一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法技术

本发明专利技术公开一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法，用以重建被测物体的多种基材料密度图像。该方法包括：利用传统单能CT重建算法由所采集的多色投影数据分别直接重建被测物体的能量图像；计算每一个能量图像沿着所有其它能谱的射线方向的线积分，估计在这些方向上的当前能谱的多色投影，求得几何参数一致的多色投影；标定多基材料分解函数，将估计出的几何参数一致的多色投影，分解为多个基材料的线积分；分别由多基材料线积分重建出所对应的多基材料密度图像。本发明专利技术方法简单实用，适用于多色投影几何参数不一致的情况下的多能谱CT图像重建。与现有技术相比，仅利用所测投影数据估计出几何参数一致的多色投影，便可重建出高质量的图像。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法，用以重建被测物体的多种基材料密度图像。该方法包括：利用传统单能CT重建算法由所采集的多色投影数据分别直接重建被测物体的能量图像；计算每一个能量图像沿着所有其它能谱的射线方向的线积分，估计在这些方向上的当前能谱的多色投影，求得几何参数一致的多色投影；标定多基材料分解函数，将估计出的几何参数一致的多色投影，分解为多个基材料的线积分；分别由多基材料线积分重建出所对应的多基材料密度图像。本专利技术方法简单实用，适用于多色投影几何参数不一致的情况下的多能谱CT图像重建。与现有技术相比，仅利用所测投影数据估计出几何参数一致的多色投影，便可重建出高质量的图像。【专利说明】 一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法
本专利技术涉及X射线CT成像
，具体而言，涉及一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法。
技术介绍
X射线计算机层析成像技术(简称X射线CT)是一种利用X射线与物质的相互作用原理，对物体内部信息进行成像的一种技术。X射线CT技术不仅是一种常规的医学诊疗检测手段，也是一项重要的工业支撑技术，广泛应用于多种领域的关键部件的无损检测。目前常用的X射线管发不出理想的单能量X射线束，发出的是服从一定谱分布的多色X射线束，扫描采集的数据为多色投影数据，因此传统CT也称为单能谱CT。单能谱CT仅使用一个X射线能谱对被测物体进行扫描，所重建的不同物质的CT图像可能具有相同或相近的CT值，难以区分不同的物质。此外传统CT算法中忽略了 X射线的多色性，导致在重建图像中产生硬化伪影。多能谱CT扫描被测物体时，使用多个X射线能谱，能够测得比传统单能谱CT更多的被测物体信息。利用这些信息可以重建出被测物体等效原子序数和电子密度图像，或是重建出特定基材料的密度图像，基于这些信息对物质进行区分。由于多能谱CT具有更好的物质区分能力，因此具有广泛的应用前景。在高分辨率成像情况下，多能谱CT图像问题是一个高维数的非线性反问题。理想的多能谱CT的数据采集要求为“同源、同时、同向”。所谓同源，即保证每种能谱的X射线采集时的质量完全一致；所谓同时，即保证被测物体在每种能谱的X射线采集时的位移完全一致；所谓同向，即保证每种能谱的X射线采集路径完全一致。在满足理想条件情况下，可以在投影空间将多色投影数据直接分解为各个基材料的单色投影，然后用传统CT重建算法如滤波反投影算法等即可重建出高质量的被测物体的基材料图像。然而目前常用的多能谱CT硬件系统均难以满足理想数据采集条件，尤其难以满足“同向”条件，导致所采集的各种能谱的多色投影的几何参数不一致。在这种情况下，多能谱成像方程具有很高的病态性。现有的求解方法大致可以分为三类:迭代法、投影域分解法和图像域分解法。迭代法利用数值方法或者优化方法构造迭代结构，通过对图像重建结果逐步修正求出多基材料密度图像等信息。该方法虽然重建图像质量较高，但需要预先精确标定出X射线源的多个能谱以及在不同能量下的基材料的衰减系数等，且计算量大，收敛速度慢，因此难以在实际多能谱CT成像系统中应用。投影域分解成像方法先在投影域分解出基材料密度图像的投影值，然后利用传统CT方法进行重建出基材料的密度图像。该方法步骤简单、成像质量高，但仅仅适用于各种能谱的多色投影几何参数一致的情况，因此不适用于当前的多能谱CT系统。图像域分解法先用传统CT重建方法分别计算出物体的高能和低能衰减系数图像，然后对重建图像在图像域进行线性组合重建出基材料的密度图像。图像域分解法是一种近似成像方法，在分解成像时忽略了多能谱投影的乘积项，所重建的基材料密度图像有严重伪影。