DBT关键切片重建算法

张开发
• 2026/4/4 21:19:10 • 15 分钟阅读

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DBT关键切片重建算法
第一章 引言与问题定义1.1 背景DBT通过有限角度（通常15°~50°）扫描，获取一系列低剂量投影图，重建出三维断层图像。传统FBP在稀疏角度下会产生严重的“伪影拖尾”和层间干扰。临床诊断中，放射科医生往往只关注几层关键切片（即病灶所在层），其余层仅作参考。1.2 任务目标输入：DBT原始投影数据（或正弦图） + 医生标注的关键切片索引 ( S_{key} ) 以及切片上的重点区域掩膜 ( M )。输出：高保真重建的关键切片，同时抑制非关键层信息对关键层的污染。创新点：使用传统解析重建提供物理约束（数据保真度）。引入深度学习进行空间变分处理，利用标注信息引导网络关注关键结构，实现“冗余干扰抑制”。第二章 方法论我们提出一个双域级联网络架构：DBT-KeyReconNet。它由两部分组成：第一部分是基于投影域修正的预处理模块，第二部分是结合关键切片先验的迭代展开网络。2.1 投影域预处理与几何校准设DBT系统几何结构：X射线源沿圆弧或

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