一种基于各向异性全变分的有限角度CT重建算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于各向异性全变分的有限角度CT重建方法，其通过利用低剂量和稀疏视角CT的图像重建模型，将快速迭代重建算法与各向异性全变分的方法相结合，有效的解决了现有有限角度CT重建方法中普遍存在的部分区域模糊、收敛速度慢及无法精确求解的问题，在对该模型的求解过程中引入滤波反投影重建算法中的斜坡滤波器来对迭代方程进行预处理，并使用交替投影接近法来对其进行求解，反复迭代直至终止条件被满足；与现有重建方法的实验比较表明，本发明专利技术能取得较好的重建效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于各向异性全变分的有限角度CT重建算法
本专利技术属于CT成像
，具体涉及一种基于各向异性全变分的有限角度CT重建方法。
技术介绍
X光CT在很多领域中都有很重要的应用，如用于诊断和治疗的医学成像领域、安全检查领域以及产品质量检测控制领域等。除了常规的图像重建如低剂量CT重建和稀疏视角CT重建，有限角度问题也受到了广泛的关注。在医学领域，为了病人的健康考虑，希望能够尽量减少病人受到的X光照射，同时由于病人本身往往很难长时间的保持不动配合X光照射，所以希望能够尽可能的缩短扫描时间，这一方面可以通过降低X光剂量来实现，另一方面可以通过减少X光照射时间来实现，包括以更加稀疏的视角或者限制投影视角的大小来获取投影数据进行重建。另外还有一些实际场合也会有扫描角度的限制，比如用X光显微镜对生物样品进行成像时会受到样品固定器的限制而无法进行全角度的成像，或者一些安全检查时由于设备的限制而无法对物品进行全角度的成像等。有限角度CT重建是一个严重的病态问题，因为投影数据的角度范围小于精确重建的理论要求；为了更好的解决这个问题，一些先验信息，如图像的非负性、轮廓或边界的信息、图像的稀疏性等等本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于各向异性全变分的有限角度CT重建方法，包括如下步骤：(1)利用探测器在不同角度方向采集获取CT图像的投影数据，组成投影数据集

【技术特征摘要】
1.一种基于各向异性全变分的有限角度CT重建方法，包括如下步骤：(1)利用探测器在不同角度方向采集获取CT图像的投影数据，组成投影数据集所述投影数据集由对应各个角度方向下所采集得到的投影数据向量组成，所述投影数据向量维度为n且向量中每一元素值为对应探测器测得的投影数据，n为探测器个数；(2)分别建立低剂量模式和稀疏视角模式下的CT图像重建方程；低剂量模式下的CT图像重建方程表达式为：稀疏视角模式下的CT图像重建方程表达式为：其中：为CT图像数据集且维度为k，k为CT图像的像素点总数，中的每一元素值为待重建CT图像中对应像素点的X光线吸收系数，A为系统矩阵，β为给定的权重系数，||||ATV表示各向异性全变分；(3)对两种模式下的CT图像重建方程进行预处理得到对应的目标函数，预处理过程包括引入变量和非奇异矩阵P、利用拉格朗日对偶将重建方程转换成鞍点问题；(4)根据实际情况选择对应模式下的目标函数，并对其优化求解以重建得到CT图像。2.根据权利要求1所述的有限角度CT重建方法，其特征在于：所述步骤(3)中对低剂量模式下CT图像重建方程的预处理过程如下：首先，引入变量将低剂量模式下的CT图像重建方程改写为如下形式：其中：表示由CT图像数据集计算得到的正向投影数据；然后，引入非奇异矩阵P，将式(1.2)进一步改写为如下形式：式(1.3)对应的拉格朗日方程如下：其中：为拉格朗日乘子向量,T表示转置；则将式(1.3)转换成鞍点问题，具体表达形式如下：最后，通过极小化式(1.4)将变量去除，从而得到对应的目标函数如下：其中：·表示内积运算。3.根据权利要求1所述的有限角度CT重建方法，其特征在于：所述步骤(3)中对稀疏视角模式下CT图像重建方程的预处理过程如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘华锋，王婷，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33