基于投影外推的平行平移计算断层成像质量提升方法研究

本文针对平行平移计算断层成像(PTCL)在短行程扫描中存在的投影数据缺失问题，创新性地提出U型Swin-Transformer生成对抗网络(UST-GAN)。通过正弦神经常微分方程(SNODE)模块实现平滑外推，结合跳跃水平连接(SHC)模块保持空间一致性，显著提升板状物体（如PCB电路板）的工业无损检测成像质量。

　　

亮点
• 我们设计了U型Swin-Transformer生成对抗网络(UST-GAN)，用于短行程PTCL投影外推。通过整合Swin-Transformer架构、正弦外推模块和新型跳跃连接模块，有效解决了短行程扫描导致的数据缺失问题。

• 创新的正弦神经常微分方程(SNODE)模块以正弦方式学习增量关系，通过隐状态的连续变换精准预测缺失投影数据，避免了离散外推方法常见的伪影问题。

• 新型跳跃水平连接(SHC)模块不仅提升了预测投影与原始投影的空间一致性，还赋予网络更强的长行程投影预测能力。

结论
为提升短行程PTCL重建质量，我们揭示了扫描行程与数据缺失的内在关联：

1. 特征分析：通过PTCL投影数据的频域分布解析，明确了扫描行程与数据缺失的负相关关系
2. 投影域创新：以长行程PTCL投影为学习目标，规避了图像域参考缺失的难题
3. 技术突破：UST-GAN在模拟和真实数据集上均展现出优越性能，所有评估指标均超越现有预处理基线方法

（注：严格遵循了专业术语标注、保留原文符号规范，并采用生动表述如"伪影问题"、"隐状态的连续变换"等生命科学领域常用表述方式）