CT图像中校正金属伪影的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种CT图像中校正金属伪影的方法和系统，上述CT图像中校正金属伪影的方法包括：对未校正CT图像中的金属区域进行分割，得到只含有金属信息的图像；对未校正CT图像和只含有金属信息的图像进行限值处理，得到未校正限值图像和金属信息限值图像；对未校正限值图像和金属信息限值图像进行前向投影，得到p_original和p_metal；利用p_metal定位出p_original中的金属区域，利用p_original中金属区域两端外的信息插值估计金属区域内的信息，根据插值估计后的投影数据重建CT图像，对重建CT图像进行滤波处理，构造先验图像；对先验图像进行前向投影，得到p_prior，根据p_prior对p_original中的金属区域进行插值校正，得到p_correct2；对p_correct2进行重建，得到I_correct2，将I_correct2与只含有金属信息的图像融合，校正CT图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学CT图像处理技术，特别是涉及一种CT图像中校正金属伪影的方法和系统。
技术介绍
在医学CT成像中，如果病人成像部位植入金属，由于金属对X射线具有很高的衰减性，导致探测器接收到的数据存在严重的测量误差，重建后的CT图像含有明显的金属伪影。这些伪影的具体表现为，以金属为中心向四周发出黑色和白色放射状条纹。这些连续伪影的像素值范围很广，最小值可以低到空气像素值(标准空气像素值为-1000)，最大值可以达到和骨头一样的像素值(如牙齿像素值可为+2500)。金属伪影严重影响了CT图像质量和临床诊断准确率，因此，需要设计一种有效的可以降低甚至去除CT图像中金属伪影的方法，便于医生临床诊断。主要的CT图像金属伪影校正方法包括迭代法和投影插值法。迭代法由于迭代耗时，需调整迭代参数，其应用受到限制。投影插值法，是对投影数据图像中的金属信息利用其两端的非金属信息进行插值得到校正后的投影数据，之后重建得到校正后的CT图像。由于直接利用CT机上采集得到的原始投影数据图像定位金属信息较为困难，一般采用未校正的含有金属及其金属伪影信息的CT图像进行前向投影运算，得到模拟的投影数据作为原始投影数据。另外，对投影数据中金属信息区域进行插值的方法也有很多，如最简单的线性插值，多项式插值，样条插值，小波插值等等，但是这类方法依然不能有效去除金属伪影，甚至会由于插值误差带入新的伪影。近年来，在投影插值法这一类方法中，基于先验模型的修正方法得到了较好的CT图像金属伪影校正效果，其基本步骤为：1)分割出未校正的CT图像中金属区域，得到只含有金属的CT图像；2)利用未校正的CT图像构建先验模型图像；3)对未校正的CT图像、只含有金属的CT图像以及先验模型图像进行前向投影运算操作，得到各自的投影数据图像，分别简称为未校正投影数据、金属投影数据和先验投影数据；4)利用金属投影数据中的金属区域确定未校正投影数据中的金属区域，从而利用先验投影数据插值估计未校正投影数据中金属区域内部信息；5)利用校正后的投影数据重建得到无金属和金属伪影的CT图像；6)将1)步骤中只含有金属的CT图像中的金属信息填充到金属伪影校正后的CT图像中，这样就完成了整一轮校正。基于先验模型的投影插值修正方法中，金属分割精度和构建优质先验图像对最终金属伪影校正效果起到关键的作用。对于金属分割，最简单的方法是阈值分割方法，即根据金属的像素值所处的范围进行划分，一般地，含有金属伪影的CT图像中，其金属像素值大于+3000，所以以+3000为阈值，将大于+3000的图像像素区域认定为金属，小于+3000的区域认为是空气、软组织和骨头等其它组织。但是，由于部分密度较高的骨头的像素值也会达到金属像素值的范围，所以利用简单的阈值分割方法极有可能将骨头错误判断为金属，这样就会导致对金属投影区域进行插值的时候，同时将误判为金属的骨头投影区域进行插值操作，影响最终校正结果。如果将阈值设置的更高以避开密度较高的骨头的像素值范围，金属区域分割不完全。为了提高金属区域分割精度，利用更高级的分割算法可以解决此问题，如区域生长分割算法、均值漂移算法、基于马克科夫场随机模型的分割算法等，但是高级的分割方法存在种子点手动选取、参数调节费时、计算复杂度高等问题，影响批量图像处理速度。不同的构建先验图像方法对未校正CT图像投影数据中金属区域内信息的恢复的效果不同，导致重建后的CT图像中金属伪影的去除效果和新伪影的出现程度不同。申请号为201310554232.7的国内专利技术专利，采用多阈值分割方法，通过手动指定的多阈值，将图像除了金属区域的其它区域分为空气、肌肉组织和骨头，且每一类组织置成单一像素值。