【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习及计算机断层扫描，特别涉及一种基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋ct图像重建方法。
技术介绍
1、计算机断层扫描(computer tomography，ct)作为一种高对比度、非侵入式快速成像技术，已广泛应用于医学影像诊断、手术定位导航、放疗计划制定等领域。但是研究表明，当受到大量x射线辐射，会产生全身性急慢性放射损害、dna及细胞损伤等，极大增加其未来患癌风险。但是降低x射线辐射剂量不可避免会导致ct图像质量退化，影响诊疗效能。因此，实现低剂量ct优质成像，保证满足临床诊疗需求，是高端医学ct研究领域的前沿科学问题。为了缓解医学ct对人体的辐射剂量危害，现已提出多种低剂量ct扫描协议。目前低毫安秒扫描协议结合高级重建算法已可实现常规低剂量临床任务扫描，但此类方法受硬件限制，当x光子照射量进一步降低时，所测量的投影数据可能会发生“光子饥饿”效应，即超低毫安秒产生的x光子量已无法穿透物体或者穿过的x光子量极低，导致探测器不能采集到有效、充足的x光信号，使得重建图像组织结构会被噪声伪影所淹没难以恢复。
2、在...
【技术保护点】
1.一种基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋CT图像重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋CT图像重建方法，其特征在于：训练后的投影补全深度学习模型和训练后的图像域深度学习模型由联合训练得到，其中每次联合训练按照如下步骤进行：
3.根据权利要求2所述的基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋CT图像重建方法，其特征在于：在S2或A2中，均匀稀疏采样具体是对全角度投影数据在角度方向进行均匀采样，由式(1)表示：
4.根据权利要求3所述的基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋CT图像重建方法，其特征在于，在...
【技术特征摘要】
1.一种基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋ct图像重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋ct图像重建方法，其特征在于：训练后的投影补全深度学习模型和训练后的图像域深度学习模型由联合训练得到，其中每次联合训练按照如下步骤进行：
3.根据权利要求2所述的基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋ct图像重建方法，其特征在于：在s2或a2中，均匀稀疏采样具体是对全角度投影数据在角度方向进行均匀采样，由式(1)表示：
4.根据权利要求3所述的基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋ct图像重建方法，其特征在于，在s3或a3中的加权滤波反投影算法重建过程由式(2)和式(3)表示：
5.根据权利要求4所述的基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋ct图像重建方法，其特征在于：在s4或a4中几何先验投影为利用真实螺旋扫描几何参数和稀疏角度ct图像的先验信息，获取稀疏角度扫描中缺失角度的投影初值，由式(4)表示：
6.根据权利要求5所述的基于可微螺旋重建算子的稀疏螺旋ct图像重建方法，其特征在于：在s5或a5中...
【专利技术属性】
技术研发人员：边兆英，毛泽睿，王永波，马建华，
申请(专利权)人：南方医科大学，
类型：发明
国别省市：
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