公开(公告)号：CN119107416B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411320983.7

申请日：2024-09-23

Applicant: 安徽大学

Inventor： 付燕平 ,  耿豪 ,  赵海峰 ,  曹明伟

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开一种基于混合特征的稀疏视角X射线光图像三维重建方法，利用梯度值作为权重来引导采样射线，使采样射线尽可能分布在变化较明显的区域；使用三平面分解特征和哈希编码特征进行混合，将混合特征送入衰减场预测网络预测衰减值，使用衰减权重预测网络(W‑NAF)预测X射线路径上每个采样像素点的衰减权重，通过这两个网络得到采样像素点处的衰减值和衰减权重值；通过累积沿采样射线的衰减值来生成预测的投影像素值，然后通过最小化预测投影和真实的X射线图像之间的差异来优化网络。

公开(公告)号：CN119107416A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411320983.7

申请日：2024-09-23

Applicant: 安徽大学

Inventor： 付燕平 ,  耿豪 ,  赵海峰 ,  曹明伟

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开一种基于混合特征的稀疏视角X射线光图像三维重建方法，利用梯度值作为权重来引导采样射线，使采样射线尽可能分布在变化较明显的区域；使用三平面分解特征和哈希编码特征进行混合，将混合特征送入衰减场预测网络预测衰减值，使用衰减权重预测网络(W‑NAF)预测X射线路径上每个采样像素点的衰减权重，通过这两个网络得到采样像素点处的衰减值和衰减权重值；通过累积沿采样射线的衰减值来生成预测的投影像素值，然后通过最小化预测投影和真实的X射线图像之间的差异来优化网络。