[發明專利]單能譜CT圖像的多材料分解方法有效
| 申請號: | 201910537340.0 | 申請日: | 2019-06-20 |
| 公開(公告)號: | CN110428395B | 公開(公告)日: | 2021-10-08 |
| 發明(設計)人: | 牛田野;薛一;胡溪;江陽康 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T11/00;G06T5/00 |
| 代理公司: | 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 | 代理人: | 胡紅娟;曹兆霞 |
| 地址: | 310013 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 單能譜 ct 圖像 材料 分解 方法 | ||
本發明公開了一種單能譜CT圖像的多材料分解方法,包括:(1)獲取單能譜CT圖像;(2)針對CT圖像,根據CT圖像域多材料分解理論,構建包括數據保真項和三項懲罰項的分解目標函數,數據保真項保證測量值和真實值的誤差盡可能小,三項懲罰項中,第一項使用全變分項保證CT材料圖像的分段常數特性,第二項使用0范數項保證CT圖像中材料的稀疏性,第三項使用特征函數項保證多材料分解結果滿足體積分數在0到1之間且所有材料體積分數加和為1的約束;(3)采用基于雙材料假設的矩陣求逆方法求取目標函數的初始值并采用交替方向乘子法對目標函數進行求解,實現了在單能普通CT下多種材料的精確分解,分解精度和雙能CT相當。
技術領域
本發明涉及醫學工程技術領域,具體涉及一種單能譜CT圖像的多材料分解方法。
背景技術
CT高端應用中,如肝纖維定量化、乳腺腫瘤診斷、脊柱壓縮骨折診斷及腎結石尿結石成分探測中,多材料分解技術顯示出重要的應用價值。
目前,多材料分解多在雙能CT數據上進行,如公開號為CN108230277A公開的一種基于卷積神經網絡的雙能CT圖像分解方法,然而,雙能譜CT圖像相對于普通單能譜CT,掃描硬件系統更加復雜,臨床中應用的西門子公司雙球管雙能CT成像方式,GE公司的fast-kVp切換雙能CT成像方式以及飛利浦公司雙層板雙能CT成像方式造價成本均遠高于普通單能譜CT。昂貴的價格限制了雙能CT材料分解技術的進一步高端應用。
發明內容
本發明提供了一種單能譜CT圖像的多材料分解方法,該多材料分解方法能夠將單能譜CT圖像精確地分解成多種材料,分解精度和雙能CT相當,極大地降低了多材料分解所需要的硬件成本。
本發明的技術方案為:
一種單能譜CT圖像的多材料分解方法,包括以下步驟:
獲取單能譜CT圖像;
針對單能譜CT圖像,根據CT圖像域多材料分解理論,構建單能譜CT圖像的分解目標函數:
其中,為數據保真項,其作用為迫使體積分數的線性組合逼近真實CT圖像為總合成矩陣,代表克羅內克積,Np為CT圖像中像素總個數;為大小為Np×Np的單位矩陣.是由基材料線衰組成的合成矩陣,T0是基材料的總數量,是向量化的CT圖像,p代表CT圖像中的第p個像素點,是向量化的T0種基材料體積分數圖像,數據保真項代表L2范數算子的平方;為懲罰項,為分解圖像的全變分,系數δ用來平衡分解圖像的噪聲和分辨率;為懲罰項,為分解圖像的L0范數算子,系數σ用來調節分解圖中材料稀疏性權重,σ越大表示像素中材料種類越少;為懲罰項,是一個特征函數,用來滿足體積分數相加為1以及體積分數大于0的約束;
采用基于雙材料假設的矩陣求逆方法求取目標函數的初始值,并采用交替方向乘子法對目標函數進行求解,即實現了對單能譜CT圖像的多材料分解。
與現有技術相比,本發明的多材料分解方法作用在普通單能譜CT圖像上,通過設計包括一項數據保真項和三項懲罰項在內的目標函數并對目標函數進行求解,實現了在單能普通CT下多種材料的精確分解,分解精度和雙能CT相當,從而極大降低了多材料分解實現所需要的硬件成本。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖做簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動前提下,還可以根據這些附圖獲得其他附圖。
圖1為數字模體的高、低能CT圖像,(a)為低能(75kVp),(b)為高能(140kVp),顯示窗為[0.01 0.035]mm-1;
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