一种稀疏角度X射线CT成像方法
专利汇可以提供一种稀疏角度X射线CT成像方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种稀疏 角 度 X射线 CT成像方法，具有如下步骤：（1）获取系统参数、先前扫描的全部角度投影数据以及不同时段稀疏角度投影数据；（2）分别对（1）中获取的先前扫描的全部角度投影数据和稀疏角度投影数据进行图像重建，得到先前扫描的CT图像和当前重建的CT图像；（3）由（2）获得的先前扫描的CT图像和当前重建的CT图像，采用加权平均滤波处理，获得先验图像；（4）利用（3）获得的先验图像构建稀疏角度CT图像重建模型；（5）优化求解获得最终的重建图像。本 发明 可以消除由于先前扫描的CT图像与当前重建的CT图像之间因成像 位置 不匹配引起的运动伪影，能实现低剂量CT图像的优质重建。，下面是一种稀疏角度X射线CT成像方法专利的具体信息内容。
1.一种稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：依次包括如下步骤：
（1）、获取CT机系统参数、先前扫描的全部角度投影数据以及不同时段稀疏角度投影数据；
（2）、分别对步骤（1）中获取的先前扫描的全部角度投影数据和稀疏角度投影数据采用CT重建方法进行图像重建，得到先前扫描的CT图像 和当前重建的CT图像 ；
（3）、由步骤（2）获得的先前扫描的CT图像 和当前重建的CT图像 ，采用加权平均滤波处理，获得用于稀疏角度CT图像重建的先验图像 ；
（4）、利用步骤（3）获得的先验图像 构建稀疏角度CT图像重建模型；
（5）、对步骤（4）中构建的稀疏角度CT图像重建模型进行求解，获得最终的重建图像。
2.根据权利要求1所述的稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：
所述步骤（3）中采用的加权平均滤波处理，具体采用下式进行：
(I)
其中， 表示先前扫描的CT图像，和 表示图像的像素点编号， 表示以像素点为中心的像素点 的取值集合， 表示用于稀疏角度CT图像重建先验图像， 表示权重函数。
3.根据权利要求2所述的稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：
权重函数 的形式为：
(II)
其中， 为当前重建的CT图像， 和 分别表示以像素点 和 为中心的像素点集合， 为归一化实数因子， 为尺度实数因子， 表示实数之间的欧几里得度量，表示以 为变量的反比例函数。
4.根据权利要求3所述的稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：
与 的 关 系 式 为 ：
= 。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：
所述步骤（4）中构建的稀疏角度CT图像重建模型为：
(III)
其中 是步骤（1）获取稀疏角度投影数据， 是当前重建的CT图像， 是CT系统矩阵，由步骤（1）获取的系统参数确定， 为数据保真项，表示变量
的加权欧几里得度量，其中 为权重值矩阵， 表示矩阵的转置运算， 表示当前重建的CT图像 的先验函数，其定义为
， 为0到1之间的一个常数， 表示变量 的全变分函数，其定义为
，、分别表示图像像素点所在的行数和列数，
-8
其中的 为大于0小于10 的常数， 为正则化系数。
6.根据权利要求1至4任意一项所述的稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：
所述步骤（5）对稀疏角度CT图像重建模型进行求解采用基于梯度下降的迭代算法进行。
7.根据权利要求6所述的稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：
所述基于梯度下降的迭代算法具体形式为：
（IV）
其中， 表示加速因子， 表示当前重建的CT图像 的先验函数 的梯度，表示权重值矩阵 的逆运算，为自然数，表示迭代运算的次数， 表示CT系统矩阵的转置；
循环执行公式IV，当循环次数达到预设的次数时即停止迭代运算，并将所得到的迭代运算结果作为最终的重建图像。
8.根据权利要求1至4任意一项所述的稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：
