一种基于先验图像的锥束CT金属伪影校正算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111815521A(43)申请公布日2020.10.23(21)申请号202010446085.1(22)申请日2020.05.27(71)申请人南京国科医工科技发展有限公司地址210000江苏省南京市高淳区经济开发区古檀大道3号(72)发明人朱叶晨刘仰川高欣(74)专利代理机构苏州久元知识产权代理事务所(普通合伙)32446代理人袁欣琪(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T7/136(2017.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称一种基于先验图像的锥束CT金属伪影校正算法(57)摘要本发明提出一种基于先验图像的锥束CT金属伪影校正算法，该算法引入双边滤波对原重建图像预处理，可去除噪声并保留图像边缘信息；再采用先验图像的投影数据及金属邻域投影数据构建模型，对金属投影区域插值修复，消除金属伪影的同时抑制了次级伪影的产生，包括以下步骤：先对含金属伪影的重建图像进行双边滤波、金属阈值分割、组织聚类等预处理，获得金属图像和先验图像；再对金属图像和先验图像进行正向投影，获得金属投影区域和先验投影数据；然后对金属投影区域进行修复，获得修复的投影数据；最后利用解析重建算法对修复的投影数据进行重建，得到中间重建图像，与第一步分割出的金属图像进行融合，获得最终的校正图像。CN111815521ACN111815521A权利要求书1/2页1.一种锥束CT金属伪影校正算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，对含金属伪影的重建图像进行双边滤波、金属阈值分割、组织聚类等预处理，获得金属图像和先验图像；再对金属图像和先验图像进行正向投影，获得金属投影区域和先验投影数据；步骤2，对金属投影区域进行修复，获得修复的投影数据；步骤3，利用解析重建算法对修复的投影数据进行重建，得到中间重建图像，与第一步分割出的金属图像进行融合，获得最终的校正图像。2.根据权利要求1所述的一种锥束CT金属伪影校正算法，其特征在于：所述步骤1包括：针对锥束CT重建图像，采用基于高斯分布的双边滤波器(BilateralFilter，BF)对图像进行平滑，实现噪声抑制和边缘保护，其权重系数由两部分组成：一是像素间的灰度值差值范围，称为像素范围域滤波核函数；二是像素间的欧式距离，称为空间域滤波核函数，设f(X)为含金属伪影的重建图像，将其灰度值进行归一化后，经双边滤波，得到输出图像fBF(X)：式中，X＝(x1,y1,z1)表示中心像素，Y＝(x2,y2,z2)表示X的邻域像素，Ω为邻域像素集合，为空间域核，为范围域核。3.根据权利要求2所述的一种锥束CT金属伪影校正算法，其特征在于：和均是非负的单峰值高斯函数，表达式为：其中，σ1是高斯函数的距离标准差，σ2是高斯函数的灰度标准差，它们分别控制空间域和范围域滤波核函数的径向作用范围，均为非负的可选择的变化参数，两者大小直接决定了双边滤波器的性能，通过控制像素间的相对空间和灰度变化范围调节像素的加权值，从而实现对图像滤波的效果，双边滤波算法通过控制参数σ2来保护图像边界信息，若σ2较大，将接近于1，双边滤波近似于高斯滤波，将对图像进行最高的噪声抑制和最低的边缘保护；相反，若σ2较小，将接近于0，双边滤波对图像的平滑强度低，但可较好的保留图像边缘。4.根据权利要求1所述的一种锥束CT金属伪影校正算法，其特征在于：所述步骤2包括：采用金属阈值分割获取金属图像，具体包括采用阈值法将金属从重建图像中分割出来：2CN111815521A权利要求书2/2页其中，T表示阈值，取值可通过直方图法确定，通常可设为最大像素值的30％。像素值大于等于T的区域为金属图像，在二值图像中设为1，其他区域的像素值设为0。5.根据权利要求1所述的一种锥束CT金属伪影校正算法，其特征在于：所述步骤3包括：采用类组织模型生成先验图像，生成过程为：将重建图像中被分割出的金属区域用软组织CT值填充；利用三维K-means算法对填充后的重建图像进行聚类，将人体组织聚类为空气、脂肪、软组织和骨；对不同聚类的组织进行赋值，得到先验图像，表示为：其中，Ωair、Ωfat、Ωsoft、Ωbone分别表示空气、脂肪、软组织、骨的聚类区域，Ωmetal表示金属分割区域。通常可将空气、脂肪、软组织、骨的CT值分别设为-1000HU、0HU、200HU、750HU，获得先验图像fprior。6.根据权利要求1所述的一种锥束CT金属伪影校正算法，其特征在于：所述步骤3包括：对金属图像和先验图像进行正向投影，获得金属投影区域和先验投影数据。7.根据权利要求1所述的一种锥束CT金属伪影校正算法，其特征在于：所述步骤3包括：利用先验投影数据及金属邻域投影数据构建模型，对金属投影区域