1.一种低剂量CT图像修复方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，获取数据集，所述数据集包含正常剂量CT图像以及相应的低剂量CT图像；

S200，构建用于修复低剂量CT图像的深度神经网络，将所述数据集输入至所述深度神经网络进行训练，得到所述低剂量CT图像的关键信息特征；

S300，通过改进的去噪器对所述低剂量CT图像的关键信息特征进行去噪处理，得到所述低剂量CT图像的重建图像，进而基于所述重建图像确定所述低剂量CT图像和正常剂量CT图像的损失函数；

S400，构建图像恢复模型，建立所述图像恢复模型的求解模型；

S500，基于所述求解模型对所述深度神经网络进行迭代训练，直至损失函数低于设定的损失阈值，得到低剂量CT图像修复模型；

S600，获取待修复的低剂量CT图像，将所述待修复的低剂量CT图像输入所述低剂量CT图像修复模型，得到修复后的CT图像；

S300中，所述通过改进的去噪器对所述低剂量CT图像的关键信息特征进行去噪处理，得到所述低剂量CT图像的重建图像，包括：S310，基于改进深度神经网络模型构建去噪器，在所述去噪器中，将一系列全连接卷积层作为堆叠编码器，并使用一系列全连接反卷积层来形成堆叠的解码器；

S320，通过所述去噪器对所述低剂量CT图像进行去噪处理，从所述低剂量CT图像的关键信息特征中提取关键信息，得到所述低剂量CT图像的重建图像。

2.根据权利要求1所述的一种低剂量CT图像修复方法，其特征在于，S200中，所述构建用于修复低剂量CT图像的深度神经网络，将所述数据集输入至所述深度神经网络进行训练，得到所述低剂量CT图像的关键信息特征，包括：S210，构建深度神经网络，基于所述深度神经网络建立从正常剂量CT图像到低剂量图像的映射关系模型，所述映射关系模型为： ；

其中，为低剂量CT图像，为正常剂量CT图像， 为修复后的图像，表示深度神经网络中的反卷积，即从正常剂量CT图像到低剂量CT图像的映射关系；

S220，采用批量训练方法，将所述数据集输入至所述深度神经网络进行训练，并通过构建好的空间注意力模块、通道注意力模块和空间通道混合注意力模块，得到所述低剂量CT图像的关键信息特征。

3.根据权利要求2所述的一种低剂量CT图像修复方法，其特征在于，所述低剂量CT图像和正常剂量CT图像的损失函数通过以下公式计算得到：；

其中，表示正常剂量CT图像， )表示重建图像，表示第i张低剂量CT图像， 表示所述数据集中第i张正常剂量CT图像，N表示所述数据集中低剂量CT图像的总数。

4.根据权利要求3所述的一种低剂量CT图像修复方法，其特征在于，S400中，所述构建用于图像恢复的图像恢复模型，将所述图像恢复模型转换为求解模型，包括：S410，构建图像恢复模型，所述图像恢复模型的表达式为：；

其中，是辅助变量，表示观测图像，表示原始图像，表示线性算子， 表示与先验相关联的正则化因子，λ是加权于正则化项的参数；

S420，将求解图像恢复模型转化为约束优化问题，所述约束优化问题的表达式为：；

其中，是惩罚参数；

S430，使用替代ADMM技术将所述约束优化问题转化为两个子问题：；

其中，v表示增广拉格朗日乘子，k表示时间间隔参数， 表示在k时刻的增广拉格朗日乘子， 表示在k的下一时刻的低剂量CT图像， 表示k时刻的低剂量CT图像， 表示在k+

1时刻的 子问题， 表示在k时刻的 子问题；子问题也称为 的邻近算子在点u处的计算问题；

S440，使用带有积分项的Newton‑Raphson迭代算法建立 的求解模型， 的求解模型为：；

其中，表示单位矩阵；

将 的求解模型重写为：

；

其中，γ是比例因子，γ>0，E是积分项，W表示图像的特征权重矩阵值；

；

其中， 是稳态误差， 、 和 分别代表不同的系统参数；

的求解模型为：

，其中， 表示去噪器。

5.根据权利要求4所述的一种低剂量CT图像修复方法，其特征在于，S500中，所述基于所述求解模型对所述深度神经网络进行迭代训练，直至损失函数低于设定的损失阈值，得到低剂量CT图像修复模型，包括：将所述数据集构建为训练集 和测试集 ，在训练过程中，采用批量训练的方法，将所述训练集 按批量大小 分为多个批次的输入数据依次输入深度神经网络中进行训练，对于每一批次的输入数据，在经过深度神经网络后，得到正常剂量CT图像；

将所述测试集 按批量大小 分为多个批次的测试数据依次输入深度神经网络中进行训练，对于每一批次的测试数据 ，利用损失函数计算深度神经网络的模型损失；

基于所述模型损失更新深度神经网络的反向传播参数，使用求解模型对深度神经网络进行迭代训练，直至确定损失函数低于设定的损失阈值，得到低剂量CT图像修复模型。

6.一种低剂量CT图像修复系统，其特征在于，所述系统包括：至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至5任一项所述的低剂量CT图像修复方法。

7.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1至5任一项所述的方法。