[发明专利]一种CT扫描投影数据伪影校正方法、CT图像重建方法

说明书

本发明提出一种CT扫描投影数据伪影校正方法、CT图像重建方法，本发明对同一物体，分别获取薄、厚层投影数据，然后构建用于消除至少一种伪影的神经网络模型，以厚层投影数据为输入，对应的薄层投影数据为输出，训练神经网络模型；利用训练好的神经网络，即可对带有伪影的混叠投影数据进行伪影校正。对进行伪影校正后的投影数据进行图像重建，得到伪影校正图像。本发明可以明显降低混叠伪影，同时还可以提高原有CT图像的分辨率，并且不需要其他硬件更新替换，可以明显降低成本。

技术领域

本发明涉及CT扫描图像处理技术领域，尤其是一种CT扫描投影数据伪影校正方法、CT图像重建方法。

背景技术

CT(计算机断层扫描成像系统)利用X射线扫描物体，数据采集来获得投影数据，并通过断层重建算法来处理这些投影数据，获得物体的断层和三维的密度信息，达到无损检测的目的。第三代CT数据采集系统如图2所示，S为射线源，D为探测器，调整S的位置可对应不同的view方向采样，包括：视角(view)方向采样、探测器通道(channel)方向采样和探测器排(row)方向采样(多排CT系统)。在整个采样过程中，必须遵守一些规律，避免可能产生伪影。根据Shannon(山农)采样定理，原始数据的采样频率必须至少是信号最高频率的两倍才能避免混叠。但是不幸的是，受数据采集电子系统的噪声水平、数据传输带宽和X射线光束流的可利用率的影响，Shannon采样准则无法在第三代扫描机上直接实现，导致CT图像产生混叠伪影，如图3所示，从左到右依次为view方向采样不足产生的混叠伪影、channel方向采样不足产生的混叠伪影和row方向采样不足产生的混叠伪影。

为了解决上面的混叠伪影CT界提出了很多方法。

例如为解决view方向混叠伪影，各个厂商尽可能的提高view方向的采样速度，提高采样频率；为了消除view方向的混叠，采样view数需要满足如下公式：

N_min＝2πRv_M

其中，N_min代表180度角度区间上最少的观测数，R是无伪影重建区域的半径，v_M是最高的可分辨空间频率。然而受数据采集电子系统的噪声水平、数据传输带宽和X射线光束流的可利用率的影响，上面公式和难严格满足。

为解决channel方向的混叠伪影，提出了四分之一探测器偏移和X飞焦扫描的方法。但是四分之一探测器偏移双倍采样依赖于间隔180度进行的两组采样，因此采样间隔中任何病人运动会抵消混叠减少效果。此外，除中心射线外，其他位置的双采样只是近似得到，因此混叠伪影减少效果依赖于位置；球管X方向和Z方向的飞焦技术，需要高级射线源的支持，需要更高的成本。

为解决row方向的混叠伪影，提出了厚层重建和Z方向飞焦的方法，厚层重建可以降低row方向混叠产生的伪影，但是会损失Z方向的图像分辨率。

发明内容

发明目的：为克服现有技术的缺陷，本发明提出一种CT扫描投影数据伪影校正方法、CT图像重建方法。

技术方案：本发明提出的技术方案为：

一种CT扫描投影数据伪影校正方法，包括步骤：

(1)构建样本：对同一待扫描物体，分别获取相同扫描方向和相同扫描角度上的厚层投影数据和薄层投影数据，将获得的厚层投影数据和薄层投影数据作为一个样本；根据训练需求获取足够多的样本；

(2)搭建用于消除至少一种伪影的神经网络模型；

(3)以样本中的厚层投影数据为输入，对应的薄层投影数据为输出，训练神经网络模型，直至神经网络模型的损失函数满足预设的阈值要求；

(4)将带有伪影的混叠投影数据输入训练好的神经网络模型，得到伪影校正后的投影数据。