[发明专利]基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法有效

专利信息
申请号: 201010555893.8 申请日: 2010-11-23
公开(公告)号: CN102063728A 公开(公告)日: 2011-05-18
发明(设计)人: 马建华;陈武凡;黄静;张华;刘楠;冯前进;冯衍秋 申请(专利权)人: 南方医科大学
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00;A61B6/03
代理公司: 广州知友专利商标代理有限公司 44104 代理人: 宣国华
地址: 510515 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 标准 剂量 图像 冗余 信息 ct 重建 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种医学影像的图像重建方法,具体来说涉及一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法。

背景技术

现代CT检查中X线辐射剂量可能有致癌风险,引起了医用物理学界和医学界广泛的关注。因此如何最小化X线曝光剂量已成为CT领域的研究方向之一。降低CT扫描辐射剂量的简单且有效的方法是尽可能合理的降低管电流。然而,过度降低管电流会严重的降低CT图像的质量,相关组织间的对比度和噪声幅度的变大将会影响诊断的可靠性。因此,临床期望得到CT优化扫描方案以降低剂量,例如自动曝光控制技术和噪声抑制的重建技术。

基于低剂量CT测量数据噪声统计特性的迭代重建技术(SIR)相对于以滤波反投影(FBP)为代表的解析重建技术可以得到更优质的图像。然而,迭代重建技术计算量很大,在相当长的一段时间内很难用于临床。鉴于迭代重建技术的缺点,诸多基于低剂量CT测量数据噪声特性的滤波方法相继被提出,可以自动滤除高衰减区的噪声,从而有效降低重建图像的噪声和伪影。但是,这类方法在噪声滤除的同时常常造成重建图像分辨率的下降和图像细节的丢失。近年来,用于低剂量CT图像直接恢复的滤波方法也得到广泛研究,例如,基于边缘保持的各向异性扩散滤波技术,该技术可自动估计控制参数以获得边缘增强和结构保持的滤波后图像。但是,该类方法确难以消除低剂量CT中显著的条状伪影。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法,具有良好的图像重建鲁棒性,在噪声消除和伪影抑制两方面均有上佳表现。

本发明的目的可通过以下的技术措施来实现:一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法,其特征在于包括以下步骤:

(1)获取当前扫描的低剂量CT图像;

(2)对步骤(1)中获取的低剂量CT图像查找与之对应的先前扫描的标准剂量CT图像;

(3)对步骤(1)(2)中获取的先前扫描标准剂量CT图像与当前低剂量CT图像进行配准;

(4)利用步骤(3)配准后的标准剂量CT图像和步骤(1)获取的低剂量CT图像,计算优化的非局部权值矩阵;

(5)利用步骤(4)获取的权值矩阵对步骤(2)获取的标准剂量CT图像进行加权平均滤波,得到重建后的低剂量CT图像。

所述步骤(3)中的配准采用基于当量子午平面和互信息量的三维医学图像配准方法,具体过程为:

(a)对两幅图像执行二值化并形成三维向量,生成低剂量CT图像的坐标;

(b)计算两幅图像的质心和协方差矩阵;

(c)对两幅图像进行PCA变换;

(d)运用PCA变换将两幅图像转换到步骤(a)生成的坐标系下;

(e)利用标准剂量CT图像的当量子午平面与低剂量CT坐标平面之间的最大互信息量进行配准。

所述步骤(4)中的优化非局部权值矩阵计算过程为:

(f)在低剂量CT图像及经过配准的先前扫描标准剂量CT图像内分别选择一个包含图像几何信息的大方形邻域;在两个大方形邻域内选择两个大小相同的小方形邻域,其中心分别位于像素点xi和像素点通过相似性测度计算两个小方形邻域的距离。

(g)在选定的小方形邻域内进行两像素间的灰度值比较的同时,利用两像素间相似性来获得刻画两像素关系间的权值量。

所述步骤(a)中的相似性测度采用两像素点邻域内所有像素点灰度值的欧几里德距离的反比例函数。

本发明的低剂量CT重建方法相比现有技术具有以下有益效果:

1、本方法利用先前扫描的标准剂量CT图像中的大量冗余信息来优化非局部权值矩阵计算,不需要将当前低剂量CT图像与先前扫描的标准剂量CT图像进行精确的配准;

2、本方法利用当前低剂量CT图像和先前扫描的标准剂量CT图像之间的噪声关系,可实现重建参数h的自适应估计;

3、本文方法可以较好的保持图像边缘,抑制匀质区域的噪声,具有较高的图像信噪比。

附图说明

图1(a)是管电压125kVp,管电流125mAs下获得的标准剂量CT体模图像;

图1(b)是管电压125kVp,管电流25mAs下获得的低剂量CT体模图像;

图1(c)是对低剂量CT图像进行非局部均值方法(NLM)重建的图像;

图1(d)是对低剂量CT图像运用本发明方法(ndiNLM)重建后的图像;

图2(a)至图2(d)分别是图1(a)至图1(d)中心区域的齿状物体的剖面图;

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