【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于深度学习，涉及一种基于扩散模型的弦图恢复方法及系统。
技术介绍
1、计算机断层扫描(ct)是一种常用的医学成像技术，通过采集多个x射线投影图像并进行重组和运算，生成人体内部的横截面图像。近年来，深度学习技术在ct图像处理和分析领域取得了显著的进展，为ct图像重建和分析提供了新的可能性。深度学习核心是构建和训练深层神经网络模型，以从大量数据中学习特征和模式。在低剂量ct重建方面，深度学习模型能够通过学习低剂量ct图像和标准剂量ct图像之间的非线性映射，实现从低剂量到标准剂量的重建。这种方法避免了传统的低剂量ct图像重建中的噪声问题，提高了图像质量。基于数据驱动的重建算法通常使用卷积神经网络(cnn)来学习图像之间的映射关系。此外，还有一些基于模型驱动的重建算法，通过建立ct图像生成的数学模型，并设计有效的算法来求解该模型，实现低剂量ct图像的重建。除了传统的监督学习方法，还有一些无监督学习方法在ct图像处理中得到应用。例如，生成对抗网络(gan)可以生成逼真的ct图像，用于数据增强和模拟不同病变情况。此外，强化学习方法也被用...
【技术保护点】
1.一种基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，根据CT投影噪声生成模型，构造已知投影数据条件下的最大后验分布包括：
3.根据权利要求1所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，根据CT投影噪声生成模型，构造已知投影数据条件下的最大后验分布还包括：
4.根据权利要求3所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，根据CT投影噪声生成模型，构造已知投影数据条件下的最大后验分布还包括：
5.根据权利要求3所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，根据ct投影噪声生成模型，构造已知投影数据条件下的最大后验分布包括：
3.根据权利要求1所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，根据ct投影噪声生成模型，构造已知投影数据条件下的最大后验分布还包括：
4.根据权利要求3所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，根据ct投影噪声生成模型，构造已知投影数据条件下的最大后验分布还包括：
5.根据权利要求3所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，将所述最大后验分布解耦为多个分数函数，并求解所述分数函数包括：
6.根据权利要求3所述的基于扩散模型的弦图恢复方法，其特征在于，将所述最大后验分布解耦为多个分数函数，并求...
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