[发明专利]基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种医学图像处理技术领域的方法，具体是一种基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法。

背景技术

CT(computed tomography)成像系统中，在患者体内有金属等高密度物质的情况下，所成图像中往往会伴随着大量黑色带状或者明亮放射条纹状伪影，统称为金属伪影。金属伪影使临床疾病诊断变得不再可靠，同时在放射治疗中它也会给剂量分布计算带来很大误差，所以对CT图像中金属伪影校正的研究具有重要意义。典型的伪影去除算法主要有两类：迭代法和投影数据修补法。迭代法能有效去除金属伪影和抑制噪声，而且能很好的呈现金属物体的结构，但其运算量非常大，速度很慢，难以实用化。投影数据修补法又可分为：基于插值的修补法和基于先验图像的修补法。插值法能在很大程度上去除金属伪影，且计算量小，容易实现，但是它会引入新的伪影。先验图像法是对插值法的改善，它不引入新的伪影，但是先验图像的质量会直接决定最终的伪影去除效果。

经对现有技术文献的检索发现，Esther Meyer等在《Medical Physics》VOL37，NO.10.October 2010上发表的“Normalized metal artifact reduction(NMAR)in computed tomography”(E.Meyer,R.Raupach,M.Lell,B.Schmidt,and M.Kachelriess,Normalized metal artifact reduction(NMAR)in computed tomography Med.Phys.VOL 37,NO.10.October 2010)中，使用先验图像法去除金属伪影，主要思想是通过对原始投影数据进行适当的规范化使其变得比较平坦，在这平坦的投影数据上进行插值能保证原始数据与插值数据之间足够平滑。但是，分割得到先验图像的过程中，组织分类错误会影响伪影去除效果。

发明内容

针对NMAR(归一化金属伪影消除)方法易受组织分类错误的影响这个不足，本发明提出了一种基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法。该方法利用MVCT图像中金属伪影少，且理论上同一组织内部梯度为零的特点建立优化模型。该优化模型能达到重建后的KVCT图像的梯度与MVCT图像的梯度相近，而灰度值又能与重建前的KVCT图像相近的目的。该方法不用对图像进行组织分类，从而能够避免组织分类错误带来的影响。本发明中所用的MVCT图像由德国西门子Artiste加速器兆伏级锥形束CT(MV-CBCT)扫描得到，机器输出量为8MU，KVCT图像由德国西门子公司生产的SOMATOM Definition Flash CT机扫描得到，扫描电压为120KV，有效电流由CT自动给出，扫描方式为轴扫。模体为美国CIRS公司生产的模体，为了便于研究金属伪影，对此模体进行改动，金属植入物为不锈钢。

本发明是通过以下技术方案实现的：

(1)使用刚性配准对KVCT图像和MVCT图像进行配准；

(2)利用NMAR算法消除配准后的MVCT图像中的金属伪影；

(3)采用radon变换对KVCT图像和步骤(2)得到的MVCT图像进行前向投影，得到两幅图像的投影数据；

(4)建立优化模型，其具体为其中，X表示待重建的图像，X_M表示步骤(2)得到的MVCT图像的投影数据，X_K表示KVCT图像的投影数据，是梯度算子。然后，令U＝X-X_M，f＝X_K-X_M，则可得最终优化模型为其中，表示U关于x的一阶偏导，表示U关于y的一阶偏导，μ是常量；

(5)优化重建，针对步骤(3)获得的投影数据根据优化模型，得到去除金属后的KVCT图像的投影数据，然后对其进行重建并插入金属，得到消除金属伪影后的KVCT图像。

以下对本发明作进一步的说明，包括如下步骤：

(1)对KVCT图像和MVCT图像进行配准；

所述的配准是指使用刚性配准方法将KVCT图像和MVCT图像进行变换，如平移、旋转等形变，其最终目的是建立两幅图像像元之间的对应关系使其几何关系达到匹配，从而去除或抑制KVCT图像和MVCT图像之间几何上的不一致。

(2)消除配准后的MVCT图像中的金属伪影；