[发明专利]一种CT图像重建方法、系统、设备和介质

权利要求书

1.一种CT图像重建方法，包括以下步骤：

S1、根据投影数据获取初始化图像；

S2、将初始化图像作为待重建图像，对待重建图像进行图像迭代处理；

S3、判断是否满足迭代停止条件，若满足，则停止迭代，输出迭代处理后的图像；若不满足，则返回S2，将迭代处理后的图像作为待重建图像再次进行迭代处理；

其特征在于，

在所述S2中，所述图像迭代处理还包括如下步骤：

S21、更新处理，包括通过计算相邻面片的强度差求解图像粗糙度，进而获取最大化惩罚似然函数；

S22、平滑处理，包括对来自所述S21的图像进行平滑去噪处理；

S23、融合处理，包括对来自所述S22的图像进行区域融合处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S21的更新处理中，用于计算所述图像粗糙度的所述面片包括多像素构成的、以一个像素为中心的方形像素区域，用于计算所述图像粗糙度的所有所述面片大小相同。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S21的更新处理中，所述最大化惩罚似然函数的表达式为：

其中，μ是预估图像值，Φ(μ)是目标函数，L(y|μ)是似然函数，β是控制数据保真度和空间平滑度的正则化参数，U(μ)是图像粗糙度，通过求解所述图像粗糙度获取最大化惩罚似然函数，所述图像粗糙度表达式为：

其中，ψ(μ_p-μ_q)是惩罚函数，μ_p-μ_q为像素p和相邻像素q之间的距离，ω_pq是在邻域范围内像素p和像素q之间的距离的权重因子，n_p是探测器总数，N_p是图像像素总数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述S21的更新处理中，基于面片的图像粗糙度通过如下方法计算；

像素j和像素k分别为相邻两面片的中心像素，通过计算两个面片之间的强度差求解图像粗糙度，进而获取最大化惩罚似然函数，所述像素j和所述像素k的像素距离表达式为：

所述像素j和所述像素k的图像粗糙度表达式为：

其中：f_j(μ)是以所述像素j处为中心的面片所有像素强度值组成的特征向量，f_k(μ)是以所述像素k处为中心的面片所有像素强度值组成的特征向量，j_l表示以像素j为中心的面片里的第l个像素，k_l表示以像素k为中心的面片里的第l个像素，n_j标识探测器总数，N_j表示面片里所有像素点的个数，h_l是像素与像素之间的归一化逆空间距离的正加权因子，ψ(||f_j(μ)-f_k(μ)||_h)为惩罚函数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述惩罚函数表达式为：

其中，δ为衰减因子；

当|||f_j(μ)-f_k(μ)||_h|＜＜δ时，所述惩罚函数近似二次函数；

当|||f_j(μ)-f_k(μ)||_h|＞＞δ时，所述惩罚函数近似绝对函数。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，在所述S21的更新处理中还包括优化传输算法；

所述优化传输算法包括在每次迭代时构造一个代理函数，对所述目标函数Φ(μ)进行最小化处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述优化传输算法包括期望最大化算法，根据所述期望最大化算法获取的

其中n+1为迭代次数，j表示所述面片的中心像素序号，EM表示期望最大化。