不足之处有：第一，通过手动指定多个阈值，需要反复调节，才能找到合适的阈值进行比较正确的组织类别划分；第二，由于金属伪影的像素值分布范围可能在空气、肌肉组织和骨头各区域内，因此，比如，本应该是软组织的区域受到金属伪影的严重影响从而被划分到了别的区域(空气或者骨头)，造成先验图像构建的不适当；第三，每一种组织像素值都有一定范围波动，若对每一类组织置成单一像素值，造成丢失该类别组织范围内的低对比度信息，这样不能尽可能得到接近原图的用于作为校正标准的优化图像。申请号为201410522827.9的国内专利技术专利，采用区域生长的方法提取靠近金属的伪影区域，并对伪影区域内的像素进行软组织信息恢复，并同分割出来的骨骼信息构造先验图像。不足之处有：第一，较为准确的区域生长法采用手动选取种子点，不同CT图像的金属伪影位置和形态不尽相同，手动指定伪影区域并选取种子点会耗时费力；第二，对伪影区域内的像素进行软组织信息恢复的数学表达式中涉及软组织像素值浮动范围以及曲线参数，对不同形态和金属伪影严重程度的CT图像其最理想参数设置也不同，需要反复调节才能较好恢复金属伪影位置上的软组织信息，耗时费力。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统方案批量图像处理速度受到影响，存在耗时费力的技术问题，提供一种CT图像中校正金属伪影的方法和系统。一种CT图像中校正金属伪影的方法，包括如下步骤：对未校正CT图像中的金属区域进行分割，得到只含有金属信息的图像；分别对未校正CT图像和只含有金属信息的图像进行限值处理，得到未校正限值图像和金属信息限值图像；分别对未校正限值图像和金属信息限值图像进行前向投影，得到p_original和p_metal；其中，p_original为未校正限值图像对应的投影数据，p_metal为金属信息限值图像对应的投影数据；利用p_metal定位出p_original中的金属区域，并利用p_original中金属区域两端外的信息插值估计金属区域内的信息，根据插值估计后的投影数据重建CT图像，并对重建CT图像进行滤波处理，构造先验图像；对先验图像进行前向投影，得到投影数据p_prior，根据p_prior对p_original中的金属区域进行插值校正，得到投影数据p_correct2；对p_correct2进行重建，得到重建图像I_correct2，将I_correct2与只含有金属信息的图像融合，得到校正后的CT图像。一种CT图像中校正金属伪影的系统，包括：分割模块，用于对未校正CT图像中的金属区域进行分割，得到只含有金属信息的图像；限值模块，用于分别对未校正CT图像和只含有金属信息的图像进行限值处理，得到未校正限值图像和金属信息限值图像；投影模块，用于分别对未校正限值图像和金属信息限值图像进行前向投影，得到p_original和p_metal；其中，p_original为未校正限值图像对应的投影数据，p_metal为金属信息限值图像对应的投影数据；构造模块，用于利用p_metal定位出p_original中的金属区域，并利用p_original中金属区域两端外的信息插值估计金属区域内的信息，根据插值估计后的投影数据重建CT图像，并对重建CT图像进行滤波处理，构造先验图像；校正模块，用于对先验图像进行前向投影，得到投影数据p_prior，根据p_prior对p_original中的金属区域进行插值校正，得到投影数据p_correct2；融合模块，用于对p_correct2进行重建，得到重建图像I_correct2，将I_本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种CT图像中校正金属伪影的方法，其特征在于，包括如下步骤：对未校正CT图像中的金属区域进行分割，得到只含有金属信息的图像；分别对未校正CT图像和只含有金属信息的图像进行限值处理，得到未校正限值图像和金属信息限值图像；分别对未校正限值图像和金属信息限值图像进行前向投影，得到p_original和p_metal；其中，p_original为未校正限值图像对应的投影数据，p_metal为金属信息限值图像对应的投影数据；利用p_metal定位出p_original中的金属区域，并利用p_original中金属区域两端外的信息插值估计金属区域内的信息，根据插值估计后的投影数据重建CT图像，并对重建CT图像进行滤波处理，构造先验图像；对先验图像进行前向投影，得到投影数据p_prior，根据p_prior对p_original中的金属区域进行插值校正，得到投影数据p_correct2；对p_correct2进行重建，得到重建图像I_correct2，将I_correct2与只含有金属信息的图像融合，得到校正后的CT图像。

【技术特征摘要】
