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龙图腾网获悉同方威视技术股份有限公司;清华大学申请的专利扫描图像重建方法和扫描成像系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121746183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610225774.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权扫描图像重建方法和扫描成像系统是由陈志强;陈昶羽;张丽;邢宇翔;沈乐设计研发完成，并于2026-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本扫描图像重建方法和扫描成像系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种扫描图像重建方法和扫描成像系统，涉及图像处理、人工智能和辐射成像技术领域。所述方法包括：响应于射线扫描待成像对象，获取待成像对象的动态投影数据；根据预先确定的第一时间窗，将动态投影数据划分至多个时相，获得位于多个时相的多个子投影数据；利用预先训练的瞬态投影图像重建模型处理多个子投影数据，得到多个分时相重建图像；根据多个分时相重建图像，提取特征空间的先验信息；将特征空间的先验信息嵌入时空连续表示模型中；利用动态投影数据和嵌入先验信息的时空连续表示模型，获得待成像对象的重建图像。以此方式，能够充分结合动态投影数据与数据驱动的先验信息，实现高时空分辨率的图像重建。

本发明授权扫描图像重建方法和扫描成像系统在权利要求书中公布了：1.一种扫描图像重建方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于射线扫描待成像对象，获取所述待成像对象的动态投影数据； 根据预先确定的第一时间窗，将所述动态投影数据划分至多个时相，获得位于所述多个时相的多个子投影数据； 利用预先训练的瞬态投影图像重建模型处理所述多个子投影数据，得到多个分时相重建图像，其中，所述瞬态投影图像重建模型以卷积神经网络或扩散模型为基本框架； 根据所述多个分时相重建图像，提取特征空间的先验信息，其中，所述根据所述多个分时相重建图像，提取特征空间的先验信息，包括：利用预先训练的特征空间信息提取模型处理所述多个分时相重建图像，以提取所述特征空间的先验信息； 将所述特征空间的先验信息嵌入时空连续表示模型中，其中，所述时空连续表示模型包括以隐式神经表示或三维高斯溅射构建的时空连续表示模型； 利用所述动态投影数据和嵌入所述先验信息的时空连续表示模型，获得所述待成像对象的重建图像， 其中，所述利用预先训练的瞬态投影图像重建模型处理所述多个子投影数据，得到多个分时相重建图像，包括： 将所述多个子投影数据输入预先训练的瞬态投影图像重建模型中； 所述瞬态投影图像重建模型分别对所述多个子投影数据进行图像重建，得到所述多个分时相重建图像； 根据所述多个分时相重建图像，获取平均模板图像； 根据所述多个分时相重建图像与所述平均模板图像，获取与所述多个分时相重建图像对应的多个运动位移矢量场； 所述特征空间的先验信息包括第一先验信息和第二先验信息； 所述根据所述多个分时相重建图像，提取特征空间的先验信息，包括：利用所述多个运动位移矢量场，提取所述第一先验信息；利用所述平均模板图像，提取所述第二先验信息； 所述特征空间信息提取模型包括第一子模型和第二子模型，所述第一子模型用于根据所述第一先验信息提取第一特征，所述第二子模型用于根据所述第二先验信息提取第二特征； 所述时空连续表示模型包括运动位移矢量场子模型和平均模板图像子模型；所述将所述特征空间的先验信息嵌入时空连续表示模型中包括：将所述第一子模型的输出作为所述运动位移矢量场子模型的输入；将所述第二子模型的输出作为所述平均模板图像子模型的输入； 利用所述动态投影数据和嵌入所述先验信息的时空连续表示模型，获得所述待成像对象的重建图像，包括： 将所述多个运动位移矢量场作为所述第一子模型的输入，且所述第一子模型根据所述第一先验信息提取第一特征； 将所述第一特征作为所述运动位移矢量场子模型的输入，且所述运动位移矢量场子模型处理所述第一特征，以输出模板图像空间坐标； 将所述模板图像空间坐标作为所述第二子模型的输入，且所述第二子模型根据所述第二先验信息提取第二特征； 将所述第二特征作为所述平均模板图像子模型的输入，且所述平均模板图像子模型处理所述第二特征，以输出中间重建图像； 根据多个时相的前向投影模型，计算所述中间重建图像的中间投影数据； 根据所述中间投影数据和所述动态投影数据进行优化求解，获得所述待成像对象的重建图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同方威视技术股份有限公司;清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路同方大厦A座2层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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