换一批面向稀疏角CT重建的投影先验引导均值回归扩散桥模型
Mean-Reverting Diffusion Bridge with Projection Prior for Sparse CT Reconstruction
摘要在稀疏视图计算机断层成像(CT)中,投影数据的不完整性常导致重建图像出现伪影、边缘模糊及结构失真等问题.针对这一挑战,本文提出一种基于 Ornstein-Uhlenbeck(OU)过程的扩散桥模型,用于对投影域缺失数据进行条件填充,实现高质量稀疏重建.该方法利用 OU 过程的均值回归特性构建物理一致的随机扩散机制,并通过扩散桥约束使采样路径首尾分别固定于重建先验与稀疏投影,实现对缺失投影数据的高保真恢复.同时,在网络结构中引入小波域多尺度特征融合模块,以充分整合低频结构与高频细节信息,从而提升模型对图像细节的重建能力.实验结果表明,在相同稀疏角条件下,本文方法在视觉质量与定量评估指标上均优于现有主流方法,验证了其在稀疏角CT重建任务中的有效性.
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关键词
计算机断层成像扩散桥模型正弦图先验离散小波变换computed tomographydiffusion bridge modelsinogram priordiscrete wavelet transform
栏目名称
DOI
10.15953/j.ctta.2025.356
发布时间
2026-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家优秀青年科学基金（62122033）
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