【技术实现步骤摘要】
三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法及电子介质
本专利技术涉及医学成像
，尤其涉及一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法及电子介质。
技术介绍
CT(ComputedTomography)是一种透视辐射成像的技术。CT系统测量X射线在不同方向上被物体的投影图像(称为Sinogram)，并利用重建算法将Sinogram变换成可以阅读的三维图像。目前的CT重建算法有很多种类，包括解析重建，迭代重建，人工智能重建等等。不同的重建方法各有优缺点，但是总体上，这些算法都是将CT系统对物体扫描获得的投影数据转变为图像数据。这个转化过程中，算法并不知道被重建的物体是什么。有些算法会将一些先验知识结合到重建过程中，比如CT系统固有的分辨率，人体不同部位固有的结构等等，但是并不会确切地知道被扫描物体的三维结构。有些重建算法，例如去骨伪影、去金属伪影算法等，会先使用投影数据生成一个图像数据，然后利用这个初始的图像数据，来计算出原始投影数据中需要修正的部分，来达到降低图像伪影的效果。最终的重建算法，使用的是修正过的原始投影...
【技术保护点】
1.一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n扫描前，查找与病人相对应的现有三维图像数据；/n扫描中，获取低剂量扫描数据；所述低剂量扫描数据为低剂量的CT扫描数据，或低剂量的一个或多个DR图像；/n扫描后，利用现有三维图像数据与低剂量扫描数据之间的数据差异，在重建过程中将此数据差异与现有三维图像数据进行结合，获取高剂量质量下的最终三维图像数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
扫描前，查找与病人相对应的现有三维图像数据；
扫描中，获取低剂量扫描数据；所述低剂量扫描数据为低剂量的CT扫描数据，或低剂量的一个或多个DR图像；
扫描后，利用现有三维图像数据与低剂量扫描数据之间的数据差异，在重建过程中将此数据差异与现有三维图像数据进行结合，获取高剂量质量下的最终三维图像数据。
2.根据权利要求1所述的一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法，其特征在于，所述扫描后现有三维图像数据与低剂量扫描数据之间的数据差异，数据差异为低剂量扫描数据中增加的物体数据，所述物体数据包括金属植入物数据、造影剂数据。
3.根据权利要求1所述的一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法，其特征在于，所述扫描后，对低剂量扫描数据进行重建，具体包括：根据现有三维图像数据与低剂量扫描数据之间的数据差异，采用图像配准算法、迭代重建算法或人工智能算法进行数据重建，获取最终三维图像数据。
4.根据权利要求3所述的一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法，其特征在于，所述采用图像配准算法进行数据重建，获取最终三维图像数据，其具体过程为：
S11、对低剂量扫描数据进行算法重建，在算法重建的过程中，采用去除伪影算法，获取低剂量图像；
S12、对低剂量图像进行阈值分割，获取低剂量校正图像；
S13、将低剂量图像与现有三维数据图像进行图像配准，获取最终三维图像数据：先分别获取低剂量图像与现有三维数据图像中各自的骨组织图像，采用图像配准算法，获取从低剂量骨组织图像变换到现有三维数据骨组织图像的传输函数，利用所述传输函数和低剂量伪影校正图像获取现有三维数据校正图像，利用现有三维数据图像与现有三维数据校正图像获取最终三维数据图像。
5.根据权利要求4所述的一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法，其特征在于，在所述S13利用现有三维数据图像与现有三维数据校正图像获取最终三维数据图像前，对现有三维数据校正图像进行平滑滤波，所述平滑滤波的计算公式为：
其中，Ghigh，cor为现有三维数据校正图像，G′high，cor为滤波后的现有三维数据校正图像，是卷积符号，H是平滑核。
6.根据权利要求3所述的一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法，其特征在于，所述采用迭代重建算法，获取最终三维图像数据，其具体过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐丹，
申请(专利权)人：南京安科医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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