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申请/专利权人：深圳市深图医学影像设备有限公司

摘要：本发明公开一种CBCT金属伪影校正方法，包括S1、采用FDK算法对输入的投影图像P1进行重建得到F1；S2、采用阈值分割法对F1进行分割得到金属图像M1；S3、对M1通过区域生长法得到M2；S4、对M2进行扩展得到M3；S5、对M3进行正投影得到金属投影区域MPR；S6、对MPR进行模板匹配，误差椭圆拟合和偏移校正后得到MPR1；S7、对MPR1进行扩展得到MPR2，再对MPR2进行几何校正得到MPR3；S8、对投影图像P1在MPR3区域中进行几何校正得到P2；S9、对P2进行插值得到P3；S10、对P3进行重建得到F2；S11、结合M3对F2金属区域的像素值进行替换得到F3，本发明可以大大提高CBCT重建图像的质量。与现有的公开的算法相比，该算法考虑了正投影误差及系统几何误差的影响，鲁棒性强。

主权项：1.一种CBCT金属伪影校正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用FDK算法对输入的投影图像P1进行重建得到F1；S2、采用阈值分割法对F1进行分割得到金属图像M1；S3、对M1通过区域生长法得到M2；S4、对M2进行扩展得到M3；S5、对M3进行正投影得到金属投影区域MPR；S6、对MPR进行模板匹配，误差椭圆拟合和偏移校正后得到MPR1；S7、对MPR1进行扩展得到MPR2，再对MPR2进行几何校正得到MPR3；S8、对投影图像P1在MPR3区域中进行几何校正得到P2；S9、对P2进行插值得到P3；S10、对P3进行重建得到F2；S11、结合M3对F2金属区域的像素值进行替换得到F3，得到最终图像F3；其中，所述步骤S3具体包括：S31、求出金属图像M1的均值mu1和方差sigma1；S32、以金属图像M1中的金属区域点为中心，求其4邻域，并判断邻域的平均灰度值是否大于mu1+pa1*sigma1，若大于mu1+pa1*sigma1，则把该金属区域点加入金属图像M2，并更新均值mu1；S33、依次遍历金属图像M1中的所有金属区域点；其中，pa1＝1.01*pa0，pa0＝mu1-metal_valuesigmal，metal_value为分割金属图像M1所用的阈值；其中，所述步骤S4具体包括：为了校正分割误差对M2进行扩展，且以M2中金属区域点为中心，offset2为半径进行扩展得到M3；其中，所述步骤S6具体包括：S61、将MPR与P1进行匹配，以offset为匹配半径，求出两个图像梯度模的自相关函数，进而得到偏移量dm，其中： 其中Mk＝{m，n|MPRm，n，k＞0}，-offseti，joffset， S62、将偏移量dm进行椭圆拟合得到dm1，且dm1的椭圆参数方程为：x＝x0+acosθy＝y0+bsinθ由dm拟合椭圆得到： pcounts为投影图像张数 S63、把MPR偏移dm1得到MPR1；其中，所述步骤S7具体包括：对MPR1进行扩展，以MPR1中金属区域为中心，offset1为半径进行扩展，同时对边缘进行修整得到MPR2。

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