机器智能课题组在医学CT图像重建研究方向取得重要研究成果，谢兴、刘佳伟等人的论文“DVG-Diffusion: Dual-View Guided Diffusion Model for CT Reconstruction from X-Rays”被图像处理顶级期刊IEEE Transactions on Image Processing (TIP) 正式录用，论文通讯作者为韩志研究员与屈靓琼助理教授。IEEE TIP是国际电气工程师协会（IEEE）下图像处理领域的顶级期刊，是中国科学院SCI期刊分区大类分区一区TOP期刊、中国计算机学会CCF推荐的计算机图形学与多媒体领域的三大A类期刊之一。

    本研究针对从二维X射线图像重建三维CT体积时存在的空间信息缺失与模态映射不适定问题，提出了一种双视图引导的扩散模型（DVG-Diffusion），旨在利用新视图合成与特征对齐机制降低2D到3D的映射难度。方法通过视图参数引导编码器（VPGE）提取对齐特征，并以此作为条件联合引导潜在扩散模型进行CT生成与精细化，从而在CT重建的高保真度与感知质量之间实现了有效平衡。

双视图引导扩散模型