去除图像中伪影的方法及装置与流程

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种去除图像中伪影的方法及装置。

背景技术：

运动模糊是景物在图像中的移动效果。这种现象会比较明显地出现在长时间曝光或场景内的物体快速移动的情形里。锥形束断层扫描(CBCT，Cone Beam Computed Tomography)成像系统，如C形臂成像系统，成像过程中，由于机架的旋转，存在光源相对于成像物体的移动，即存在运动伪影。

目前，可以通过去卷积的方法来去除运动模糊，而根据模糊核的已知与否分为盲去卷积方法和非盲去卷积方法。无论是盲去卷积方法还是非盲去卷积方法，都需要通过准确的估计模糊核来实现。模糊核表征了图像被模糊的程度，可以分为空间移不变(模糊核不依赖于像素坐标位置)和空间移变(模糊核是像素坐标位置的函数)两种。对于机架高速旋转的医学成像系统而言，例如CBCT成像系统，模糊核不仅是空间移变的，即使在某一特定的像素坐标位置，模糊核也是不确定的，其模糊的程度取决于成像物体距离射线源和平板探测器的位置。

现有技术中，基于二维投影图像来去除机架高速旋转的医学成像系统中的运动模糊，其模糊核的估计基于空间移不变，并假设物体为置于等中心点处的点状物，由于简化后的模型和实际情况不符，因此投影图像中运动伪影的去除效果较差，进而以该投影图像进行重建，重建获得的图像质量较差，不符合实际的临床需求，易导致漏诊或者误诊的发生。

