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锥束CT断层图像的环状伪影校正方法研究综述报告
概述：
环状伪影是锥束CT断层图像中常见的一种伪影，会对图像质量和诊断精度造成影响。针对环状伪影的校正方法主要包括基于后台算法的方法和基于前台算法的方法，目前研究较多的是基于前台算法的方法。本文就针对锥束CT断层图像的环状伪影校正方法进行综述，并重点介绍基于前台算法的环状伪影校正方法的研究现状及不足，为环状伪影校正方法的研究提供参考。
关键词：锥束CT；环状伪影；前台算法；后台算法
一、环状伪影的成因
锥束CT断层图像中环状伪影是由于X射线束在经过人体组织后的衰减不均匀而引起的，主要分为两种：一种是X射线束衰减不均匀所引起的采样不均匀；另一种是X射线束通过硬化物质造成相位偏移引起的相位成像伪影（如图1）。有时环状伪影会受到X射线束电离室壁的影响而出现。
（图1）
二、环状伪影校正方法
针对环状伪影的校正方法主要包括基于后台算法的方法和基于前台算法的方法。此处简单介绍两类方法。
1.基于后台算法的方法
基于后台算法的方法主要是通过对原始数据进行修正来降低或消除环状伪影，主要方法包括滤波法、反向投影就地调节法、邻域均值法、直方图均衡法等。这些算法可有效消除环状伪影，但同时对图像的空间分辨率有较大的影响，还会对图像的低频信号产生影响，导致图像造假，从而造成诊断上的误差。
2.基于前台算法的方法
基于前台算法的方法主要是通过在投影数据上对环状伪影进行校正，然后再进行重建，主要包括两种方法：几何方法和统计方法。
几何方法主要是通过对X射线束进行调整，使得X射线束与成像平面之间的夹角均匀，从而达到消除环状伪影的效果。其中的方法有几何切割法、螺旋均匀采样法等。这些方法原理简单，但需要保证环状伪影的成因是相机内部梁的不均匀衰减。
统计方法主要是通过对投影数据进行统计分析，根据投影数据的某些特征量进行环状伪影校正。该方法主要包括分别替换法、高斯拟合法等。统计方法的优点是适用范围广，但需要对环状伪影形成的机理及成因进行深入分析。
三、基于前台算法的环状伪影校正方法
目前研究较多的是基于前台算法的环状伪影校正方法。下面将简单介绍几种基于前台算法的环状伪影校正方法。
1.邻域均值法
邻域均值法是一种基于统计方法的环状伪影校正方法，其基本思想是通过对相邻的投影数据进行加权平均，来降低环状伪影的影响。具体方法如下：首先，将投影数据分为若干个区域，然后计算每个区域的均值，再将相邻的区域进行平均，从而得到新的投影数据用于重建图像，如图2所示。
（图2）
2.基于求解微分方程的方法
此方法是一种基于统计方法的环状伪影校正方法，其基本思想是通过对边缘投影数据进行微分，然后求解微分方程来校正环状伪影。具体方法如下：首先，边缘投影数据被卷积核卷积后得到微分图像，再将微分图像压缩，然后基于压缩后的图像求解微分方程，从而得到较好的重建图像。
3.空间变形法
空间变形法是基于几何方法的环状伪影校正方法，其基本思想是通过优化坐标系间的转换来校正环状伪影。具体方法如下：将投影数据分为若干帧，然后为每帧数据建立一个坐标系，基于每个坐标系下的图像重建结果设定反向变换，对原始数据进行变换，最终得到校正后的投影数据用于重建图像。
四、基于前台算法的环状伪影校正方法的不足
虽然基于前台算法的环状伪影校正方法的研究热度较高，并且该类方法地理原理简单，能够有效地消除环状伪影，但同时这些方法也存在一些不足。首先，很多方法都需要进行图像分割，而分割效果会影响到其准确性。其次，有些方法需要进行附加操作，如对边缘进行提取等，增加了算法的复杂度。最后，尚未解决投影数据压缩对其准确性的影响。
五、结论
环状伪影是锥束CT断层图像中常见的一种伪影，对图像质量和诊断精度造成影响。当前主要针对环状伪影的校正方法主要包括基于后台算法的方法和基于前台算法的方法。具体而言，基于前台算法的方法包括几何方法和统计方法两种，而统计方法的应用前景更为广泛。尚需要进一步研究环状伪影形成的机理及其成因，以提高基于前台算法的环状伪影校正方法的准确性和稳定性。