[發明專利]一種CT圖像重建方法、系統、設備和介質

在審

• 申請號: 202010962224.6
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112085808A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 梁棟;胡戰利;付晶;鄭海榮;劉新;楊永峰
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 深圳智趣知識產權代理事務所(普通合伙) 44486
• 代理人: 崔艷崢

1.一種CT圖像重建方法，包括以下步驟：

S1、根據投影數據獲取初始化圖像；

S2、將初始化圖像作為待重建圖像，對待重建圖像進行圖像迭代處理；

S3、判斷是否滿足迭代停止條件，若滿足，則停止迭代，輸出迭代處理后的圖像；若不滿足，則返回S2，將迭代處理后的圖像作為待重建圖像再次進行迭代處理；

其特征在于，

在所述S2中，所述圖像迭代處理還包括如下步驟：

S21、更新處理，包括通過計算相鄰面片的強度差求解圖像粗糙度，進而獲取最大化懲罰似然函數；

S22、平滑處理，包括對來自所述S21的圖像進行平滑去噪處理；

S23、融合處理，包括對來自所述S22的圖像進行區域融合處理。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S21的更新處理中，用于計算所述圖像粗糙度的所述面片包括多像素構成的、以一個像素為中心的方形像素區域，用于計算所述圖像粗糙度的所有所述面片大小相同。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S21的更新處理中，所述最大化懲罰似然函數的表達式為：

其中，μ是預估圖像值，Φ(μ)是目標函數，L(y|μ)是似然函數，β是控制數據保真度和空間平滑度的正則化參數，U(μ)是圖像粗糙度，通過求解所述圖像粗糙度獲取最大化懲罰似然函數，所述圖像粗糙度表達式為：

其中，ψ(μ_p-μ_q)是懲罰函數，μ_p-μ_q為像素p和相鄰像素q之間的距離，ω_pq是在鄰域范圍內像素p和像素q之間的距離的權重因子，n_p是探測器總數，N_p是圖像像素總數。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在所述S21的更新處理中，基于面片的圖像粗糙度通過如下方法計算；

像素j和像素k分別為相鄰兩面片的中心像素，通過計算兩個面片之間的強度差求解圖像粗糙度，進而獲取最大化懲罰似然函數，所述像素j和所述像素k的像素距離表達式為：

所述像素j和所述像素k的圖像粗糙度表達式為：

其中：f_j(μ)是以所述像素j處為中心的面片所有像素強度值組成的特征向量，f_k(μ)是以所述像素k處為中心的面片所有像素強度值組成的特征向量，j_l表示以像素j為中心的面片里的第l個像素，k_l表示以像素k為中心的面片里的第l個像素，n_j標識探測器總數，N_j表示面片里所有像素點的個數，h_l是像素與像素之間的歸一化逆空間距離的正加權因子，ψ(||f_j(μ)-f_k(μ)||_h)為懲罰函數。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述懲罰函數表達式為：

其中，δ為衰減因子；

當|||f_j(μ)-f_k(μ)||_h|＜＜δ時，所述懲罰函數近似二次函數；

當|||f_j(μ)-f_k(μ)||_h|＞＞δ時，所述懲罰函數近似絕對函數。

6.根據權利要求1-5中任一項所述的方法，其特征在于，在所述S21的更新處理中還包括優化傳輸算法；

所述優化傳輸算法包括在每次迭代時構造一個代理函數，對所述目標函數Φ(μ)進行最小化處理。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述優化傳輸算法包括期望最大化算法，根據所述期望最大化算法獲取的

其中n+1為迭代次數，j表示所述面片的中心像素序號，EM表示期望最大化。