因此，如何能够去除由机架旋转引起的运动伪影，成为目前亟待解决的问题之一。

技术实现要素：

本发明要解决的问题是提供一种去除图像中伪影的方法，包括：

获取成像系统的系统矩阵，所述系统矩阵给出了第i条射线穿过j个体素后，在成像单元成像的第i个像素点以及以第i个像素点为中心的预定邻域的像素点所对应的模糊因子；

将所述系统矩阵用于迭代重建法进行重建以去除图像中的伪影。

可选的，所述获取成像系统的系统矩阵包括：获取所述成像系统不同投影角度下的系统矩阵，叠加不同投影角度下的系统矩阵以获取成像系统的系统矩阵。

可选的，获取投影角度下的系统矩阵包括：

对所述成像系统曝光积分时间内旋转过的角度以预设角度进行划分，所述预设角度小于所述投影角度，所述投影角度是指所述成像系统曝光积分时间内旋转过的角度的一半；

叠加划分后的每一个角度对应的系统矩阵以获得所述成像系统在所述投影角度下的系统矩阵。

可选的，所述获取成像系统的系统矩阵包括：

获取模体的投影图像，并基于所述投影图像获取模体中体素的扩散函数，所述模体中布设有标记物，所述标记物至少在一个维度上的投影图像的尺寸小于探测器像素尺寸；

基于所述成像系统的初始系统矩阵和所述体素的扩散函数获取成像系统的系统矩阵，其中所述成像系统的初始系统矩阵基于点模型、线模型或者面积模型获得。

可选的，所述标记物为小球，所述获取模体的投影图像，并基于所述投影图像获取模体中体素的扩散函数包括：

获取所述小球在所述投影图像中的投影中心点；

以所述小球在所述投影图像中的投影中心点为中心选取预定邻域，以所述小球的投影中心点的灰度值为基准对该邻域的像素点的灰度值进行归一化；

基于所述预定邻域中像素点到所述小球的投影中心点的距离及该像素点的归一化的灰度值生成所述小球的扩散函数；以及

基于所述小球的扩散函数和插值函数生成所述模体中体素的扩散函数。

可选的，基于所述小球的扩散函数和插值函数生成所述模体中体素的扩散函数包括：

建立与所述小球的扩散函数对应的基函数；

对与所述小球的扩散函数对应的基函数特征表示进行插值获得所述模体中体素的基函数特征表示；

将所述模体中体素的基函数特征表示转换为与该体素对应的扩散函数。

可选的，所述标记物为细丝，所述获取模体的投影图像，并基于所述投影图像获取模体中体素的扩散函数包括：

获取第一角度的投影图像中细丝上每一个点在与细丝所在方向垂直的方向上的第一扩散函数；

获取第二投影角度的投影图像中细丝上每一个点在与细丝所在方向垂直的方向上的第二扩散函数；所述第一投影角度与所述第二投影角度垂直；

将与所述细丝上每一个点对应的第一扩散函数和第二扩散函数相乘以获得细丝的扩散函数；

基于所述细丝的扩散函数和插值函数生成所述模体中体素的扩散函数。

可选的，获取投影图像中细丝上的点在与细丝所在方向垂直的方向上的扩散函数包括：

获取所述细丝上的点在所述投影图像中的投影中心点；

以所述细丝上该点在所述投影图像中的投影中心点为中心选取预定邻域，以所述细丝上该点的投影中心点的灰度值为基准对该邻域的像素点的灰度值进行归一化；

基于所述预定邻域中像素点到所述细丝上该点的投影中心点的距离及该像素点的归一化的灰度值生成所述细丝上该点在与细丝所在方向垂直的方向上的扩散函数。

可选的，基于所述细丝的扩散函数和插值函数生成所述模体中体素的扩散函数包括：

建立与所述细丝的扩散函数对应的基函数特征表示；

对与所述细丝的扩散函数对应的基函数特征表示进行插值获得所述模体中体素的基函数特征表示；

将所述模体中体素的基函数特征表示转换为与该体素对应的扩散函数。可选的，所述插值函数为：最近邻插值函数、三线性插值函数、B样条插值函数中的一种。

可选的，将所述系统矩阵用于迭代重建法进行重建包括：以滤波反投影法重建获得的体素作为迭代重建的初始值。

为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种去除图像中伪影的装置，包括：

系统矩阵获取单元，用于获取成像系统的系统矩阵，所述系统矩阵给出了第i条射线穿过j个体素后，在成像单元成像的第i个像素点以及以第i个像素点为中心的预定邻域的像素点所对应的模糊因子；

重建单元，用以将所述系统矩阵用于迭代重建法进行重建以去除图像中的伪影。

为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种医学成像系统，包括上述的去除图像中伪影的装置。

可选的，所述医学成像系统为CBCT系统、CT系统或PET系统中的一种。

与现有技术相比，本发明技术方案具有以下优点：

获取成像系统的系统矩阵时，将运动模糊的影响加入系统矩阵中，因此获得的系统矩阵给出了第i条射线穿过j个体素后，在成像单元成像的第i个像素点以及以第i个像素点为中心的预定邻域的像素点所对应的模糊因子。由于获取的成像系统的系统矩阵基于成像系统的实际情况获得，而非采用建立成像系统的简化模型来获得系统矩阵，因此，最终获得的系统矩阵更加真实的反应了系统的特性，或者说获得了更加精确的系统矩阵，进而基于该系统矩阵进行迭代重建时，由于在迭代的正投影和反投影的过程中采用了反应成像系统实际特性的系统矩阵，即包括了运动模糊的系统矩阵，因此，在迭代重建的过程中消除了运动模糊对重建后的图像的影响，重建后的图像的质量较佳，符合实际的临床需求，避免了漏诊或者误诊现象的发生。

进一步地，获得投影角度下的系统矩阵时，以预设角度对成像系统曝光积分时间内旋转过的角度进行划分，叠加划分后的每一个角度对应的系统矩阵以获得成像系统在投影角度下的系统矩阵，采用同样的方式获取其他投影角度下的系统矩阵，并对不同投影角度下的系统矩阵进行叠加以获得成像系统的系统矩阵。此种方式较简单，且能获得精度高的系统矩阵。以该系统矩阵进行迭代重建，可以很好的去除重建后的图像中的伪影，获得符合实际临床需求的图像。

进一步地，通过实际采集模体的投影图像，并基于模体的投影图像来获取模体中体素的扩散函数，进而通过模体中体素的扩散函数和成像系统的初始系统矩阵来获得系统矩阵。通过实际采集到的模体的投影图像来获取模体中体素的扩散函数，进而获取系统矩阵，最终可以获得精度更高的系统矩阵，基于该系统矩阵进行迭代重建时，可以更好的去除重建后的图像中的伪影，提高重建后的图像的质量，避免漏诊和误诊现象的发生。

附图说明

图1是本发明实施方式的去除图像中伪影的方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式的限制。

正根据现有技术中所描述的，现有技术中在去除机架高速旋转的医学成像系统，如：CT、CBCT、PET系统等的运动模糊时，基于二维投影图像，且去除运动伪影的过程中对成像系统进行了简化，导致伪影去除效果较差。对于机架高速旋转的医学成像系统而言，模糊核是空间移变的且依赖于像素坐标位置，其模糊的程度取决于成像物体距离光源和探测器的位置。发明人考虑，将机架高速旋转过程中产生的运动模糊引入系统矩阵，也即获取可以表征运动模糊的系统矩阵，进而在迭代重建的过程中将运动模糊或者说运动伪影进行去除。

