基于非线性扩散模型的有限角CT图像重建方法及装置

核心问题

在有限角CT成像场景中，由于扫描角度范围受限，传统重建方法易导致图像出现伪影、分辨率下降及细节丢失等问题，严重影响成像质量与诊断准确性。

解决方案

该成果采用非线性扩散模型构建图像重建框架，通过引入扩散系数动态调节机制，在迭代重建过程中自适应平衡图像平滑与边缘保持；结合有限角投影数据特性，设计多尺度扩散策略以分层处理不同频率成分，并嵌入先验信息约束模块提升重建稳定性。技术架构包含投影数据预处理、非线性扩散迭代重建及后处理优化三阶段，关键技术点包括扩散方程数值解法优化、先验模型融合方法及并行计算加速设计。

竞争优势

相比传统算法，该技术可显著抑制有限角伪影，提升图像信噪比与空间分辨率，在低剂量扫描条件下仍能保持诊断级成像质量；其非线性扩散机制具有强鲁棒性，可适配不同扫描设备与几何参数；通过GPU并行计算实现实时重建，满足临床应用时效性需求，具有显著的技术创新性与临床应用价值。