【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像重建领域，具体涉及一种ct图像重建方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、在ct断层扫描过程中，为减少x射线辐射与剂量对人体的伤害，人们通常采用较少次数的ct扫描来获取相对有限的投影数据，再通过有效的重建方法得到有价值的医学图像在ct断层扫描过程中，为减少x射线辐射与剂量对人体的伤害，人们通常采用较少次数的ct扫描来获取相对有限的投影数据，再通过有效的重建方法得到有价值的医学图像。
2、相关技术中，通过构建下离散ct图像重建模型，wu＝b，求解方程u的解，求解主要采用一种经典的代数重建技术，代数重建技术方法将线性方程组wu＝b，看作为m个超平面，通过交替求解到这m个超平面的投影来计算其交点，即方程组wu＝b的解，从而得到重建图像。由于测量数据的噪声与计算精度的影响，使得art方法在重建ct图像过程中需要耗费大量的迭代次数，进而导致算法运算的时间过长，重建图像效果和效率也不佳.为了加速ct图像的重建效率，提出了一种同步迭代重建技术。
3、针对上述相关技术，同步迭代重建技术想要获得更好的图像重建数据，需要很多的ct扫描次数，加重对人体的伤害。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种ct图像重建方法、系统、设备及存储介质，能够在更少的ct扫描次数下，重建ct图像。
2、一种ct图像重建方法，包括：
3、获取ct断层扫描的初始数据；
4、基于所述初始数据以及重建模型，得到所述重建模型的变分不等
5、基于所述变分不等式，得到的半隐式原始对偶算法不等式；
6、对所述半隐式原始对偶算法不等式的正定性进行分析，得到计算真解；
7、基于所述计算真解以及浮动参数，得到重建数据；
8、基于所述重建数据，重建ct断层扫描图像。
9、可选的，所述基于所述初始数据以及重建模型，得到所述重建模型的变分不等式包括：
10、基于所述重建模型，得到极小极大定义函数；
11、基于所述极小极大定义函数，得到所述重建模型的变分不等式。
12、可选的，所述基于所述变分不等式，得到半隐式原始对偶算法不等式包括：
13、基于所述变分不等式以及半隐式梯度下降算法，得到原始对偶迭代模型；
14、基于所述原始对偶迭代模型，得到的半隐式原始对偶算法不等式。
15、可选的，述对所述半隐式原始对偶算法不等式的正定性进行分析，得到计算真解包括：
16、设置预设步长条件；
17、基于所述预设步长条件以及所述半隐式原始对偶算法，得到正定矩阵；
18、基于所述正定矩阵，得到正定不等式；
19、基于所述正定不等式以及距离函数，得到修正函数；
20、基于所述修正函数，得到所述计算真解。
21、可选的，所述基于所述预设步长条件以及所述半隐式原始对偶算法，得到正定矩阵包括：
22、所述半隐式原始对偶算法，得到参数矩阵；
23、基于所述参数以及所述预设步长条件，得到所述正定矩阵。
24、可选的，所述基于所述正定不等式以及距离函数，得到修正函数包括：
25、基于所述距离函数，得到梯度函数；
26、基于所述梯度函数以及所述正定不等式，得到所述修正函数。
27、可选的，所述基于所述计算真解以及浮动参数，得到重建数据包括：
28、基于所述计算真解以及所述浮动参数，得到修正真解；
29、基于所述修正真解，得到所述重建数据。
30、一种ct图像重建系统，包括：
31、第一获取模块，用于获取ct断层扫描的初始数据；
32、构建模块，用于基于所述初始数据以及重建模型，得到所述重建模型的变分不等式；
33、第一计算模块，用于基于所述变分不等式，得到的半隐式原始对偶算法不等式；
34、第二计算模块，用于对所述半隐式原始对偶算法不等式的正定性进行分析，得到计算真解；
35、修正模块，用于基于所述计算真解以及浮动参数，得到重建数据；
36、重建模块，用于基于所述重建数据，重建ct断层扫描图像。
37、一种终端设备，包括存储器、处理器，所述存储器储存有能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载并执行所述计算机程序时，采用了上述一种ct图像重建方法。
38、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时，采用了上述的一种ct图像重建方法。
39、本专利技术的有益效果是，通过ct断层扫描得到的少量初始数据，输入重建模型中，得到变分不等式，然后将变分不等式转化为等价的半隐式原始对偶算法不等式，方便求解，对半隐式原始对偶算法不等式在一定条件下进行正定性分析，计算出计算真解，为了使计算真解更加准确，设置浮动参数，得到重建数据，然后根据重建数据还原为扫描图像。可以在少量的扫描数据的情况下更好的得到重建数据。
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1.一种CT图像重建方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种CT图像重建方法，其特征是，所述基于所述初始数据以及重建模型，得到所述重建模型的变分不等式包括：
3.如权利要求1所述的一种CT图像重建方法，其特征是，所述基于所述变分不等式，得到的半隐式原始对偶算法不等式包括：
4.如权利要求1所述的一种CT图像重建方法，其特征是，所述对所述半隐式原始对偶算法不等式的正定性进行分析，得到计算真解包括：
5.如权利要求4所述的一种CT图像重建方法，其特征是，所述基于所述预设步长条件以及所述半隐式原始对偶算法，得到正定矩阵包括：
6.如权利要求4所述的一种CT图像重建方法，其特征是，所述基于所述正定不等式以及距离函数，得到修正函数包括：
7.如权利要求1所述的一种CT图像重建方法，其特征是，所述基于所述计算真解以及浮动参数，得到重建数据包括：
8.一种CT图像重建系统，其特征是，包括：
9.一种终端设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器储存有能够在处理器上运行的计算机程序，所
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器加载并执行时，采用了权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种ct图像重建方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种ct图像重建方法，其特征是，所述基于所述初始数据以及重建模型，得到所述重建模型的变分不等式包括：
3.如权利要求1所述的一种ct图像重建方法，其特征是，所述基于所述变分不等式，得到的半隐式原始对偶算法不等式包括：
4.如权利要求1所述的一种ct图像重建方法，其特征是，所述对所述半隐式原始对偶算法不等式的正定性进行分析，得到计算真解包括：
5.如权利要求4所述的一种ct图像重建方法，其特征是，所述基于所述预设步长条件以及所述半隐式原始对偶算法，得到正定矩阵包括：
6.如权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：高欢，刘擎擎，李志保，王尚，彭拯，张海斌，
申请(专利权)人：湖南第一师范学院，
类型：发明
国别省市：
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