一种基于低剂量投影数据滤波的X射线CT图像重建方法

摘要

一种基于低剂量投影数据滤波的X射线CT图像重建方法,包括：(1)获取CT设备的系统参数和低剂量扫描协议下的投影数据                                               ；(2)对步骤（1）中所获取的投影数据进行方差估计；(3)进行滤波器设计，对步骤（1）中获取的投影数据进行滤波，获得滤波后的投影数据；(4)对步骤（3）中获得的滤波后的投影数据进行CT图像重建，得到最终的CT图像。步骤（3）具体包括：进行滤波器形式设计（I）；将步骤（1）中的投影数据代入公式（I）循环执行公式（I），达到预设的次数时停止，所得到的迭代运算结果为最终滤波后的投影数据。该方法可在大幅减少图像噪声和伪影的同时较好地保持原有图像的分辨率，最终实现CT图像的优质重建。

主权项

一种基于低剂量投影数据滤波的X射线CT图像重建方法，其特征在于：依次包括如下步骤：(1)获取CT设备的系统参数和低剂量扫描协议下的投影数据y_raw；(2)对步骤(1)中所获取的投影数据y_raw进行逐个数据点上的方差估计；(3)进行滤波器设计，对步骤(1)中获取的投影数据y_raw进行滤波，获得滤波后的投影数据y_filtered；(4)对步骤(3)中获得的滤波后的投影数据y_filtered进行CT图像重建，得到最终的CT图像；所述步骤(2)采用基于小邻域图像的局部方差估计方法或者基于CT投影数据噪声特性的方差估计方法对步骤(1)获取的投影数据y_raw进行逐个数据点上的方差估计；方差的估计公式为：${\sigma }_{y_{raw}}^2=\frac{1}{I_0}{e}^{y_{raw}}(1+\frac{{\sigma }_e^2-1.25}{I_0}{e}^{y_{raw}}),$其中，I₀为待计算方差的第i个数据点的X射线入射光子强度；为系统电子噪声的方差；所述步骤(3)具体包括：(3.1)进行滤波器形式设计，为：$y_{filtered}^{n+1}=w·y_{raw}+(1-w)·F\left(y_{filtered}^n\right)---\left(I\right);$其中y_raw为步骤(1)中采集的投影数据；与分别为第n次和第n+1次滤波后的投影数据，n为自然数，表示迭代运算的次数；w为权重因子；(3.2)将步骤(1)中的投影数据y_raw作为初始值代入公式(I)中进行迭代运算，得到滤波后的投影数据然后以同样的方法依次进行下一次迭代运算，依次不断地循环执行公式(I)，当循环次数达到预设的次数时即停止迭代运算，并将所得到的迭代运算结果作为最终的滤波后的投影数据y_filtered；权重因子w为方差的负相关函数；权重因子w与方差的关系为$w=1/\left({\mathrm{\beta \sigma }}_{y_{raw}}^2\right)$或者$w=e^{-{\mathrm{\beta \sigma }}_{y_{raw}}^2}$或者其中β和ε表示正实数；所述步骤(4)具体是采用滤波反投影法或者迭代重建法进行CT图像重建。