【技术实现步骤摘要】
一种CT迭代重建代价函数的优化方法及CT图像重建方法、系统及CT
本专利技术属于CT重建
，具体涉及一种CT迭代重建代价函数的优化方法及CT图像重建方法、系统及CT。
技术介绍
计算机X射线断层扫描仪，简称CT，利用X射线旋转照射被测物体，然后通过计算机处理获得物体断层图像；其中，由处理扫描数据得到物体断层图像的过程称为CT重建。CT重建的现有算法大致包括两类：滤波反投影FBP和迭代重建。随着CT在临床中的使用越来越广泛和频繁，被扫描患者承受的X射线辐射也越来越多。为了降低受X射线辐射所引起的病变风险，低剂量CT受到越来越多的关注。当扫描剂量变低时，FBP重建的CT图像通常存在较严重的噪声和伪影的缺陷，影响临床诊疗，而迭代重建能够避免上述缺陷，因此迭代重建得到广泛应用。CT迭代重建中，需要在代价函数中引入正则化模型，保证迭代重建的稳定性，同时降低图像噪声。若要实现CT图像迭代重建，需要对引入正则化模型的代价函数进行优化，得到最优值，该最优值就是迭代重建的CT图像。其中，代价函数的一个常见形式如下
【技术保护点】
1.一种CT迭代重建代价函数的优化方法，所述CT迭代重建代价函数L(x)为正则项U(x)与数据拟合项之和：/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种CT迭代重建代价函数的优化方法，所述CT迭代重建代价函数L(x)为正则项U(x)与数据拟合项之和：
其中，A表示CT系统的光路模型构建的系统矩阵；y表示扫描得到的投影数据；D表示权重矩阵；x表示CT图像的像素点数据；
q-GGMRF正则化模型对应的正则项U(x)为：
其中，bj,k表示方向加权系数，采用以待更新像素点xj为中心的邻域Sj中的像素点xk和待更新像素点xj之间距离的倒数；参数p用来平衡图像降噪和边界保持之间的关系；参数q用于保持图像边界；参数σ用于控制邻域Sj中相对局部噪声模型的先验强度；
其特征在于，所述优化方法包括：利用q-GGMRF正则化模型的凸特性，将正则项U(x)中的势函数ρ(xj-xk)转换为像素点独立的势函数：
其中，为像素点xj经过n次迭代的结果，为中心像素点xk经过n次迭代的结果。
2.根据权利要求1所述的一种CT迭代重建代价函数的优化方法，其特征在于，所述像素点独立的势函数对像素点xj求导，得到：
其中，参数c用于确定边界的强弱。
3.根据权利要求2所述的一种CT迭代重建代价函数的优化方法，其特征在于，所述数据拟合项转换为：
其中，xn表示CT图像的像素点数据经过第n次迭代后的结果；Ai表示系统矩阵A的第i个元素；Aij表示系统矩阵A的第i行、第j列元素；di表示权重矩阵D的第i个元素；yi表示扫描所得投影数据y的第i个元素；
公式(3)和公式(5)组合得到的像素点可分离替代函数替代公式(1)的代价函数，并对像素点xj求导，得到像素点xj的更新公式：
θ1＝∑idiAij(yi-Ai*xn)(7)
θ2＝∑idiAijAi+(8)
其中，
4.一种CT图像重建方法，基于如权利要求3所述的优化方法，其特征在于，所述CT图像重建方法包括以下步骤：
S1、初始化迭代重建图像；
技术研发人员：侯晓文，陈伟，王斌，
申请(专利权)人：明峰医疗系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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