1.一种CT图像中校正金属伪影的方法，其特征在于，包括如下步骤：对未校正CT图像中的金属区域进行分割，得到只含有金属信息的图像；分别对未校正CT图像和只含有金属信息的图像进行限值处理，得到未校正限值图像和金属信息限值图像；分别对未校正限值图像和金属信息限值图像进行前向投影，得到p_original和p_metal；其中，p_original为未校正限值图像对应的投影数据，p_metal为金属信息限值图像对应的投影数据；利用p_metal定位出p_original中的金属区域，并利用p_original中金属区域两端外的信息插值估计金属区域内的信息，根据插值估计后的投影数据重建CT图像，并对重建CT图像进行滤波处理，构造先验图像；对先验图像进行前向投影，得到投影数据p_prior，根据p_prior对p_original中的金属区域进行插值校正，得到投影数据p_correct2；对p_correct2进行重建，得到重建图像I_correct2，将I_correct2与只含有金属信息的图像融合，得到校正后的CT图像。2.根据权利要求1所述的CT图像中校正金属伪影的方法，其特征在于，所述对未校正CT图像中的金属区域进行分割，得到只含有金属信息的图像的过程包括：通过分割公式对未校正CT图像中的金属区域进行分割，得到只含有金属信息的图像，其中，所述分割公式为：I_metal(i,j)=I_original(i,j),ifI_original(i,j)>T0,else,]]>其中，i和j分别表示图像像素点的行和列的索引值，T为所设定的金属像素阈值，I_original(i,j)表示未校正CT图像中第i行第j列的像素值，I_metal(i,j)表示只含有金属信息的图像中第i行第j列的像素值。3.根据权利要求1所述的CT图像中校正金属伪影的方法，其特征在于，所述分别对未校正CT图像和只含有金属信息的图像进行限值处理，得到未校正限值图像和金属信息限值图像的过程包括：I_original_norm＝(I_original+Q)/Q，I_metal_norm＝I_metal/Q，其中，I_original表示未校正CT图像，I_original_norm表示未校正限值图像，Q表示预设的限值系数，I_metal表示只含有金属信息的图像，I_metal_norm表示金属信息限值图像。4.根据权利要求3所述的CT图像中校正金属伪影的方法，其特征在于，所述分别对未校正限值图像和金属信息限值图像进行前向投影，得到p_original和p_metal的过程包括：采用相同的光线跟踪算法和平行束几何投影方式，分别对I_original_norm和I_metal_norm进行前向投影，得到p_original和p_metal。5.根据权利要求1所述的CT图像中校正金属伪影的方法，其特征在于，利用p_metal定位出p_original中的金属区域，并利用p_original中金属区域两端外的信息插值估计金属区域内的信息，根据插值估计后的投影数据重建CT图像，并对重建CT图像进行滤波处理，构造先验图像的过程包括：利用非零判断运算计算出投影数据p_metal中的金属区域；根据p_metal中的金属区域定位出p_original中的金属区域；其中，p_original为M行N列的二维矩阵，p_original中第i行为p_original的第i个投影，p_original的第i个投影下的金属区域起点为i_start，终点为i_end，i为大于1且小于M的整数；对p_original的第i行，利用第i_start-1个元素和第i_end+1个元素，对第i_start个元素到第i_end个元素之间的数据进行线性插值，得到线性插值后的投影数据p_line；计算出p_metal中每行中金属信息的起点和终点之间的距离，获取距离最小的第min行，获取第min行中金属信息的起点min_start，终点min_end；其中，p_metal为M行N列的二维矩阵；计算出投影数据p_line中第min行的数据之和sum_min；计算p_line中除第min行外的第i行数据的和sum_i，计算出第i行的sum_i与第min行的sum_min的差diff_sum_i；对于除第min行外的其它第i行，以i_start为起点以i_end为终点，构造叠加函数；其中，所述叠加函数为：fi(j)=0,ifj<i_start0,ifj>i_enddiff_sum_i(i_end-i_start)2πsin(π(j-i_start)i_end-i_start),otherwise,]]>其中，j为大于等于1，且小于等于N的整数；分别将函数fi(j)的N个值一一对应叠加至投影数据p_line中除第min行外的第i行数据上，形成修正后的投影数据p_line；对修正后的投影数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐宏亮，吴书裕，骆毅斌，李翰威，徐月晋，胡洁，王浩文，
申请(专利权)人：广州华端科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44