申请/专利权人：南京医科大学

申请日：2020-11-26

公开（公告）日：2024-05-24

公开（公告）号：CN112381904B

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.24#授权;2021.03.09#实质审查的生效;2021.02.19#公开

摘要：本发明提出了一种基于DTw‑SART‑TV迭代过程的有限角度CT图像重建方法，在此方法中，将SART用作每个内部迭代的基本值，并使用TV梯度下降对其进行约束。将重建的图像性能与SART、SART‑TV和STH的图像性能进行比较。实验结果表明，基于IRS的DTw‑SART‑TV使用前两个迭代重建结果的线性组合可以有效提高CT图像重建的收敛速度。此外，通过使用TV约束可以有效地改善重建图像的细节，并且采用动态松弛因子进一步提高了整体收敛速度。通常，在MSE、PSNR、SSIM和TEI这几个指标方面，具有相同投影视图数量的DTw‑SART‑TV具有比SART、SART‑TV和STH更快的收敛速度和更好的图像重建性能。

主权项：1.一种基于DTw-SART-TV迭代过程的有限角度CT图像重建方法，其特征在于，包括两个阶段，第一个阶段是在ART-TV中将ART替换为SART，即为SART-TV；第二个阶段为在内部迭代中引入IRS进行动态两步迭代，即为DTw-SART-TV；所述第一个阶段，包括：步骤1.1、使用SART方法重建初始CT图像；步骤1.2、对重建的CT图像施加非负限制；步骤1.3、解决基于TV优化的TV规范重建问题；步骤1.4、重复步骤1.1到1.3，直到实现全局收敛；所述步骤1.1中，SART迭代公式描述如下： 其中，pi是投影数据，wij是系统矩阵的元素，f＝[f1,f2,…,fN]T是图像矩阵，i和j分别表示矩阵的行和列，M是图像的行数，N是图像的列数；W为系统矩阵，W+j表示系统矩阵W的第j列的和，Wi+表示系统矩阵W的第i行的和；所述步骤1.3中，将步骤1.2的结果用作初始值，以解决以下基于TV优化的TV规范重建问题：min||f||TVs.t.||Wf-P||≤ε,f≥02其中，||f||TV是图像f的总变分量，P是CT投影数据，并且是最大允许误差；使用梯度下降法求解上述公式2如下： d＝||fk-fk-1||24 其中，TVf是图像f的总变分量，dη＝d·η，是每次迭代更新的梯度下降步长，d是初始步长，η是松弛因子；图像总变化的梯度定义如下： 其中，ε通常取一个小值以防止分母为零；重复式3-6，得到式2的解；重复步骤1.1到1.3，直到实现全局收敛；所述步骤1.3也称为内部循环；外循环的迭代终止条件由重建的CT图像的残差值的变化率确定，其定义如下： 如果为Gkfk,fk-1＜σ，则停止迭代；所述第二个阶段包括：步骤2.1：在内部迭代中引入IRS；步骤2.2：使用TV梯度下降法进行二步迭代；步骤2.3：使用CT投影值的残差用于反映迭代程度，以动态调整内环的松弛因子以提高收敛速度；步骤2.4：基于重建CT图像总变分的变化率的动态终止条件用于确定内循环的终止；所述步骤2.1包括两个步骤：第一步，使用基本的迭代方法求解线性方程；第二步，使用前两次迭代结果的线性加权总和来调整当前迭代值，具体的迭代公式如下：f1＝Γλf0ft+1＝1-αft-1+α-βft+βΓ·λft8其中，Γ·代表特定的降噪功能，α和β是松弛因子的参数，由下式计算， 其中，δ1,δN用于确保迭代过程的范围，通常为0＜a＜2,0＜β＜2a在等式8中，可以根据情况将其设置为不同的功能；所述步骤2.2中，TV的完整两步迭代过程如下： dη＝||fk-fk-1||2·η11前两次SART-TV迭代的结果将用于调整下一次迭代的值；TV的有效降噪性能和两步迭代加速可以有效组合；当δ1＝1和δN＝1在等式9中时，等式10可以转换为标准的TV梯度下降法；所述步骤2.3中， 其中，代表第n次TV梯度下降迭代的重建值；由上式可知，在梯度下降迭代的初期，重构图像与目标图像之差的投影值大，松弛因子的值小，可以加速、收敛速度；当重建图像的投影值逐渐接近目标图像的投影值时，松弛因子变大，这可以控制迭代过程的收敛速度，并保持CT图像的重建性能；所述步骤2.4中，基于重建CT图像总变分的变化率的动态终止条件用于确定内环的终止条件，其定义如下： 其中，为内部迭代的最大允许误差。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京医科大学 一种基于DTw-SART-TV迭代过程的有限角度CT图像重建方法

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