[發(fā)明專利]基于離散剪切波正則化的低劑量CT圖像統(tǒng)計重建方法

在審

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• 申請日: 2015-07-10
• 公開（公告）號: CN104992422A
• 公開（公告）日: 2015-10-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張立毅;張海燕;孫云山
• 申請（專利權(quán)）人: 天津商業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 天津市三利專利商標(biāo)代理有限公司 12107
• 代理人: 仝林葉

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及低劑量CT的圖像統(tǒng)計重建技術(shù)，更具體的說，是面向少視角投影或低X-射線管電流投影的CT圖像統(tǒng)計重建方法。

背景技術(shù)

由于CT技術(shù)具有快速、準(zhǔn)確、無創(chuàng)傷、無痛苦等特點，被越來越多地應(yīng)用于臨床診斷。但是X射線在透射過程中，會將部分能量轉(zhuǎn)移到人體，引起身體損傷甚至致癌。近年來，由于CT的廣泛使用，輻射風(fēng)險也越來越受到關(guān)注，低劑量CT問題逐漸成為研究熱點。

常見的降低CT劑量的方法主要有兩種，一是降低X射線管電流強(qiáng)度來降低每個視角下的曝光劑量。當(dāng)前臨床上為獲得高質(zhì)量的CT重建圖像，所用CT設(shè)備X射線管電流強(qiáng)度都較高，一般臨床診斷X射線管電流強(qiáng)度一般超過200mA。降低管電流強(qiáng)度能降低單次掃描的輻射劑量，但會使投影數(shù)據(jù)信噪比下降，噪聲強(qiáng)度呈指數(shù)倍增長。二是在不改變單個視角曝光劑量的前提下，減少掃描視角的數(shù)量。臨床上一次CT掃描通常需要上千視角，掃描視角的減少可以降低一次掃描的總輻射劑量，但會使投影數(shù)據(jù)的數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于待建CT圖像的像素數(shù)目，使圖像重建問題變成一個欠定問題。

對于第一種降低劑量的策略，通常對投影數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪預(yù)處理或使用統(tǒng)計迭代方法(Statistical?Iterative?Reconstruction，SIR)，在迭代重建方法中加入投影數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性。如部分學(xué)者采用平穩(wěn)高斯模型對投影數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行建模，并采用最大后驗概率估計(maximum?a?posteriori，MAP)方法對代價函數(shù)尋優(yōu)。還有學(xué)者則采用具有邊界保持特性的先驗?zāi)Ｐ蛯χ亟▓D像進(jìn)行建模，并同樣采用MAP估計方法進(jìn)行迭代圖像重建。同時，還有學(xué)者指出低劑量CT的投影數(shù)據(jù)在濾除少量孤立噪聲點后服從高斯分布，因此提出基于分割的自適應(yīng)濾波方式，提高圖像重建質(zhì)量。也有學(xué)者在充分考慮了二維投影圖像中相鄰像素的差異性后，提出了采用各向異性二次懲罰加權(quán)最小二乘算法實現(xiàn)低劑量CT圖像去噪，較好保持了重建圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息。

線性代數(shù)中，將不適定問題轉(zhuǎn)化為適定問題稱為正則化。因此可以通過引入待建圖像的先驗知識來作為正則化項，使高度病態(tài)的不完備投影數(shù)據(jù)獲得穩(wěn)定而準(zhǔn)確的重建。其中最常見的是全變分(Tatal?Variation，TV)正則化迭代方法。2006年已經(jīng)證明一個信號如果是可稀疏表示的，則可以利用全變分最小化作為正則化項，從少量測量數(shù)據(jù)中精確重建該信號。全變分最小化的稀疏角度CT圖像重建方法每次迭代都由凸集投影和梯度下降兩項組成。在此基礎(chǔ)上，很多文獻(xiàn)提出了一些改進(jìn)的全變分正則化迭代CT圖像重建方法。但是當(dāng)投影數(shù)據(jù)含噪聲時，利用上述方法得到的重建圖像中出現(xiàn)了較為嚴(yán)重的噪聲干擾和條形偽影，且部分細(xì)節(jié)被噪聲掩蓋，不能得到滿意的重建圖像。有學(xué)者提出構(gòu)造離散梯度變換和離散差分變換的偽逆形式，將軟閾值濾波的思想應(yīng)用到基于TV最小化的CT重建中，加快了方法的收斂速度。但在重建臨床診斷CT圖像重建時使用TV最小化這一先驗仍然存在一些問題。首先，TV最小化只是對數(shù)據(jù)保真項所重建出的圖像的離散梯度變換之和的大小進(jìn)行約束，屬于一種具有較好的邊緣保存能力的光滑性約束，但是表達(dá)圖像特征的能力有限。因此，對其進(jìn)行稀疏性約束時容易導(dǎo)致在消除噪聲的情況下?lián)p失信號。其次，TV最小化約束建立在圖像分片光滑的基礎(chǔ)上，實際中的CT圖像并不能精確滿足這一條件，基于TV最小化約束的不完備數(shù)據(jù)CT重建中，重建結(jié)果常常存在圖像邊緣不清晰、表達(dá)細(xì)小結(jié)構(gòu)能力差、高噪聲下產(chǎn)生塊狀偽影等問題。因此，尋找更合適的圖像稀疏變換和稀疏表達(dá)方式，是進(jìn)一步提高不完備投影數(shù)據(jù)重建質(zhì)量的關(guān)鍵。

圖像的稀疏度對圖像重建質(zhì)量有著重要的影響，CT圖像中常常包含了大量的曲線和局部信息，所以需要尋找更易于有效地捕捉局部圖像特征的變換域。剪切波(Shearlet)是采用具有合成膨脹的仿射系統(tǒng)構(gòu)造的一種多維函數(shù)，繼承了曲波變換和輪廓波變換平移不變性和方向選擇性的優(yōu)點，通過對基函數(shù)縮放、剪切和平移等仿射變換，生成具有不同特征的剪切波基函數(shù)，是多尺度幾何分析的最新發(fā)展，可以對圖像的細(xì)節(jié)信息給出最優(yōu)的表示性能。目前在圖像去噪、壓縮、融合等領(lǐng)域取得了很好的效果。對于二維信號，剪切波變換不僅可以檢測到所有的奇異點，而且還可以自適應(yīng)跟蹤奇異曲線的方向，且隨著尺度參數(shù)變化，可精確描述函數(shù)的奇異性特征，從而獲得更好的圖像稀疏表示能力。因此，基于離散剪切波變換的稀疏表示約束比基于離散梯度變換的TV最小化約束具有更好的欠完備投影CT圖像重建性能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，克服上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種基于離散剪切波正則化的低劑量CT圖像統(tǒng)計重建方法。