[发明专利]一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法

权利要求书

1.一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，采集锥束CT成像设备中的原始投影数据P，对锥束CT投影图像进行呼吸信号提取，并进行投影数据的相位分配，得到投影数据子集P_t；

步骤二，利用原始投影数据P和投影数据子集P_t进行重建，获得先验图像X_prior和一组包含T个相位的三维容积图像，先验图像X_prior和三维容积图像构成四维锥束CT，四维锥束CT图像序列为X_t，t＝1,…,T；

步骤三，根据相位图像序列的相关性，分别提取出每个相位重建图像的背景信息和运动特征；

步骤四，将每个相位重建图像的运动特征与先验图像X_prior相结合，组建线性估计模型，并构造出各个相位下的运动补偿图像组建的线性估计模型为运动模糊伪影估计模型，构造出迭代重建过程中的高质量初始化图像，具体方法如下：

第一步，计算各个相位下运动特征S_t的平均值，去除先验图像中的模糊伪影，获得一个合成背景图像X_syn，背景图像X_syn不包含各个相位下的运动成分，具有清晰的背景细节组织结构，其计算公式为：

第二步，将当前相位的运动信息补偿于合成背景图像X_syn，构造出一组具有清晰背景的同时，反映每个相位下的运动特征的运动补偿图像序列

将运动补偿图像作为最小化目标函数的初始输入值，通过SART算法循环迭代使得求解出的图像，t＝1,2,…T；

步骤五，将各个相位下的运动补偿图像作为迭代重建方法的初始值，重建出最终图像目标函数为：

其中，A_t表示第t个相位下从图像X_t到对应相位投影数据P_t的系统矩阵，‖.‖_TV表示全变分的正则约束项，λ表示正则化因子，为待重建图像的初始值。

2.根据权利要求1所述的一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法，其特征在于，步骤一中，进行呼吸信号提取时，设定一个呼吸周期下的呼吸状态个数为T，即得到呼吸相位个数。

3.根据权利要求2所述的一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法，其特征在于，若无法同步提取呼吸信号，则通过Amsterdam Shround法进行采集，Amsterdam Shround法的具体方法如下：

第一步，对每一个投影角度下探测器获得的投影图像沿着投影角度逐点求导，并将求导后的图像沿水平方向对像素按行求和平均，得到一列图像；

第二步，将得到的列图像按照投影角度排列生成AS图像；

第三步，对得到的AS图像沿水平方向求导，从求导后的AS图像提取呼吸信号。

4.根据权利要求1所述的一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法，其特征在于，步骤一中，进行投影数据的相位分配时，首先根据呼吸信号的相位信息将所有原始投影数据P分配到对应的呼吸状态中，得到T组投影数据，任意一个相位t下的投影数据为P_t。

5.根据权利要求1所述的一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法，其特征在于，步骤二中，建立目标函数：

根据目标函数所对应的不同投影测量数据，分别重建先验图像X_prior和四维锥束CT图像序列X_t；

目标函数中，A表示从待重建图像X到对应投影数据P的系统矩阵，R(x)表示重建图像的正则项，λ表示正则化因子。

6.根据权利要求1所述的一种先验信息引导的四维锥束CT图像重建算法，其特征在于，步骤三中，对重建获得的四维锥束CT图像序列X_t进行表达，提取出每个相位图像中的低秩分量和稀疏分量，构造的模型函数为：

其中，L_t表示第t个相位图像X_t的低秩成分，S_t表示第t个相位图像X_t的运动成分；r为正则化参数，‖L_t‖_*表示矩阵L_t的核范数，代表其奇异值之和，‖S_t‖₁表示矩阵的1范数。