参见图1，图1是本发明实施方式的去除图像中伪影的方法的流程示意图，如图1所述，所述去除图像中伪影的方法包括：

S101：获取成像系统的系统矩阵，所述系统矩阵给出了第i条射线穿过j个体素后，在成像单元成像的第i个像素点以及以第i个像素点为中心的预定邻域的像素点所对应的模糊因子；

S102：将所述系统矩阵用于迭代重建法进行重建以去除图像中的伪影。

以下结合具体的实施例对本发明的技术方案进行详细的描述，本实施例中以CBCT系统为例进行说明，但本发明的技术方案对此不做限定，凡是由于机架高速运动引起的运动模糊均可以通过本实施例提供的方法进行去除。

实施例一

执行步骤S101，获取CBCT系统的系统矩阵，本实施例中通过对模体进行实际的测试以获得模体中体素的扩散函数。进而基于所述模体中体素的扩散函数来获取系统矩阵。所述模体中布设有多个标记物，所述模体可以是在均匀材质的基体中的不同位置处布设多个标记物，所述标记物的吸收系数与基体的吸收系数不同，因此在采集到的投影图像中可以较容易的区分标记物和基体。所述模体可以为圆柱体，六面体等。模体中基体的材料可以为PMMA等低原子序数材料，标记物则可以采用钨、铝、铁等高原子序数材料。

所述标记物至少在一个维度上的投影图像的尺寸小于探测器像素尺寸，或者说所述标记物的大小至少在一个维度上足够小，如：若标记物为小球，则其直径应足够小。本实施例中所述标记物可以为小球、细丝、细条等。若标记物为小球，为满足标记物在一个维度上的投影图像的尺寸小于探测器像素尺寸，小球的直径需小于几分之一毫米。标记物为细丝或细条时，其可以分层排布在基体中，细丝或细条在基体中的布设可以为垂直于扫描平面(所述扫描平面是指机架旋转过程中形成的面)，细丝的尺寸可以在十分之一毫米以下，另外，本实施例中，多个标记物的布设应该使得各标记物在同一投影角度下的位置不重合，多个标记物在模体中的布设可以呈现为螺线型、直线型、曲线型、折线型等。此外，模体中标记物的分布密度，或者说标记物之间在每个维度上的间距，可以根据实际的需求而定。模体中标记物的分布密度越大，则获得的系统矩阵的精度越高，但计算量和存储量也会随之增加。

本实施例中，通过如下方式获得CBCT系统的系统矩阵，首先先通过CBCT系统采集所述模体的投影图像，然后基于采集到的投影图像来获取模体中体素的扩散函数，接下来利用解析法中基于点模型、线模型或者面积模型的方式来获取CBCT系统的初始系统矩阵，然后将获得的初始系统矩阵与获得的模体中体素的扩散函数相乘以获得CBCT系统的系统矩阵。

对于解析法而言，其将焦点与探测器像素作为理想点考虑，采用基于射线束穿过体元形成射线强度的线积分模型进行模拟计算。本实施例中通过点模型获取初始系统矩阵、线模型获取初始系统矩阵、面积模型获取初始系统矩阵的方法如下：

点模型，将射线看作宽度为0，间隔为τ的粗线，a_ij表示第i条射线与第j个像素是否相交

线模型，将射线看作宽度为0，间隔为τ的粗线，a_ij表示第i条射线与第j个像素的交线长度。

面积模型，将射线看作宽度为τ，间隔为0的粗线，第i条射线与第j个像素相交的面积Δ与像素面积δ²之比，即：a_ij＝Δ/δ²。

本实施例中，模体中布设的标记物不同，获得模体中体素的扩散函数的方式也有所不同，以下分别对标记物为小球或细丝时，模体中体素的获取方式进行相应的说明：

当模体中的标记物为小球时，通过如下方式获得模体中体素的扩散函数：

首先：获取所述小球在所述投影图像中的投影中心点。本实施例中，可以先通过工业CT的方式获得每一个小球在空间的三维坐标，然后根据小球的空间三维坐标、射线源位置和探测器位置计算出小球在投影图像中的投影中心点。

