[发明专利]一种CT图像伪影校正方法、系统及介质

说明书

本发明公开了一种CT图像伪影校正方法、系统及介质，获取投影图像集；在投影图像集中，选择任意一张投影图像，通过散射核函数对所述投影图像进行化处理，获得直穿投影数据，通过硬化校正函数对直穿投影数据进行处理，获得映射投影数据，遍历投影图像集，获得若干映射投影数据；构建重建图像；计算重建图像的信息熵，以信息熵最小为目标，计算散射核函数中的最优散射拟合参数以及硬化校正函数中的最优硬化拟合参数；基于最优散射拟合参数对若干影数据进行散射校正，通过最优硬化拟合参数对直穿投影数据进行校正，基于校正后的数据，构建所述待测物体的CT图像；本发明的有益效果为实现了通过准确获取的校正参数，构建去伪影效果好的CT图像。

技术领域

本发明涉及CT应用技术领域，具体而言，涉及一种CT图像伪影校正方法、系统及介质。

背景技术

计算机断层成像技术作为一种主要的无损检测技术广泛应用于医疗诊断、工业检测、地质分析、文物考古等多个领域。标准的CT重建算法是以单能X射线为假设前提，当宽能谱X射线穿过物体时，物体对低能X射线的衰减系数更大，随着物体厚度的增加，穿透物体的低能量X射线占减少，高能量X射线占比增大，形成射束硬化效应。利用射束硬化的投影数据重建会造成重建的衰减系数图像上形成四周亮，中间暗的“杯状”伪影以及包含金属物周围的放射状伪影。硬化伪影降低图像的质量，影响重建图像中物体识别和分割以及密度的判断。此外，X射线与物质相互作用过程包含吸收、散射和电子对效应，CT重建算法仅考虑物质对X射线的线性吸收，实际上当X射线能量低于300kV时，电子对效应可以忽略，但散射仍然有较大贡献。散射射线出射方向发散，与直穿射线叠加后，会造成投影图像模糊和对比度下降。

硬化校正的软件校正法，主要有蒙特卡洛校正方法、迭代校正法以及深度学习法等。目前实际工程应用中仍以线性法为主，把非线性投影数据校正为线性投影数据。该类型方法的关键是如何准确获取校正函数模型的参数；散射校正的软件校正方法，适用范围广，无需增加额外成本，但实际效果与算法优劣关系密切。

综上所述，硬化和散射的软件校正方法关键都是获得正确的校正参数，真实的物理过程中，由于硬化造成射线能谱变化，而不同能量的射线散射参数也不同，因此硬化和散射过程相互影响，分别进行散射和硬化校正的效果不尽人意；因此，在现有技术中，无法准确的获得校正参数，使得构建的CT图像效果差。

有鉴于此，特提出本申请。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中，通过硬化软件校正方法或散射软件校正方法，来对投影图像进行校正，但是在采用该方法进行校正的时候，若获取的校正参数不理想，则会使得构建的CT图像去伪影效果差，目的在于提供一种CT图像伪影校正方法、系统及介质，能够准确的获取校正参数，使得构建的CT图像去伪影效果好。

本发明通过下述技术方案实现：

一种CT图像伪影校正方法，方法步骤包括：

获取投影图像集，所述投影图像集为待测物体在不同角度下拍摄的投影图像；

在所述投影图像集中，选择任意一张投影图像，通过散射核函数对所述投影图像进行化处理，获得直穿投影数据，再通过硬化校正函数对所述直穿投影数据进行处理，获得映射投影数据，遍历所述投影图像集，获得若干映射投影数据；

基于若干所述映射投影数据，构建重建图像；

计算所述重建图像的信息熵，以所述信息熵最小为目标，计算所述散射核函数中的最优散射拟合参数以及所述硬化校正函数中的最优硬化拟合参数；

基于所述最优散射拟合参数对若干投影数据进行散射校正，通过所述最优硬化拟合参数对若干所述直穿投影数据进行校正，并基于校正后的数据，构建所述待测物体的CT图像。