一种稀疏角度x射线ct图像的统计迭代重建方法
【专利摘要】本发明公开一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其包括步骤：获取CT设备的系统参数及稀疏角度低剂量X射线CT扫描的投影数据yraw，对投影数据yraw进行基于中值先验约束的数据恢复处理，得到恢复后的投影数据yrestored；对投影数据yraw及恢复后的投影数据yrestored进行自适应加权处理，得到加权后的投影数据yweight；对加权后的投影数据yweight采用统计迭代重建方法进行图像重建，得到重建后的低剂量CT图像。本发明通过基于中值先验约束的投影数据恢复以及自适应加权处理，对采集到的稀疏低剂量CT投影数据有效的降噪处理，最终实现稀疏低剂量CT图像的优质重建，重建后的CT图像能够有效地去除重建图像中噪声引起的斑块效应，CT图像质量有着明显的改善。
【专利说明】一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及医学影像处理技术，尤其是涉及一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法。
【背景技术】
[0002]X射线CT扫描已经广泛应用于临床医学影像诊断，但是CT扫描过程中过高的X射线辐射剂量会存在致癌风险。为了降低对使用者的损害，如何最大限度地降低X射线使用剂量已经成为医学CT成像领域研究的关键技术之一。
[0003]为了降低X射线辐射剂量，现有技术可以通过以下两种方式实现低剂量CT扫描:一是降低CT扫描过程中的管电流和扫描时间，即低mAs(milliampere-seconds)扫描方式，二是减少CT扫描过程中X射线球管旋转一周内的曝光次数，即稀疏角度扫描方式。目前，将上述两种扫描方式结合在一起，即在稀疏角度扫描的同时适量地降低mAs，成为临床应用研究的热点。同时降低CT扫描的mAs以及球管曝光角度，将会导致采集到的投影数据中不仅含有大量的噪声，还会由于稀疏角度扫描使得采集的数据具有不完备性，从而使得常规的图像重建方法，如传统的滤波反投影方法(filtered back-projection, FBP),重建的图像质量出现严重的退化现象，难以满足临床诊断需要。
[0004]为了在保证图像质量的前提下大幅降低X射线辐射剂量，诸多基于统计模型的低剂量CT图像迭代重建方法相继提出。通过对采集的投影数据的噪声以及成像系统进行图像重建模型构建，基于统计模型的迭代重建方法可以实现低剂量CT图像优质重建。同时考虑到稀疏采集数据的不完备性，为了保证统计迭代重建方法的鲁棒性，通常会引入一定的先验信息进行约束。目前研究中，基于重建图像分段光滑假设的全变分(totalvariation, TV)约束被广泛引入到统计迭代重建方法。其中代表性方法为Sidky等人提出的基于TV的凸集投影(projection onto convex sets, P0CS)重建算法,简称TV-P0CS方法，对于稀疏角度采集的数据具有较好地图像重建效果，可以有效地去除图像中的噪声和条形伪影。
[0005]而现有技术中的针对稀疏角度扫描的统计迭代重建方法，均是默认高mAs的情况，没有考虑稀疏角度扫描与低mAs的结合情况。在同时存在稀疏角度扫描和低mAs的情况，TV-POCS方法将会受到低mAs情况下投影数据大量噪声的影响，使得重建图像产生噪声引起的斑块效应。
【发明内容】
[0006]针对现有技术不足，本发明提供一种稀疏角度X射线低剂量CT图像的统计迭代重建方法，能够针对同时降低管电流和扫描时间以及减少球管曝光角度情况下的稀疏角度低剂量射线CT图像进行图像重建，重建后的图像能够有效地去除重建图像中噪声引起的斑块效应。
[0007]本发明采用如下技术方案实现:一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其包括步骤:
[0008]获取CT设备的系统参数及稀疏角度低剂量X射线CT扫描的投影数据yMW，对投影数据I娜进行基于中值先验约束的数据恢复处理，得到恢复后的投影数据yMst_d ；
[0009]对投影数据yraw及恢复后的投影数据yMst_d进行自适应加权处理，得到加权后的投影数据yweight ；
[0010]对加权后的投影数据y?ight采用统计迭代重建方法进行图像重建，得到重建后的低剂量CT图像。
[0011]其中，对投影数据yMW进行基于中值先验约束的数据恢复处理的步骤包括:
[0012]设置投影数据yMW进行恢复处理的数据恢复模型为
【权利要求】
1.一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于包括步骤: 获取CT设备的系统参数及稀疏角度低剂量X射线CT扫描的投影数据yMW，对投影数据yraw进行基于中值先验约束的数据恢复处理，得到恢复后的投影数据yMst_d ； 对投影数据yraw及恢复后的投影数据y—进行自适应加权处理，得到加权后的投影数据 Yireight ； 对加权后的投影数据y?ight采用统计迭代重建方法进行图像重建，得到重建后的低剂量CT图像。
2.根据权利要求1所述一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于，对投影数据yMW进行基于中值先验约束的数据恢复处理的步骤包括: 设置投影数据yraw进行恢复处理的数据恢复模型为
3.根据权利要求2所述一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于，先验约束项R(y)的设计采用了基于中值滤波推衍出的中值先验形式，即R(y) = (y-median(y))2/2,其中，median(y)表示投影数据y的中值滤波结果值。
4.根据权利要求2所述一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于，自适应加权处理的计算公式为yWf；ight=w.yraw+(l-w).其中权重因子w是根据投影数据I娜的方差计算得到。
6.根据权利要求5所述一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于，阈值参数S取值为0.01。
8.根据权利要求1所述一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于，对加权后的投影数据y?ight采用统计迭代重建方法进行图像重建的步骤具体包括: 设置统计迭代重建方法的图像重建模型为
9.根据权利要求8所述一种稀疏角度X射线CT图像的统计迭代重建方法，其特征在于，对上述图像重建模 型求解方法为TV-POCS求解方法、梯度下降算法或者共轭梯度优化算法。
【文档编号】G06T5/00GK103810733SQ201410071978
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月28日 优先权日:2014年2月28日
【发明者】高杨, 边兆英, 黄静, 马建华 申请人:南方医科大学