接下来以所述小球在所述投影图像中的投影中心点为中心选取预定邻域，并以所述小球的投影中心点的灰度值为基准对该邻域的像素点的灰度值进行归一化。本实施例中预定邻域的大小可以根据实际计算精度需求和存储空间而定，预定邻域可以是正方形，如所述预定邻域可以是5×5的正方形区域，即边长为5个像素单元。将所述预定邻域的每一个像素点的灰度值除以小球在所述投影图像中的投影中心点的灰度值以对该预定邻域的每一个像素点进行归一化。

然后根据该预定邻域中的每一个像素点到小球的投影中心点的距离及该像素点的归一化的灰度值生成小球的扩散函数，小球的扩散函数以矩阵的形式表示，矩阵的大小与预定邻域的大小相同，矩阵中每一个像素点与小球的投影中心点之间的位置关系则反映了小球的投影中心点与预定邻域中的像素点之间的距离。举例来说：投影中心点为矩阵中第2行第2列的一个像素点，则位于第2行第1列的像素点与投影中心点的距离为一个像素单元。

通过上述方式获得模体中每一个小球的扩散函数后，最后根据所述小球的扩散函数和插值函数来生成所述模体中体素的扩散函数。本实施例中，为了减小生成模体中体素的扩散函数时的数据量，提高生成系统矩阵的速度，进而也提高去除伪影的速度，并不直接对小球的扩散函数进行插值，而是先建立与所述小球的扩散函数对应的基函数，由上述可知小球的扩散函数以矩阵的形式表示，本实施例中可以对矩阵中的数据通过基函数进行拟合，所述基函数可以为高斯函数、三次样条函数、B样条函数等。以采用高斯函数拟合为例，则是以对横坐标为投影中心点到预定邻域中像素点的距离，纵坐标为归一化后的预定邻域中像素点的灰度值所对应的数据点以高斯函数进行拟合，以得到高斯函数特征表示，以高斯函数特征表示来表示小球的扩散函数。不同小球对应了不同的扩散函数，因此也对应了不同的高斯函数特征表示。然后对与所述小球的扩散函数对应的基函数特征表示进行插值，获得所述模体中体素的基函数特征表示，本实施例中具体地可以采用最近邻插值函数、三线性插值函数、B样条插值函数等来进行插值，以获得与各体素对应的基函数特征表示。最后，将各体素对应的基函数特征表示转换为与该体素对应的扩散函数，仍以高斯函数为例，则是将与各体素对应的高斯函数特征表示转换为相应的高斯函数，具体地，就是根据高斯函数横坐标所对应的该体素预定邻域的像素点与该体素的投影中心点之间的距离找到与该横坐标对应的纵坐标，也即找到了该体素预定邻域中的像素点的灰度值，也即获得了该体素的扩散函数。

至此通过上述的步骤获得了模体中体素的扩散函数，也即获得了第i条射线穿过第j个体素后在成像单元成像的第i个像素点以及以第i个像素点为中心的预定邻域的像素点的灰度值，然后将其与初始系统矩阵中对应的第i条射线穿过j个体素后，在成像单元成像的第i个像素点的灰度值相乘，则可以获得CBCT的系统矩阵。

当模体中的标记物为细丝时，通过如下方式获得模体中体素的扩散函数：

首先获取第一角度的投影图像中细丝上每一个点在与细丝所在方向垂直的方向上的第一扩散函数，获取第二投影角度的投影图像中细丝上每一个点在与细丝所在方向垂直的方向上的第二扩散函数；所述第一投影角度与所述第二投影角度垂直。具体地，就是先以不同的投影角度采集布设有细丝的模体，对于某一投影角度下的投影图像而言，获取细丝上每一个点在与细丝所在方向垂直的方向上的扩散函数实际上与获取小球的扩散函数的过程相类似，具体地本实施例中通过如下方式获得：

