本发明专利技术公开基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，包括（1）利用CT设备采集低管电流扫描协议条件下的投影数据，并获取相关成像参数；（2）对投影数据的二阶矩统计特征进行估计；（3）对采集的投影数据进行基于灰度特征的自适应分割；（4）对步骤（3）中分割后的投影数据进行离散余弦变换；（5）利用步骤（2）中计算的投影数据方差，对步骤（4）中获得的离散余弦变换后的投影数据进行数据阈值滤波建模；（6）对步骤（5）获取的滤波后数据进行逆离散余弦变换，获得重建前的滤波后投影数据；（7）对步骤（6）获得的滤波后投影数据，采用解析重建方法实现CT图像的重建。该方法能实现CT图像的优质重建。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术专利涉及一种医学影像的图像重建方法，具体是指一种基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法。
技术介绍
X线CT成像中的高辐射剂量对人体有潜在风险，会造成辐射损伤、诱发恶性肿瘤等。最大限度地降低X线使用剂量受到医学X线CT成像领域重点关注。虽然降低CT扫描中的管电流(mA)可以直接减少使用X线的辐射剂量，但是其相应的成像数据中将含有大量的随机量子噪声，直接导致图像质量的严重退化，难以用于临床诊断。因此，实现低管电流(Low-mA)扫描协议下CT图像的优质重建是CT领域研究的关键技术之一。鉴于CT图像的来源是投影数据，基于投影数据滤波的CT图像重建方法得到广泛研究。基于余弦变换的滤波技术充分利用了余弦变换后能量集中分布的特性，即变换系数的稀疏性，可以实现数据噪声的消除和有用信号的恢复。本专利公开的基于余弦变换的X线CT投影数据自适应阈值滤波方法，充分利用投影数据的二阶矩统计特征(方差)和离散余弦变换域内的数据特性，并结合滤波反投影方法可以实现低管电流(Low-mA)扫描协议下CT图像的优质重建。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，该重建方法能够实现低管电流(Low-mA)扫描协议条件下CT图像的优质重建，在CT图像噪声抑制和边缘保持两方面均有上佳表现。本专利技术专利的上述目的可通过以下技术措施实现基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，该方法包括如下步骤，其中本专利申请中相同的参数表示相同的含义(I)利用CT设备采集低管电流扫描协议条件下的X线CT医学影像的投影数据，并获取相关成像参数，其中，采集的投影数据是经过校正后的线积分数据Pi,获取的相关成像参数为X线的入射光子数Ntl,入射光子数由CT设备在与采集投影数据相同的低管电流扫描协议下对空气扫描后获得；(2)利用步骤(I)中采集到的投影数据和获取的相关成像参数，对所采集投影数据的二阶矩统计特征进行估计计算，该二阶矩统计特征估计即为方差估计；(3)对步骤(I)中采集到的投影数据进行基于灰度特征的自适应分割；(4)对步骤(3)中分割后的投影数据进行离散余弦变换；(5)利用步骤(2)中估计计算的投影数据方差，对步骤(4)中获得的离散余弦变换后的投影数据进行数据阈值滤波建模；(6)对步骤(5)获取的阈值滤波后数据进行逆离散余弦变换，获得重建前的滤波后投影数据；(7)对步骤(6)获得的滤波后投影数据，采用解析重建方法进行CT医学影像的重建，获得重建后的X线CT医学影像。所述步骤(2)中的二阶矩统计特征估计的公式为权利要求1.基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，该方法包括如下步骤 (1)利用CT设备采集低管电流扫描协议条件下的X线CT医学影像的投影数据，并获取相关成像参数，其中，采集的投影数据是经过校正后的线积分数据Pi,获取的相关成像参数为X线的入射光子数Ntl,入射光子数由CT设备在与采集投影数据相同的低管电流扫描协议下对空气扫描后获得； (2)利用步骤(I)中采集到的投影数据和获取的相关成像参数，对所采集投影数据的二阶矩统计特征进行估计计算，该二阶矩统计特征估计即为方差估计； (3)对步骤(I)中采集到的投影数据进行基于灰度特征的自适应分割； (4)对步骤(3)中分割后的投影数据进行离散余弦变换； (5)利用步骤(2)中估计计算的投影数据方差，对步骤(4)中获得的离散余弦变换后的投影数据进行数据阈值滤波建模； (6)对步骤(5)获取的阈值滤波后数据进行逆离散余弦变换，获得重建前的滤波后投影数据； (7)对步骤(6)获得的滤波后投影数据，采用解析重建方法进行CT医学影像的重建，获得重建后的X线CT医学影像。