[发明专利]基于伪影评价的区间搜索式几何参数自标定方法

说明书

本发明公开一种基于伪影评价的区间搜索式几何参数自标定方法，包括：步骤1：使用投影和对齐方法估计待标定几何参数的初始值；步骤2：基于待标定几何参数的初始值进行投影数据三维重建，得到三维体数据；对重建得到的三维体数据进行切片，得到基于估计值的重建图像；步骤3：构建几何伪影评价网络；步骤4：使用几何伪影评价网络对基于估计值的重建图像进行几何伪影级别评价，根据几何伪影程度设置参数搜索步长和搜索区间；当几何伪影评价网络在搜索区间内判定重建图像无几何伪影，且参数搜索达到全局最优时，完成几何参数标定。本发明能够利用几何伪影评价网络快速准确完成几何参数自标定。

技术领域

本发明属于CT图像处理技术领域，尤其涉及一种基于伪影评价的区间搜索式几何参数自标定方法。

背景技术

CT系统几何参数失配导致重建图像出现几何伪影，严重影响图像信息的获取。几何参数自标定方法利用采集的投影数据特性或重建图像本身特征信息作为判据，迭代求解系统几何参数，完成几何伪影校正，提升图像质量。判据校正精度低是现有的几何参数自标定方法最大的不足。深度学习中的残差网络广泛应用于图像处理领域，其通过学习训练数据之间的非线性映射关系，以类似人类视觉系统的方式对图像中的结构特征进行识别，能够解决诸如几何参数自标定这类复杂问题。

发明内容

本发明针对现有的几何参数自标定方法存在的判据校正精度低的问题，提出一种基于伪影评价的区间搜索式几何参数自标定方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于伪影评价的区间搜索式几何参数自标定方法，包括：

步骤1：使用投影和对齐方法估计待标定几何参数的初始值；

步骤2：基于待标定几何参数的初始值进行投影数据三维重建，得到三维体数据；对重建得到的三维体数据进行切片，得到基于估计值的重建图像；

步骤3：构建几何伪影评价网络；

步骤4：使用几何伪影评价网络对基于估计值的重建图像进行几何伪影级别评价，根据几何伪影程度设置参数搜索步长和搜索区间；当几何伪影评价网络在搜索区间内判定重建图像无几何伪影，且参数搜索达到全局最优时，完成几何参数标定。

进一步地，所述步骤1包括：

在锥束CT系统采集投影数据过程中，每1°等间隔采集物体投影，共得到360张投影；将该360张投影相加，得到投影和图像；

对每张投影都进行翻转操作，得到翻转之后的投影和图像；

将待标定几何参数u₀初始值的求解问题转化为上述两幅投影和图像的对齐问题。

进一步地，所述步骤3包括：

以残差网络Resnet50作为基础网络，通过减小卷积残差块步长和添加注意力模块设计得到几何伪影评价网络。

进一步地，所述以残差网络Resnet50作为基础网络，通过减小卷积残差块步长和添加注意力模块设计得到几何伪影评价网络包括：

以残差网络Resnet50作为基础网络，将原始残差网络Resnet50中的第二个卷积残差块的步长由2减为1；

在每个卷积残差块中均添加注意力模块，所述注意力模块包含2个独立的子模块，分别为：通道注意力模块和空间注意力模块；2个子模块分别用于进行通道和空间的注意；

在几何伪影评价网络中给定中间特征图F作为注意力模块的输入，注意力模块依次计算出一维通道注意力图M_c(F)和二维空间注意力图M_s(F)；将两个注意力图串联进行整体注意，得到输出特征图F”，具体为其中，F'为中间运算特征图，是逐元素乘法。