扩散模型和声速补偿的X射线热声成像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：CN120472086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510528315.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于扩散模型和声速补偿的X射线热声成像方法是由蒋鑫;任航;陈智超;孙政;涂彬彬;孙翊文;谢欣设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型和声速补偿的X射线热声成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型和声速补偿的X射线热声成像方法，涉及X射线热声成像与深度学习成像重建技术领域。本发明充分考虑了声速非均匀性对热声波传播路径和时间延迟的影响，提出结合声速补偿与扩散模型重建的新方法；在不增加成像系统硬件复杂度的前提下，利用声速建模实现对波传播路径的准确修正，有效避免成像伪影和空间定位误差；同时，基于条件扩散模型的图像反演框架具备出色的噪声抑制与高频细节恢复能力，能够在低信噪比、低能量剂量等成像条件下，生成结构清晰、衬度显著的高质量热声图像。

本发明授权一种基于扩散模型和声速补偿的X射线热声成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型和声速补偿的X射线热声成像方法，其特征在于：至少包括以下步骤： S1：基于蒙特卡洛模拟MCX与K-Wave联合建模生成X射线热声信号仿真数据； S2：构建用于学习X射线热声信号分布的扩散模型，所述扩散模型通过正向扩散与反向扩散过程模拟热声信号的分布演化； 所述扩散模型用于：对接收信号进行去噪处理和通过学习信号分布的对数梯度来优化图像重建过程； 所述S2中的扩散模型的正向扩散过程满足以下随机微分方程： dx＝fx,tdt+gtdw 其中，是漂移系数；是扩散系数；表示布朗运动；dw表示布朗增量运动； 所述扩散模型的反向扩散过程满足： 其中dt是无穷小的时间步长，为逆布朗运动； 所述扩散模型通过训练分数网络Sθxt,t来估计时间步长t的分数函数其参数优化目标为： 其中，表示分数网络输出和真实分数函数之间的平方误差；λt是时间t的加权因子，用于控制不同时间步长的影响；是期望操作，表示分别对不同的随机变量x0和xt进行期望计算；Εt～N0,T也为期望操作； S3：构建声速补偿模块，将组织区域的声速信息融入延迟求和重建过程中，用以修正声波传播时间，提高重建图像的准确性； 所述S3中的补偿模块的声速补偿方法为：计算声波在非均匀介质中的传播路径Γ，通过路径积分计算时间延迟tm： 其中，cx,y表示位置x,y处的声速；dl表示沿传播路径Γ的微弧长； 所述声速补偿方法采用有限差分法或有限元法进行声波传播模拟，以计算各组织层内的声波延迟补偿参数； S4：使用训练数据集对所述扩散模型与声速补偿模块的联合网络进行训练； S5：对稀疏视角下采集的X射线热声信号进行域变换，利用训练好的网络进行图像补全与增强，得到高质量的X射线热声图像重建结果。

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