一种CT图像重建方法及系统、终端及可读存储介质.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CN107886478A(43)申请公布日2018.04.06(21)申请号201710864273.4(22)申请日2017.09.22(71)申请人深圳先进技术研究院地址518000广东省深圳市南山区西丽街道大学城学苑大道1068号(72)发明人胡战利高娟梁栋杨永峰刘新郑海荣(74)专利代理机构深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙)44312代理人袁文英(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/50(2006.01)权利要求书4页说明书12页附图3页(54)发明名称一种CT图像重建方法及系统、终端及可读存储介质(57)摘要本发明属于医学和工业CT成像技术领域，尤其涉及一种CT图像重建方法及系统、终端及计算机可读存储介质。该方法在采用传统的CT图像重建方法生成原始重建图像的基础上，对原始重建图像进行去除伪影、噪声优化，并提取出由于优化而丢失的部分细节结构数据，同时，利用优化的原始重建图像获得特征算子，将丢失的部分细节结构数据与该特征算子进行卷积，从而从丢失的信息中提取有用的细节结构，再将得到的卷积数据添加回优化的原始重建图像中，最终获得CT重建图像。本方法在降低了伪影和噪声的基础上，保留了结构细节特征，从而对完整的数据进行图像重建，使得最终获得的CT重建图像具有非常高的质量，提高了CT重建图像的精确度。CN107886478ACN107886478A权利要求书1/4页1.一种CT图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：原始重建图像优化：对原始重建图像进行去伪去噪优化，获得优化的原始重建图像；差值数据运算：对所述原始重建图像和所述优化的原始重建图像进行求差运算，获得差值数据；特征算子提取：对所述优化的原始重建图像进行图像特征提取，获得特征算子；CT图像重建：对所述差值数据与所述特征算子进行卷积，并将得到的卷积数据添加至所述优化的原始重建图像中，获得CT重建图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述CT图像重建步骤之后，所述方法还包括达标判断步骤：按照预置的图像标准，对所述CT重建图像进行达标判断；若确定所述CT重建图像达标，则确定当前的所述CT重建图像为最终的CT重建图像；若确定所述CT重建图像未达标，则将所述CT重建图像作为所述原始重建图像，返回执行所述原始重建图像优化步骤。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征算子提取步骤具体包括如下步骤：对所述优化的原始重建图像做线性高斯滤波处理，获得模糊图像；分别从所述优化的原始重建图像和所述模糊图像中，提取以像素点i为中心的尺寸为的图像块，分别获得优化的原始重建图像的子图像块和模糊图像的子图像块；其中，N表示像素数量，为正整数，i的初始值为i＝[(N-1)/2]+1；分别对所述优化的原始重建图像的子图像块和所述模糊图像的子图像块进行均方差计算，获得所述优化的原始重建图像的子图像块的均方差和所述模糊图像的子图像块的均方差，并求得所述优化的原始重建图像的子图像块与所述模糊图像的子图像块之间的均方差；利用所述优化的原始重建图像的子图像块的均方差、所述模糊图像的子图像块的均方差，以及所述优化的原始重建图像的子图像块与所述模糊图像的子图像块之间的均方差，获得以像素点i为中心的尺寸为的图像块所对应的子特征算子；令i＝i+1，返回执行所述分别从所述优化的原始重建图像和所述模糊图像中，提取以像素点i为中心的尺寸为的图像块，获得优化的原始重建图像的子图像块和模糊图像的子图像块操作，依次迭代循环，直至i＝W-[(N-1)/2]退出，获得若干个所述子特征算子；其中，W表示所述优化的原始重建图像或所述模糊图像的宽度；对所述若干个所述子特征算子求和，获得所述特征算子。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述优化的原始重建图像的子图像块的均方差σp(i)通过如下方式获得：其中，P(i)表示所述优化的原始重建图像的子图像块n+1的像素的均值，pi表示所述优化的原始重建图像的子图像块，μ表示所述优化的原始重建图像；所述模糊图像的子图像块的均方差σq(i)通过如下方式获得：其中，Q(i)表示所述模糊图像的子图像块的像素的均值，qi表示所述模2CN107886478A权利要求书2/4页糊图像的子图像块，μd表示所述模糊图像；所述优化的原始重建图像的子图像块与所述模糊图像的子图像块之间的均方差σqp(i)通过如下方式获得：所述以像素点i为中心的尺寸为的图像块所对应的子特征算子fn+1通过如下方式获得：其中，C表示常量；所述特征算子Fn+1通过如下方式获得：其中，M表示所述以像素点i为中心的尺寸为的图像块的宽度，D表示所述像素点i到所述的图像块的边缘的距离。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述C