所述步骤（5）对稀疏角度CT图像重建模型进行求解[d1] 用共轭梯度方法或者抛物替代方法进行。
9.根据权利要求5所述的稀疏角度X射线CT成像方法，其特征在于：
所述步骤（2）中的CT重建方法为滤波反投影方法或者迭代重建方法。
一种稀疏角度X射线CT成像方法
技术领域
背景技术
发明内容
（2）、分别对步骤（1）中获取的先前扫描的全部角度投影数据和稀疏
角度投影数据采用CT重建方法进行图像重建，得到先前扫描的CT图像
和当前重建的CT图像 ；
（3）、由步骤（2）获得的先前扫描的CT图像 和当前重建的CT图像 ，采用加权平均滤波处理，获得用于稀疏角度CT图像重建的先验图像 ；
（4）、利用步骤（3）获得的先验图像 构建稀疏角度CT图像重建模型；
（5）、对步骤（4）中构建的稀疏角度CT图像重建模型进行优化求解，获得最终的重建图像。
其中， 表示先前扫描的CT图像，和 表示图像的像素点编号， 表示以像素点为中心的像素点 的取值集合， 表示用于稀疏角度CT图像重建先验图像， 表示权重函数。
其中， 为当前重建的CT图像， 和 分别表示以像素点 和 为中心的像素点集合， 为归一化实数因子， 为尺度实数因子， 表示实数之间的欧几里得度量，表示以 为变量的反比例函数。
其中 是步骤（1）获取稀疏角度投影数据， 是当前重建的CT图像， 是CT系统矩阵，由步骤（1）获取的系统参数确定， 为数据保真项，表示变量
的加权欧几里得度量，其中 为权重值矩阵， 表示矩阵的转置运算， 表示当前重建的CT图像 的先验函数，其定义为
， 为0到1之间的一个常数， 表示变量 的全变分函数，其定义为
，、分别表示图像像素点所在的行数和列数，
其中的 为大于0小于10-8的常数， 为正则化系数。
其中， 表示加速因子， 表示当前重建的CT图像 的先验函数 的梯度，
表示权重值矩阵 的逆运算，为自然数，表示迭代运算的次数， 表示CT系统矩阵的转置。
图2（b）是修订的Shepp-Logan体模，用作当前重建的CT图像，其中箭头标记处为含有运动及灰度增强的区域；
图3（a）是对先前扫描的全部角度投影数据经滤波反投影（FBP）方法重建得到的先前扫描的CT图像；
图3（b）是对稀疏角度投影数据采用FBP方法重建的图像；
图3（c）是对稀疏角度投影数据采用PICCS方法重建的图像及其运动区域局部放大图；
图3（d）是对稀疏角度投影数据采用本发明专利公开方法重建的图像及其运动区域局部放大图。
具体实施方式
其中， 表示先前扫描的CT图像，和 表示图像的像素点编号， 表示以像素点为中心的像素点 的取值集合， 表示用于稀疏角度CT图像重建先验图像， 表示权重函数。
其中， 为当前重建的CT图像， 和 分别表示以像素点 和 为中心的像
素点集合， 为归一化实数因子， 为尺度实数因子， 表示实数之间的欧几里得度 量， 表 示以 为 变量 的反 比
例 函数。 例 如 与 的 关 系 式 为：
= ，即 ，为函数变量。
其中 是步骤（1）获取稀疏角度投影数据， 是当前重建的CT图像， 是CT系统矩阵，由步骤（1）获取的系统参数确定， 为数据保真项，表示变量
的加权欧几里得度量，其中 为权重值矩阵， 表示矩阵的转置运算， 表示当前重建的CT图像 的先验函数，其定义为
， 为0到1之间的一个常数， 表示变量 的全变分函数，其定义为
，、分别表示图像像素点所在的行数和列数，
-8
其中的 为大于0小于10 的常数， 为正则化系数。
其中， 表示加速因子， 表示当前重建的CT图像 的先验函数 的梯度，
表示权重值矩阵 的逆运算，为自然数，表示迭代运算的次数， 表示CT系统矩阵的转置。
， ，再利用求出的 和先前扫描的CT图像 ，根据公式（I）获得用于稀
疏角度CT图像重建的先验图像 。
首先将步骤（2）中获取的当前重建图像 和步骤（3）中获得的先验图像 一起代入公式（III）的先验函数 ；
然后将步骤（2）中获取的当前重建图像 作为初始值 ，同公式（III）的先验函数一同代入公式（IV）中进行迭代运算，得到重建图像数据 ，然后以同样的方法依次进行下一次迭代运算，依次不断地循环迭代运算，当循环次数达到100次时，得到最终的重建图像(图3（d）)。
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