鉴于目前常用的双能谱CT成像系统以及螺旋锥束扫描等多种CT扫描模式采集不到几何参数一致的多色投影，图像域分解成像方法仍然是最常用的多能谱CT成像方法，因此需要开发一 种新的适用于多色投影几何参数不一致情况下的高质量多能谱CT图像重建方法。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法，用以提高在多能谱多色投影的几何参数不一致情况下的重建图像质量。为达到上述目的，本专利技术提供了一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法，包括以下步骤:S1:利用单能CT重建算法由所采集的各个能谱的多色投影数据分别直接重建被测物体的能量图像；S2:计算每一个能量图像沿着所有其它能谱的射线方向的线积分，估计在这些方向上的当前能谱的多色投影，得到几何参数一致的多色投影；S3:标定多基材料分解函数，将几何参数一致的多色投影分解为多个基材料的线积分；S4:利用单能CT图像重建方法分别由多个基材料的线积分重建出所对应的多基材料密度图像。进一步地,在步骤S3中,标定多基材料分解函数的步骤具体包括:S31:用多种基材料做成一个标定模体，标定模体中各种基材料在各个方向上的线积分组合涵盖被测物体中各种基材料在各个方向上的线积分组合，利用多能谱CT以与被测物体相同的扫描模式测量标定模体，获得多能谱多色投影数据；S32:利用多色投影估计方法计算出标定模体的几何参数一致的多能谱多色投影;S33:在图像域内通过最小化多色投影组合的重建图像和模体图像之间的距离，计算出多基材料分解函数的系数，得到标定了的多基材料分解函数。进一步地，步骤S31中标定模体由多种基材料组合而成，其中基材料种数小于等于能谱个数，当基材料种数小于能谱个数时，通过组合不同的能谱投影数据重建基材料密度图像。进一步地，在多色投影估计之前，对被测物体中的主要成分预先进行线性化校正，以提闻投影估计精度。进一步地，单能CT图像重建方法为解析方法或迭代重建方法。进一步地，在利用单能CT图像重建方法进行图像重建中，添加物理约束条件，使当前重建的密度图像满足物理约束条件，物理约束条件包括像素值非负约束和/或分段光滑约束。进一步地，步骤SI中利用单能CT重建算法由各个能谱的多色投影数据分别直接重建被测物体图像的公式如下:fq (x) = R-'(qm{L))这里qm(L)表示第m种能谱的多色投影数据，m为自然数#是Radon逆变换算子，表示单能CT图像重建方法(X)表示所重建的该种能谱下的被测物体的能量图像。进一步地，步骤S2中通过计算每一个能量图像沿着其它能谱的射线方向的线积分，估计在这些方向上的当前能谱的多色投影的公式如下:【权利要求】1.一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤: S1:利用单能CT重建算法由所采集的各个能谱的多色投影数据分别直接重建被测物体的能量图像； S2:计算每一个能量图像沿着所有其它能谱的射线方向的线积分，估计在这些方向上的当前能谱的多色投影，得到几何參数一致的多色投影； 53:标定多基材料分解函数，将所述几何參数一致的多色投影分解为多个基材料的线积分； 54:利用单能CT图像重建方法分别由多个基材料的线积分重建出所对应的多基材料密度图像。2.根据权利要求1所述的多能谱CT图像重建方法，其特征在于，在步骤S3中，标定多基材料分解函数的步骤具体包括: 531:用多种基材料做成ー个标定模体，标定模体中各种基材料在各个方向上的线积分组合涵盖被测物体中各种基材料在各个方向上的线积分组合，利用多能谱CT以与被测物体相同的扫描模式測本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于投影估计的多能谱CT图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用单能CT重建算法由所采集的各个能谱的多色投影数据分别直接重建被测物体的能量图像；S2：计算每一个能量图像沿着所有其它能谱的射线方向的线积分，估计在这些方向上的当前能谱的多色投影，得到几何参数一致的多色投影；S3：标定多基材料分解函数，将所述几何参数一致的多色投影分解为多个基材料的线积分；S4：利用单能CT图像重建方法分别由多个基材料的线积分重建出所对应的多基材料密度图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵星，胡晶晶，赵云松，张慧滔，张朋，
申请(专利权)人：首都师范大学，北京理工大学，
类型：发明
国别省市：