[發(fā)明專利]基于MVCT圖像消除KVCT圖像中金屬偽影的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510522131.0
• 申請日: 2015-08-24
• 公開（公告）號: CN105046675B
• 公開（公告）日: 2017-09-29
• 發(fā)明（設計）人: 秦紅星;侯沙沙
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司50102
• 代理人: 劉小紅,李金蓉

技術領域

本發(fā)明涉及的是一種醫(yī)學圖像處理技術領域的方法，具體是一種基于MVCT圖像消除KVCT圖像中金屬偽影的方法。

背景技術

CT(computed tomography)成像系統(tǒng)中，在患者體內有金屬等高密度物質的情況下，所成圖像中往往會伴隨著大量黑色帶狀或者明亮放射條紋狀偽影，統(tǒng)稱為金屬偽影。金屬偽影使臨床疾病診斷變得不再可靠，同時在放射治療中它也會給劑量分布計算帶來很大誤差，所以對CT圖像中金屬偽影校正的研究具有重要意義。典型的偽影去除算法主要有兩類：迭代法和投影數(shù)據修補法。迭代法能有效去除金屬偽影和抑制噪聲，而且能很好的呈現(xiàn)金屬物體的結構，但其運算量非常大，速度很慢，難以實用化。投影數(shù)據修補法又可分為：基于插值的修補法和基于先驗圖像的修補法。插值法能在很大程度上去除金屬偽影，且計算量小，容易實現(xiàn)，但是它會引入新的偽影。先驗圖像法是對插值法的改善，它不引入新的偽影，但是先驗圖像的質量會直接決定最終的偽影去除效果。

經對現(xiàn)有技術文獻的檢索發(fā)現(xiàn)，Esther Meyer等在《Medical Physics》VOL37，NO.10.October 2010上發(fā)表的“Normalized metal artifact reduction(NMAR)in computed tomography”(E.Meyer,R.Raupach,M.Lell,B.Schmidt,and M.Kachelriess,Normalized metal artifact reduction(NMAR)in computed tomography Med.Phys.VOL 37,NO.10.October 2010)中，使用先驗圖像法去除金屬偽影，主要思想是通過對原始投影數(shù)據進行適當?shù)囊?guī)范化使其變得比較平坦，在這平坦的投影數(shù)據上進行插值能保證原始數(shù)據與插值數(shù)據之間足夠平滑。但是，分割得到先驗圖像的過程中，組織分類錯誤會影響偽影去除效果。

發(fā)明內容

針對NMAR(歸一化金屬偽影消除)方法易受組織分類錯誤的影響這個不足，本發(fā)明提出了一種基于MVCT圖像消除KVCT圖像中金屬偽影的方法。該方法利用MVCT圖像中金屬偽影少，且理論上同一組織內部梯度為零的特點建立優(yōu)化模型。該優(yōu)化模型能達到重建后的KVCT圖像的梯度與MVCT圖像的梯度相近，而灰度值又能與重建前的KVCT圖像相近的目的。該方法不用對圖像進行組織分類，從而能夠避免組織分類錯誤帶來的影響。本發(fā)明中所用的MVCT圖像由德國西門子Artiste加速器兆伏級錐形束CT(MV-CBCT)掃描得到，機器輸出量為8MU，KVCT圖像由德國西門子公司生產的SOMATOM Definition Flash CT機掃描得到，掃描電壓為120KV，有效電流由CT自動給出，掃描方式為軸掃。模體為美國CIRS公司生產的模體，為了便于研究金屬偽影，對此模體進行改動，金屬植入物為不銹鋼。

本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的：

(1)使用剛性配準對KVCT圖像和MVCT圖像進行配準；

(2)利用NMAR算法消除配準后的MVCT圖像中的金屬偽影；

(3)采用radon變換對KVCT圖像和步驟(2)得到的MVCT圖像進行前向投影，得到兩幅圖像的投影數(shù)據；

(4)建立優(yōu)化模型，其具體為其中，X表示待重建的圖像，X_M表示步驟(2)得到的MVCT圖像的投影數(shù)據，X_K表示KVCT圖像的投影數(shù)據，是梯度算子。然后，令U＝X-X_M，f＝X_K-X_M，則可得最終優(yōu)化模型為其中，表示U關于x的一階偏導，表示U關于y的一階偏導，μ是常量；

(5)優(yōu)化重建，針對步驟(3)獲得的投影數(shù)據根據優(yōu)化模型，得到去除金屬后的KVCT圖像的投影數(shù)據，然后對其進行重建并插入金屬，得到消除金屬偽影后的KVCT圖像。

以下對本發(fā)明作進一步的說明，包括如下步驟：

(1)對KVCT圖像和MVCT圖像進行配準；

所述的配準是指使用剛性配準方法將KVCT圖像和MVCT圖像進行變換，如平移、旋轉等形變，其最終目的是建立兩幅圖像像元之間的對應關系使其幾何關系達到匹配，從而去除或抑制KVCT圖像和MVCT圖像之間幾何上的不一致。

(2)消除配準后的MVCT圖像中的金屬偽影；