首先获取细丝上的点在所述投影图像中的投影中心点，如通过工业CT方式获得每一根细丝上的点在空间的三维坐标，然后根据细丝上的点在空间三维坐标、射线源位置与探测器位置计算出细丝上每一个点在所述投影图像中的投影中心点。然后，以所述细丝上该点在所述投影图像中的投影中心点为中心选取预定邻域，以所述细丝上该点的投影中心点的灰度值为基准对该邻域的像素点的灰度值进行归一化，所述预定邻域的大小根据实际计算精度需求和存储空间而定。最后，基于所述预定邻域中像素点到所述细丝上该点的投影中心点的距离及该像素点的归一化的灰度值生成所述细丝上该点在与细丝所在方向垂直的方向上的扩散函数。类似地，细丝上的某点的扩散函数也以矩阵的形式表示，矩阵的大小与预定邻域的大小相同，矩阵中每一个像素点与细丝上某点的投影中心点之间的位置关系则反映了某点的投影中心点与预定邻域中的像素点之间的距离。通过此方式可以获得细丝上每一个点在与细丝所在方向垂直的方向上的扩散函数，对于第一投影角度而言则是获取了细丝上每一点在与细丝所在方向垂直的方向上的第一扩散函数，类似地，对于第二投影角度而言则是获取了细丝上每一个点在与细丝所在方向垂直的方向的第二扩散函数。

接下来将与所述细丝上每一个点对应的第一扩散函数和第二扩散函数相乘可以获得细丝的扩散函数。同样地，本实施例中为了减小生成模体中体素的扩散函数时的数据量，提高生成系统矩阵的速度，进而也提高去除伪影的速度，并不是直接基于细丝的扩散函数和插值函数来生成所述模体中体素的扩散函数，与模体中的标记物为小球时类似，也是先建立与所述细丝的扩散函数对应的基函数特征表示，所述基函数可以为高斯函数、三次样条函数、B样条函数等。然后对与所述细丝的扩散函数对应的基函数特征表示进行插值获得所述模体中体素的基函数特征表示，所述插值函数可以为最近邻插值函数、三线性插值函数、B样条插值函数等。在通过插值函数插值的方式获得了模体中所有体素的基函数特征表示后，将体素的基函数特征表示进行相应的转换即可以获得与该体素对应的扩散函数。如何建立与细丝的扩散函数对应的基函数特征表示与建立与小球的扩散函数对应的基函数特征表示相类似，将与所有体素对应的基函数特征表示转换为扩散函数的过程可参见标记物为小球时，将所有体素对应的基函数特征表示转换为扩散函数的过程，此处不再赘述。

至此，通过上述过程获得了模体中所有体素的扩散函数，将其与初始系统矩阵相乘，即可以获得CBCT的系统矩阵。

上述过程给出了在模体中布设不同标记物时如何获得系统的系统矩阵的过程，实际应用中可以根据不同的模体采用与其对应的方法获取系统的系统矩阵。

接下来，基于所述系统矩阵来去除重建后的图像中的伪影。本实施例中的系统矩阵包含了反映运动模糊的模糊因子，因此，通过迭代重建的方式可以去除重建后的图像中的伪影。对于迭代重建法而言，包括了：代数迭代重建(ART，Algebraic Reconstruction Technique)算法、最大似然期望最大(ML-EM，Maximum-Likelihood Expectation Maximization)算法等。本实施例中，以ART算法为例来说明在迭代重建中去除伪影的过程。以下为ART算法的公式：

其中，x^k+1为更新后的体素值，x^k为当前体素值，A为系统矩阵，A_ix^k为沿着第i条射线的投影值，b_i为第i个探测像元上探测到的投影数据，A_ix^k-b_i为投影残差，是指将投影残差c沿着第i条射线做反投影，‖A_i‖²为归一化因子。

本实施例中，迭代重建过程中初始体素x⁰可以通过滤波反投影法获得，采用滤波反投影法获得初始体素x⁰可加快迭代重建算法的收敛速度。

由上式可以看出，将带有运动模糊的系统矩阵带入到上式中，得到计算获得的投影图像的预测值和测量得到的投影图像的真实值之差，对该投影残差进行反投影，对当前体素值和当前的投影残差做差以对当前体素值进行更新，随着迭代次数的增加，当x^k+1与x^k之差收敛于x^*，重建获得的图像与真实图像之间最接近。通过引入带有模糊因子的系统矩阵，并利用该系统矩阵进行迭代重建，最终在重建过程中去除了重建后图像的运动伪影。由于在重建过程中去除运动伪影，相对于先基于投影图像去除运动伪影，再进行重建的方式而言方法简单。此外，系统矩阵更真实的反映了系统的特性，因此，迭代重建后的图像的质量好，符合实际的临床需求。

