一種低劑量能譜ct圖像處理方法
【專利摘要】一種低劑量能譜CT圖像重建方法，包括：（1）獲取成像對象在低劑量射線下的能譜CT圖像的低能量CT投影數據和高能量CT投影數據，并同時獲取相應的校正參數，系統矩陣及系統電子噪聲的方差；（2）根據步驟（1）中的低能量CT投影數據和高能量CT投影數據滿足的統計特性和基物質分解模型，構建用于能譜CT圖像重建的數學模型；（3）利用廣義全變分作為正則化先驗，結合步驟（2）得到的數學模型構建用于能譜CT圖像重建的目標函數；（4）采用迭代算法對步驟（3）中構建的用于能譜CT圖像重建的目標函數進行求解，完成能譜CT圖像重建。本發明能夠實現低劑量掃描協議下能譜CT圖像的優質重建。
【專利說明】一種低劑量能譜CT圖像處理方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種醫學影像的圖像處理方法，特別涉及一種低劑量能譜CT圖像處 理方法。
【背景技術】
[0002]X射線計算機體層成像（x-rayComputedTomography,簡稱CT)是一種利用X射 線與物質的相互作用原理，對物質內部信息進行成像的一種技術。CT因其在時間、空間與密 度分辨率上的卓越表現，已廣泛應用于不同解剖部位的常規檢查與診斷，在人類疾病防治 及延長平均壽命方面取得了巨大成就。
[0003] 然而，因受制于常規CT系統設計的缺陷，其成像依然存在諸多不足，主要包括：高 輻射劑量、強射束硬化與金屬偽影、低對比度組織區分度，以及僅能實現解剖成像，無法分 辨物質成分、無法準確的定量成像。
[0004] 隨著軟硬件技術的飛速發展，基于能譜積分探測器的雙能CT掃描技術和基于能 量分辨探測器的能量分辨探測技術使得能譜CT成像得到了實現。能譜CT不僅能夠得到物 質內部衰減系數的信息，也可以用過重建得到物質組成的信息，一種典型的結果就是物質 的等效特征密度。由于能譜CT具有更好的物質區分能力，因此具有廣泛的應用前景：骨密 度測量、PET的衰減矯正、骨髓成分分析等。另外，能譜CT可以解決常規CT成像存在的諸 多缺陷，如降低輻射劑量、抑制射束硬化與金屬偽影、增強軟組織對比度、獲取物質成分信 息等。
[0005] 在高分辨率成像情況下，能譜CT圖像重建問題是一個非線性的反問題，具有非線 性性、多解性與高維數等特點，難以直接求解。相關的重建方法的研究始于上個世紀七十年 代。現有的求解方法大致可以分為兩類：投影域分解法和圖像域分解法。投影域分解法先 在投影域分解出基物質的投影數據，然后利用濾波反投影（filteredbackprojection，簡 稱FBP)方法進行重建得到基物質的密度圖像。該方法步驟簡單，但僅僅使用于高低能譜幾 何參數一致掃描模式，即沿著每個投影角度，均可以采集到高低能量下兩種投影數據。圖像 域分解法先用傳統FBP方法分別重建出物體的高能和低能衰減系數圖像，然后對重建圖像 在圖像域進行線性組合重建出基物質的密度圖像。圖像域分解法是一種近似成像方法，在 分解成像時忽略了能譜投影的乘積項，所重建的基物質的密度圖像有嚴重偽影。然而，這兩 種方法的結果都容易受到噪聲的影響，這樣會導致最終基物質的密度圖像不準確。
[0006] 因此，針對現有技術不足，提供一種能提高基物質密度圖像的圖像質量，可以實現 低劑量掃描協議下能譜CT圖像的優質重建的低劑量能譜CT圖像處理方法以克服現有技術 不足甚為必要。
【發明內容】
[0007] 本發明的目的在于避免現有技術的不足之處而提供一種低劑量能譜CT圖像處理 方法，可以提高基物質密度圖像的圖像質量，能夠實現低劑量掃描協議下能譜CT圖像的優 質重建。
[0008] 本發明的上述目的通過如下技術手段實現。 提供一種低劑量能譜CT圖像重建方法，包括如下步驟， (1) 獲取成像對象在低劑量射線下的能譜CT圖像的低能量CT投影數據和高能量CT投 影數據，并同時獲取相應的校正參數，系統矩陣及系統電子噪聲的方差； (2) 根據步驟（1)中的低能量CT投影數據和高能量CT投影數據滿足的統計特性和基 物質分解模型，構建用于能譜CT圖像重建的數學模型； (3) 利用廣義全變分作為正則化先驗，結合步驟（2)得到的數學模型構建用于能譜CT 圖像重建的目標函數； (4) 采用迭代算法對步驟（3)中構建的用于能譜CT圖像重建的目標函數進行求解，完 成能譜CT圖像重建。
[0009]優選的，上述步驟（1)還設置有配準處理步驟，具體是： 判斷所得到的低能量CT投影數據和高能量CT投影數據是否存在位置偏移，當存在位 置偏移時采用數據配準的方法將低能量CT投影數據和高能量CT投影數據進行配準處理。
[0010] 優選的，上述步驟（2)中的基物質分解模型為： 物質對x光子的物質衰減系數通過任何兩個物質即基物質對的線性物質衰減 系數來表示：
【權利要求】
