[發明專利]一種低劑量能譜CT圖像去噪方法

有效

• 申請號: 201510040324.2
• 申請日: 2015-01-27
• 公開（公告）號: CN104574416B
• 公開（公告）日: 2017-10-13
• 發明（設計）人: 馬建華;曾棟;邊兆英;黃靜;陳武凡
• 申請（專利權）人: 南方醫科大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)11350
• 代理人: 趙蕊紅

技術領域

本發明涉及一種醫學影像的圖像處理方法，特別涉及一種低劑量能譜CT圖像去噪方法。

背景技術

隨著CT技術的飛速發展，基于能譜積分探測器的雙能CT掃描技術和基于能量分辨探測器的光子計數探測技術使得能譜CT成像得到了實現。能譜CT是未來CT成像技術的發展方向之一，因為能譜CT不僅能夠得到物質內部衰減系數的信息，也可以用過重建得到物質組成的信息。能譜CT可以從傳統形態學診斷轉到功能學診斷上，比如，它可以發現常規CT發現不了的病灶，可以實現腫瘤的超早期探查，并且可以做到腫瘤的定性診斷和定量分析。另外，能譜CT可以解決常規CT成像存在的諸多缺陷，如去除射束硬化與金屬偽影等。

低劑量條件下的能譜CT成像才可能在臨床上實現應用，所以需要尋找高效的低劑量成像方法。現有的實現低劑量能譜CT圖像成像的方法主要有兩類。其中在數據采集過程中盡可能的降低管電流（mA）和管電壓（kV）是一種最簡單的方法。管電流的降低會導致能譜投影數據中光子噪聲強度大幅度增加且電子噪聲的影響更為突出；改變管電壓可影響X射線對人體組織的穿透性，從而影響各種組織的圖像質量。另一個是使用統計重建方法，利用其物理模型準確、對噪聲不敏感等優點，能在不規則采樣和數據缺失情況下重建出圖像，改善最終圖像的噪聲，提高重建圖像的空間分辨率。由于能譜CT投影數據量龐大，這種方法存在計算量太大，重建時間非常長，難以滿足臨床中實時交互的要求。

因此，針對現有技術不足，提供一種低劑量能譜CT圖像去噪方法，能夠提高基物質的密度測量準確性，可以實現低劑量掃描協議下能譜CT圖像的優質成像。

發明內容

本發明的目的在于避免現有技術的不足之處而提供一種低劑量能譜CT圖像去噪方法，可以提高基物質密度圖像的圖像質量，能夠實現低劑量掃描協議下能譜CT圖像的優質成像。

本發明的上述目的通過如下技術手段實現。

提供一種低劑量能譜CT圖像去噪方法，包括如下步驟，

（1）獲取成像對象在低劑量射線下的低能量CT投影數據和高能量CT投影數據，并分別對低能量CT投影數據和高能量CT投影數據進行CT圖像重建，獲得低能量CT圖像和高能量CT圖像，其中H表示高能，L表示低能；

（2）根據步驟（1）中的重建數據所滿足的基物質分解模型，構建用于能譜CT圖像去噪的數學模型；

（3）利用廣義全變分作為正則化先驗，結合步驟（2）得到的數學模型構建用于圖像去噪的目標函數；

（4）對步驟（3）中構建的用于能譜CT圖像去噪的目標函數采用分裂Bregman算法求解，完成能譜CT圖像去噪。

優選的，上述步驟（2）中的基物質分解模型為：

物質對X光子的質量吸收函數通過任何兩個物質即基物質對的質量吸收函數來表示：，其中和分別是兩個物質的質量吸收函數，分別是所需要的基物質的密度，且的值與X光子的能量無關；

根據基物質分解模型，對于步驟（1）能譜CT的高能量CT投影數據和低能量CT投影數據，對應的物質的質量吸收函數的表達式為：，

定義物質質量吸收函數矩陣，基物質質量吸收函數矩陣，基物質密度矩陣；

C通過逆矩陣計算直接得到，公式為，定義基物質質量吸收矩陣A的逆矩陣形式。

優選的，上述步驟（3）中具體采用使用二階廣義全變分作為先驗，二階廣義全變分定義式為：

；

其中為非負加權系數；為廣義全變分引入的輔助參數，并取表示對稱梯度算子，其中表示梯度算子，表示矩陣轉置運算；

所述步驟（3）中構建的用于圖像去噪的目標函數具體為：，其中X表示去噪后得到的能譜CT圖像，Y為測量得到的能譜CT圖像數據，和是正則化參數，用于刻畫廣義全變分正則化強度。

優選的，上述步驟（4）中分裂Bregman算法的具體計算過程為：

引入公式A、公式B和公式C進行迭代求解，

，其中是一個引入的向量值，表示殘差，n表示迭代步數；

具體迭代過程按照如下步驟進行：

（4.1）令n=0，

（4.2）按照公式A和B，通過原始對偶算法求解；

（4.3）將步驟（4.1）獲得的代入公式C求解；

（4.4）判斷是否迭代終止

判斷n是否等于N，如果n等于N，則迭代終止，以當前結果作為去噪后的能譜CT圖像；