2.根据权利要求I所述的基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，其特征在于所述步骤(2)中的二阶矩统计特征估计的公式为S2pt = exp(/7)/ Nn 其中，Pi表示经过校正的像素点{i，i=l，2，...，M}的线积分数据，瓦表示投影数据在像素点{i，i=l，2，...，M}的灰度平均值，< 即在像素点Pi处的二阶矩统计特征估计值，N。是入射光子数，M是投影数据所有像素点的个数。3.根据权利要求I所述的基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，其特征在于所述步骤(3)中的基于灰度特征的自适应分割采用模糊C均值分割方法进行分割。4.根据权利要求I所述的基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，其特征在于所述步骤(5)中数据阈值滤波建模所建的模型为 Io 其它 当投影数据的离散余弦变换系数屯小于阈值Ti时，相应的投影数据的离散余弦变换系数Cli置为零；当投影数据的离散余弦变换系数Cli大于或等于阈值Ti时，相应的投影数据的离散余弦变换系数Cli保持不变，其中，阈值Ti的计算公式为 T1= Pl ^gN 其中即在像素点Pi处的二阶矩统计特征估计值，N是计算阈值所取的像素个数。5.根据权利要求I所述的基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，其特征在于所述步骤(7)中的解析重建方法采用滤波反投影方法或者卷积反投影方法。全文摘要本专利技术公开基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，包括(1)利用CT设备采集低管电流扫描协议条件下的投影数据，并获取相关成像参数；(2)对投影数据的二阶矩统计特征进行估计；(3)对采集的投影数据进行基于灰度特征的自适应分割；(4)对步骤(3)中分割后的投影数据进行离散余弦变换；(5)利用步骤(2)中计算的投影数据方差，对步骤(4)中获得的离散余弦变换后的投影数据进行数据阈值滤波建模；(6)对步骤(5)获取的滤波后数据进行逆离散余弦变换，获得重建前的滤波后投影数据；(7)对步骤(6)获得的滤波后投影数据，采用解析重建方法实现CT图像的重建。该方法能实现CT图像的优质重建。文档编号G06T5/00GK102750676SQ20121018698公开日2012年10月24日 申请日期2012年6月7日 优先权日2012年6月7日专利技术者侯庆锋, 张华 , 曾栋, 边兆英, 陈武凡, 马建华, 高杨, 黄静 申请人:南方医科大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于余弦变换的X线CT医学影像投影数据自适应阈值滤波重建方法，该方法包括如下步骤：（1）利用CT设备采集低管电流扫描协议条件下的X线CT医学影像的投影数据，并获取相关成像参数，其中，采集的投影数据是经过校正后的线积分数据pi，获取的相关成像参数为X线的入射光子数N0，入射光子数由CT设备在与采集投影数据相同的低管电流扫描协议下对空气扫描后获得；（2）利用步骤（1）中采集到的投影数据和获取的相关成像参数，对所采集投影数据的二阶矩统计特征进行估计计算，该二阶矩统计特征估计即为方差估计；（3）对步骤（1）中采集到的投影数据进行基于灰度特征的自适应分割；（4）对步骤（3）中分割后的投影数据进行离散余弦变换；（5）利用步骤（2）中估计计算的投影数据方差，对步骤（4）中获得的离散余弦变换后的投影数据进行数据阈值滤波建模；（6）对步骤（5）获取的阈值滤波后数据进行逆离散余弦变换，获得重建前的滤波后投影数据；（7）对步骤（6）获得的滤波后投影数据，采用解析重建方法进行CT医学影像的重建，获得重建后的X线CT医学影像。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：马建华，侯庆锋，曾栋，黄静，边兆英，张华，高杨，陈武凡，
申请(专利权)人：南方医科大学，
类型：发明
国别省市：
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