1. 一種低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：包括如下步驟， (1) 獲取成像對象在低劑量射線下的能譜CT圖像的低能量CT投影數據和高能量CT投 影數據，并同時獲取相應的校正參數，系統矩陣及系統電子噪聲的方差； (2) 根據步驟（1)中的低能量CT投影數據和高能量CT投影數據滿足的統計特性和基 物質分解模型，構建用于能譜CT圖像重建的數學模型； (3)利用廣義全變分作為正則化先驗，結合步驟（2)得到的數學模型構建用于能譜CT 圖像重建的目標函數； (4)采用迭代算法對步驟（3)中構建的用于能譜CT圖像重建的目標函數進行求解，完 成能譜CT圖像重建。
2. 根據權利要求1所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（1)還設置有配準處理步驟，具體是： 判斷所得到的低能量CT投影數據和高能量CT投影數據是否存在位置偏移，當存在位 置偏移時采用數據配準的方法將低能量CT投影數據和高能量CT投影數據進行配準處理。
3.根據權利要求2所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（2)中的基物質分解模型為： 物質對x光子的物質衰減系數通過任何兩個物質即基物質對的線性物質衰減 系數來表示：
?分別是兩個物 質的線性物質衰減系數，q和CV分別是所需要的基物質的密度，且Cp 的值與X光 子的能量無關； 根據基物質分解模型，對于步驟（1)能譜CT的高能量CT投影數據和低能量CT投影數 據，對應的物質衰減系數的表達式為：
，其中沒表示高能， Z表示低能， 定義物質衰減系數矩陣
，基物質線性物質衰減系數矩陣
，基物質密度矩陣
步驟（1)中的低能量CT投影數據和高能量CT投影數據分別進行對數變換后的線積分 投影數據滿足近似高斯分布，所述步驟（2)中建立的數學重建模型的數據項為：
其中C表示待重建能譜基物質密度矩陣，
，G表示系統矩陣，J表示基 物質線性衰減系數矩陣，
表示克羅內科積； 產是步驟（1)中獲得的能譜CT中高能量投影數據和低能量投影數據分別進行對數變換 后的數據矩陣，數學表達為
,II表示對角線元素為的對角矩陣，
分別表示相應于高能量和低能量i探測單元的方差。
4. 根據權利要求3所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（3)中正則化先驗構建的具體過程是： 使用二階廣義全變分作為先驗，二階廣義全變分定義式為：
其中為非負加權系數；v為廣義全變分引入的輔助參數，并取
表示對稱梯度算子，其中V表示梯度算子，I*表示矩陣轉置運 算。
5. 根據權利要求4所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（3)中的重建圖像的目標函數⑩(C)為：
其中
，r表示矩陣轉置運算，#和爲是正則化參數，病和爲用于 刻畫廣義全變分正則化強度。
6. 根據權利要求5所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：所述步驟（4)中 的迭代算法為交替最小化方法。
7. 根據權利要求6所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（4)中的交替最小化方法的計算過程為：引入公式和公式<52進行交替 迭代直至收斂，
其中/^'是一個引入的向量值，K表示迭代次數； 具體迭代過程按照如下步驟進行： (4. 1)令K=0,根據初始值根據公式Q1求解pV1 ; (4. 2)將步驟（4. 1)獲得的pk_1代入公式Q2求解f卜1 ; (4. 3)判斷是否迭代終止，如果迭代終止，以步驟（4. 2)所獲得的結果為最終重建的基 物質的密度圖像；否則進入步驟（4. 4); (4. 4)令K=K+1，將步驟（4. 1)、（4. 2)得到的F 、Ck_ 1代入公式Q1、公式Q2,重新進 入步驟（4. 1)。
8. 根據權利要求7所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：步驟（4. 1)采用 拋物替代算法求解。
9. 根據權利要求7所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：步驟（4. 2)采用 Chambo11e-Pock算法求解。
10. 根據權利要求7所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：步驟（4. 3)的終 止條件是：當
時，迭代終止。
【文檔編號】G06T11/00GK104408758SQ201410634345
【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年11月12日 優先權日:2014年11月12日
【發明者】馬建華, 曾棟, 黃靜, 張華 , 陳武凡 申請人:南方醫科大學