[发明专利]一种低剂量X线CT图像的非局部正则化先验重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种医学影像的图像重建方法，具体来说是指一种低剂量X线CT图像的非局部正则化先验重建方法。

背景技术

X线CT图像的质量与辐射剂量密切相关，辐射剂量越高，图像质量就越好，然而，过高剂量的X射线照射又会诱发癌症、白血病或其他遗传性疾病。以最少的剂量获得最佳的CT影像诊断效果是CT成像领域研究的重要目标之一。

在其他扫描参数不变的情况下，直接降低X射线低毫安秒（Low-mAs）就可以实现低剂量CT成像，然而此时由于探测数据中将引入大量噪声，直接导致重建图像的严重退化，继而影响临床诊断。大量实验证明，对于低剂量CT图像重建，基于统计建模的重建方法优于传统滤波反投影方法。重要的是，基于统计建模的重建方法可以引入目标图像的先验信息，以保证重建图像的质量。但是，传统的统计建模方法中仅引入图像自身的局部邻域的约束作为先验信息，未能考虑同一病人先前扫描图像所能提供的先验信息，同时传统先验依赖的图像局部邻域内的像素灰度信息，无法有效的区分边缘信息和噪声，导致重建图像出现过平滑或阶梯状效应。

发明内容

本发明的目的在于提供一种低剂量X线CT图像的非局部正则化先验重建方法，新构建的非局部均值先验为各类基于统计建模的CT图像重建模型提供正则化项，可以实现Low-mAs扫描协议下低剂量CT图像的优质重建。

本发明的上述目的可以通过以下的技术措施来实现：一种低剂量X线CT图像的非局部正则化先验重建方法，包括以下步骤，其中本申请文件中相同的符号代表相同的含义：

(1)获取成像对象在标准剂量射线下的CT医学图像；

(2)获取同一成像对象在低剂量射线下的CT医学图像的投影数据，并同时获取相应的校正参数及系统矩阵，其中，低剂量射线的射线剂量为标准剂量射线的射线剂量的1/7至1/20，线积分投影数据是指对数变换后的投影数据p，获取的校正参数是指X线入射光子数N₀；

(3)根据步骤(2)中的线积分投影数据满足的统计特性，构建用于CT医学图像重建的数学模型；

(4)利用步骤(1)中的标准剂量射线下的医学图像构建先前标准剂量图像导引的非局部正则化先验，并采用最大后验估计方法进行模型转化，结合步骤(3)得到的数学模型构建用于重建图像的带先验约束项的目标函数；其中，所述非局部正则化先验构建的具体过程为：

(41)在标准剂量射线下的CT医学图像内选择一个包含图像几何信息的大方形邻域N_i，在大方形邻域内选择一个小方形邻域，该小方形邻域的中心位于像素点m处；在待重建图像中选择一个与上述小方形邻域大小相同的小方形邻域，该小方形邻域的中心位于像素点i，其中，像素点i和平扫图像中大方形邻域中心点几何位置相对应；

(42)通过相似性测度计算两个小方形邻域的距离，相似性测度的方法采用两像素点m、i邻域内所有像素点灰度值的加权欧几里德距离的反比例函数；利用两像素点m、i间相似性，正则化先验项的权值w_m，i定义为：