目的 为了去除患者在牙科锥形束计算机断层扫描（CBCT）扫描过程中发生躯体运动导致的伪影，提升重建图像质量，提出一种基于分段反投影张量退化特征编码的运动伪影校正模型（SBP-MAC）。方法 该模型由一个生成器和一个退化编码器构成。将分段有限角度重建的子图像堆叠成张量并作为模型输入；用退化编码器提取张量中空间变化的运动信息，自适应调制生成器的各级跳跃连接特征，从而指导模型校正不同运动波形导致的伪影；最后设计伪影一致性损失来简化生成器的学习任务。结果 该模型能有效地去除运动伪影，提升重建图像质量。在仿真数据上的峰值信噪比提升了8.28%，结构相似度提升了2.29%，均方根误差降低了23.84%；在真实数据上的专家评分最高4.4221(5分制)，与所有对比方法之间的评分差异具有统计学意义（P<0.05）。结论 本文提出的SBP-MAC模型能够有效提取张量中空间变化的运动信息，实现从张量域到图像域的自适应伪影校正，提升牙科CBCT图像质量。