本实施例还提供一种去除图像中伪影的装置，包括：

系统矩阵获取单元，用于获取成像系统的系统矩阵，所述系统矩阵给出了第i条射线穿过j个体素后，在成像单元成像的第i个像素点以及以第i个像素点为中心的预定邻域的像素点所对应的模糊因子；

重建单元，用以将所述系统矩阵用于迭代重建法进行重建以去除图像中的伪影。

本实施例还提供一种医学成像系统，包括：上述的去除图像中伪影的装置。所述医学成像系统可以为CBCT系统或者CT系统或者PET系统。

实施例二

本实施例与实施例一不同的是本实施例中获得系统矩阵的方法与实施例一中有所不同。实施例一中通过对模体进行实际测量的方式来获得系统的系统矩阵，而本实施例中则是通过解析的方式获得系统的系统矩阵。本实施例中仍然以CBCT系统为例来说明。一般来讲，CBCT系统中将成像系统曝光积分时间内旋转过的角度的一半规定为投影角度，本实施例中为了获得能够包含运动模糊的系统矩阵，将成像系统曝光积分时间内旋转过的角度进行细分，即以预设角度对其进行划分，所述预设角度小于所述投影角度，在以预设角度对CBCT成像系统曝光积分时间内旋转过的角度进行细分后，计算细分后的每一个角度对应的系统矩阵，然后将每一个角度对应的系统矩阵进行叠加以获得成像系统在该投影角度下的系统矩阵。举例来说，若CBCT成像系统曝光积分时间内旋转过的角度为2度，则投影角度为1度，预设角度若选为0.2度，那么就是计算0～0.2度、0.2～0.4度、0.4～0.6度、0.6～0.8度、0.8～1度、1～1.2度、1.2～1.4度、1.4～1.6度、1.6～1.8度、1.8～2度这些角度对应的系统矩阵。对于每一个角度下系统矩阵的获得可以采用解析法计算得到，具体地可以基于点模型、线模型或者面积模型来获得系统矩阵。

在通过上述方式获取了所述成像系统在不同投影角度下的系统矩阵后，对不同投影角度下的系统矩阵进行叠加即可以获得CBCT成像系统的系统矩阵。

获得CBCT系统的系统矩阵后，利用该系统矩阵进行重建则可以消除重建后的图像的伪影，重建过程中如何消除伪影可参见实施例一，此处不再赘述。

综上所述，本发明实施例提供的去除图像中伪影的方法及装置，至少具有根据下有益效果：

获取成像系统的系统矩阵时，将运动模糊的影响加入系统矩阵中，因此获得的系统矩阵给出了第i条射线穿过j个体素后，在成像单元成像的第i个像素点以及以第i个像素点为中心的预定邻域的像素点所对应的模糊因子。由于获取的成像系统的系统矩阵基于成像系统的实际情况获得，而非采用建立成像系统的简化模型来获得系统矩阵，因此，最终获得的系统矩阵更加真实的反应了系统的特性，或者说获得了更加精确的系统矩阵，进而基于该系统矩阵进行迭代重建时，由于在迭代的正投影和反投影的过程中采用了反应成像系统实际特性的系统矩阵，即包括了运动模糊的系统矩阵，因此，在迭代重建的过程中消除了运动模糊对重建后的图像的影响，重建后的图像的质量较佳，符合实际的临床需求，避免了漏诊或者误诊现象的发生。

进一步地，获得投影角度下的系统矩阵时，以预设角度对成像系统曝光积分时间内旋转过的角度进行划分，叠加划分后的每一个角度对应的系统矩阵以获得成像系统在投影角度下的系统矩阵，采用同样的方式获取其他投影角度下的系统矩阵，并对不同投影角度下的系统矩阵进行叠加以获得成像系统的系统矩阵。此种方式较简单，且能获得精度高的系统矩阵。以该系统矩阵进行迭代重建，可以很好的去除重建后的图像中的伪影，获得符合实际临床需求的图像。

进一步地，通过实际采集模体的投影图像，并基于模体的投影图像来获取模体中体素的扩散函数，进而通过模体中体素的扩散函数和成像系统的初始系统矩阵来获得系统矩阵。通过实际采集到的模体的投影图像来获取模体中体素的扩散函数，进而获取系统矩阵，最终可以获得精度更高的系统矩阵，基于该系统矩阵进行迭代重建时，可以更好的去除重建后的图像中的伪影，提高重建后的图像的质量，避免漏诊和误诊现象的发生。

本发明虽然已以较佳实施例公开根据上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。