[發明專利]一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法有效
| 申請號： | 202011501376.2 | 申請日： | 2020-12-17 |
| 公開（公告）號： | CN112656438B | 公開（公告）日： | 2023-02-21 |
| 發明（設計）人： | 江穎;劉婷;劉偉鋒;吳銳帆 | 申請（專利權）人： | 中山大學 |
| 主分類號： | A61B6/03 | 分類號： | A61B6/03 |
| 代理公司： | 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 | 代理人： | 陳偉斌 |
| 地址： | 510275 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 曲面 全變差 劑量 ct 投影 域去噪 重建 方法 | ||
1.一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟一：根據投影域數據噪聲的產生機制，建立優化泛函數據項Ψ；建立包括基于l1/2范數的曲面全變差正則項的優化泛函正則項Υ，將優化泛函數據項和優化泛函正則項Υ之和作為去噪優化泛函；
建立曲面全變差正則項的方法為將CT投影域數據視為空間中的曲面，約束曲面在主曲率方向上的跳變，將主曲率方向上梯度的范數作為曲面全變差正則項；具體表示為：
式中，Y為帶噪聲的輸入投影域數據；B為交錯差分算子；S為主曲率方向算子；為橫向差分算子；為縱向差分算子；M為Y的行數；
步驟二：對步驟一中的去噪優化泛函進行求解，得到降噪后的CT投影域數據；
步驟三：基于連續積分方程模型，根據步驟二中降噪后的CT投影域數據進行圖像重建。
2.根據權利要求1所述的一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法，其特征在于，在所述步驟一中，優化泛函正則項Υ還包括基于l1范數的曲波變換系數正則項。
3.根據權利要求2所述的一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法，其特征在于，建立曲波變換系數正則項的方法為對CT投影域數據Y進行離散曲波變換，得到系數CY，將曲波變換系數正則項表示為：Υ2(Y)＝||CY||1，其中C為曲波變換算子。
4.根據權利要求3所述的一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法，其特征在于，步驟一中的優化泛函數據項Ψ具體為：
其中，Y為帶噪聲的輸入投影域數據；Q為到達探測板的光子數；P為探測板所接收到的光子數；I0為X射線入射強度。
5.根據權利要求4所述的一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法，其特征在于，步驟一中的去噪優化泛函具體為：
式中，I0為X射線入射的強度；λ1和λ2為兩種正則化項的懲罰系數，取為正實數；C為曲波變換算子；S為主曲率方向算子；B為交錯差分算子。
6.根據權利要求2所述的一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法，其特征在于，所述步驟三中的具體流程為：
S3.1：建立圖像重建的優化泛函如下：
式中，f是圖像重建函數；g為平行束投影域函數；為Radon變換；λ是正則化項系數；Φ是恒大于零且L-lipschitz連續的函數；A表示線性變換；
S3.2：求解圖像重建的優化泛函；
S3.3：對圖像重建的優化泛函進行迭代求解，求得圖像重建函數f。
7.根據權利要求6所述的一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法，其特征在于，在所述步驟S3.2中，采用鄰近梯度法求解圖像重建的優化泛函。
8.根據權利要求1-7任一所述的一種基于曲面全變差的低劑量CT投影域去噪及重建方法，其特征在于，在所述步驟二中，使用帶有隨機步長的ADMM優化算法對步驟一中的優化泛函進行求解。
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