[發(fā)明專(zhuān)利]一種CT系統(tǒng)和CT圖像重建方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510967686.6
• 申請(qǐng)日: 2015-12-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105608717A
• 公開(kāi)（公告）日: 2016-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖古華
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 肖古華
• 主分類(lèi)號(hào): G06T11/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T11/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于X光計(jì)算機(jī)斷層成像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種CT系統(tǒng)及CT圖像重建方法。

背景技術(shù)

計(jì)算機(jī)斷層成像(CT)是通過(guò)無(wú)損方式獲取物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息的一種重要成像手段，它擁有高分辨率、高靈敏度以及多層次等眾多優(yōu)點(diǎn)，是我國(guó)裝機(jī)量最大的醫(yī)療影像診斷設(shè)備之一，被廣泛應(yīng)用于各個(gè)醫(yī)療臨床檢查領(lǐng)域。然而，由于CT掃描過(guò)程中需要使用X射線，因此CT掃描中X射線的輻射劑量問(wèn)題越來(lái)越受到人們的重視。合理使用低劑量(AsLowAsReasonablyAchievable，ALARA)原則要求在滿足臨床診斷的前提下，盡量降低對(duì)患者的輻射劑量。

傳統(tǒng)CT的實(shí)現(xiàn)是基于X光機(jī)和高能加速器等X射線源對(duì)受檢物體進(jìn)行照射，并在對(duì)應(yīng)的探測(cè)器采集數(shù)據(jù)，在掃描過(guò)程中通過(guò)CT系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)架等的旋轉(zhuǎn)平移等而使X射線在不同角度下穿過(guò)受檢物體，從而得到受檢物體不同位置的光強(qiáng)數(shù)據(jù)(也即掃描數(shù)據(jù)，又可稱(chēng)為投影數(shù)據(jù))，利用所得到的掃描數(shù)據(jù)可以重建出受檢物體的斷層圖像。傳統(tǒng)CT系統(tǒng)需要精確地控制掃描過(guò)程中受檢物體和加速器以及探測(cè)器的相對(duì)位置，以滿足對(duì)斷層圖像重建所需的數(shù)據(jù)條件。目前，傳統(tǒng)的CT掃描和成像方法，耗時(shí)較長(zhǎng)，因此對(duì)人體仍存在一定程度的輻射危害。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種CT系統(tǒng)及CT圖像重建方法，旨在解決現(xiàn)有的CT圖像重建的速度低，CT掃描時(shí)間長(zhǎng)，X射線對(duì)人體的輻射劑量大的問(wèn)題。

本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種CT系統(tǒng)，包括統(tǒng)射線源、射線探測(cè)器、數(shù)據(jù)采集模塊、處理器模塊、目標(biāo)圖像獲取模塊、非負(fù)圖像獲取模塊、分解模塊、稀疏化處理模塊和重建模塊；所述射線探測(cè)器通過(guò)探測(cè)到射線源的射線并轉(zhuǎn)換成信號(hào)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊將接受的信號(hào)傳輸?shù)教幚砥髂K，所述數(shù)據(jù)采集模塊獲取CT掃描采集的投影數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)采集模塊、目標(biāo)圖像獲取模塊、非負(fù)圖像獲取模塊、分解模塊和重建模塊依次連接；

所述數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取CT掃描采集的投影數(shù)據(jù)；

所述處理器模塊，用于對(duì)所述數(shù)據(jù)采集模塊才幾點(diǎn)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理；

所述目標(biāo)圖像獲取模塊，用于根據(jù)所述投影數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代處理，以獲取目標(biāo)圖像；

所述非負(fù)圖像獲取模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行非負(fù)處理，獲取所述目標(biāo)圖像的非負(fù)圖像；

所述分解模塊，用于對(duì)所述非負(fù)圖像進(jìn)行非線性分解，獲取主成分圖像和次成分圖像；

所述稀疏化處理模塊，用于對(duì)所述第一非負(fù)圖像和第二非負(fù)圖像進(jìn)行稀疏化處理，獲取滿足預(yù)定條件的最優(yōu)化稀疏解；

所述重建模塊，用于根據(jù)所述最優(yōu)化稀疏解獲取CT重建圖像。

進(jìn)一步，所述目標(biāo)圖像獲取模塊還用于基于CT圖像的成像模型，獲得依據(jù)所述投影數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)圖像的迭代模型，所述迭代模型的公式表示為：

其中，X為所述目標(biāo)圖像，M為系統(tǒng)矩陣，G為所述投影數(shù)據(jù)，i表示迭代次數(shù)，Xi表示第i次迭代后得的迭代結(jié)果；λ表示收斂系數(shù)，且λ∈(0，1)，MT表示對(duì)矩陣M的轉(zhuǎn)置；設(shè)置所述目標(biāo)圖像的初始值，并根據(jù)預(yù)先設(shè)置的迭代次數(shù)利用所述迭代模型對(duì)所述目標(biāo)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行迭代更新，獲取最終的目標(biāo)圖像，所述迭代模型中的像素點(diǎn)的當(dāng)前灰度值與前次迭代的灰度值一致逼近。

進(jìn)一步，所述稀疏化處理模塊包括：圖像塊提取模塊，用于從所述第一非負(fù)圖像和所述第二非負(fù)圖像中提取可以部分重疊的多個(gè)圖像塊；稀疏系數(shù)獲取模塊，用于獲取所述多個(gè)圖像塊對(duì)應(yīng)的稀疏系數(shù)；最優(yōu)化求解模塊，用于對(duì)對(duì)所述第一非負(fù)圖像和所述第二非負(fù)圖像進(jìn)行最優(yōu)化求解，得到滿足所述目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化稀疏解。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種CT圖像重建方法，該方法包括：

固定好所述射線源和射線探測(cè)器；

獲取CT掃描的投影數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述投影數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代處理，以獲取目標(biāo)圖像；

對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行非負(fù)處理，獲取所述目標(biāo)圖像的非負(fù)圖像；

對(duì)所述非負(fù)圖像進(jìn)行非線性分解，獲取第一非負(fù)圖像和第二非負(fù)圖像；

對(duì)所述第一非負(fù)圖像和所述第二非負(fù)圖像進(jìn)行稀疏化處理，獲取滿足目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化稀疏解；

根據(jù)所述最優(yōu)化稀疏解獲取CT重建圖像。

進(jìn)一步，所述根據(jù)所述投影數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代處理以獲取目標(biāo)圖像的步驟包括：

基于CT圖像的成像模型，獲得依據(jù)所述投影數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)圖像的迭代模型，所述迭代模型的公式表示為：