[发明专利]骨硬化伪影校正方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本申请涉及一种骨硬化伪影校正方法、装置、设备和计算机可读存储介质。其中，该骨硬化伪影校正方法包括：获取第一扫描图像的第一投影数据；使用骨硬化伪影校正模型处理第一投影数据，得到第二投影数据，其中，骨硬化伪影校正模型包括已训练的人工神经网络，已训练的人工神经网络被训练为预测不具有骨硬化伪影的扫描图像的投影数据或者骨硬化伪影图像的投影数据；根据第二投影数据，重建得到第二扫描图像。通过本申请，解决了相关技术中骨硬化伪影校正过程复杂的问题，简化了骨硬化伪影校正的过程。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及骨硬化伪影校正方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

针对骨硬化伪影，在传统技术中已经有许多校正算法被提出，从实现方式上可以分为硬件和软件两大类。硬件方法通过在各类计算机断层成像设备的实体系统中添加校正工具，进而起到抑制骨硬化伪影的作用，而软件方法以骨硬化伪影产生的本质为依据，利用校正算法对获取到的投影数据或者重建图像做相应的处理，以此减轻图像中骨硬化伪影的程度。

在硬件校正方面，其校正方法主要包括水袋校正法和滤波片法。水袋校正法主要是通过将水袋均匀的缠绕在被检测物体的表面，使得不同位置的射线束穿透物体的路径一致，从而达到校正目的，但是这种方式方便性很差，缺乏简洁性。而滤波片法则是通过在射线源和被扫瞄物体之间放置过滤物预滤过射线，以此减轻射束骨硬化导致的伪影，但是在医用CT设备中，除了射束骨硬化外还应当考虑扫描视野范围内病人所受的剂量保持一定的分布，通常使用形状滤过器进行骨硬化校正。

在软件校正方面，软件校正方法主要分为前处理和后处理两类。前处理校正方法应用于最终的CT图像重建完成之前。而后处理校正方法一般应用于重建图像之后，算法在执行过程中需要原始重建图像或图像分割操作的参与。前处理方法有多项式拟合、蒙特卡洛拟合等，这种方法适用于单一成分物质，但是需要制作与被扫描物体材料相同的校正模体，不利于工程推广。而且人体是由复杂的元素构成，不可能制造出和人类同材料的模体，因此该方法在医用CT中的应用同样受到了限制。除此之外，前处理的方法还包括基于迭代重建的算法，这类方法创新性的将骨硬化校正操作和图像重建过程相融合，但是上述方式受限于参数选取繁琐，且算法运行时间长，因此该类方法没有被广泛利用。

然而近年来在相关技术中双能法被应用到CT领域。双能法的思路是通过对目标物体进行两次具有射线能谱差异的扫描，然后获取某一射线能级下被扫描截面的线性衰减系数分布，进而得到无骨硬化伪影的校正图像。由双能CT产生单色图像是基于X射线束吸收光谱，在校正时需要获取X射线谱信息，从而会导致骨硬化伪影校正过程复杂且耗费大量时间。

综上所述，已有的骨硬化伪影校正方法虽然种类繁多，但在具体应用中都有各自的局限性。目前针对相关技术中骨硬化伪影校正过程复杂的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种骨硬化伪影校正方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中骨硬化伪影校正过程复杂的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种骨硬化伪影校正方法，所述方法包括：

获取第一扫描图像的第一投影数据；

使用骨硬化伪影校正模型处理所述第一投影数据，得到第二投影数据，其中，所述骨硬化伪影校正模型包括已训练的人工神经网络，所述已训练的人工神经网络被训练为预测不具有骨硬化伪影的扫描图像的投影数据或者骨硬化伪影图像的投影数据；

根据所述第二投影数据，重建得到第二扫描图像。

在其中一些实施例中，使用骨硬化伪影校正模型处理所述第一投影数据，得到第二投影数据包括：

使用所述已训练的人工神经网络处理所述第一投影数据，得到骨硬化伪影图像的第三投影数据；