基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法

摘要

本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法，首先对MVCT图像和KVCT图像进行配准，其次用NMAR方法消除配准后的MVCT图像中的金属伪影，然后对KVCT图像和消除伪影后的MVCT图像进行前向投影，最后建立优化模型，进行优化重建，从而得到消除伪影后的KVCT图像。本发明提出的方法利用MVCT图像中金属伪影少，且理论上同一组织内部梯度为零的特点建立优化模型。该优化模型能达到重建后的KVCT图像的梯度与MVCT图像的梯度相近，而灰度值又能与重建前的KVCT图像相近的目的。本发明提出的方法既能很好的消除金属伪影，也有较好的去噪效果，而且重建出的KVCT图像具有真实性。

主权项

基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)使用刚性配准对CT扫描获得的KVCT图像和MVCT图像进行配准；(2)利用NMAR算法消除配准后的MVCT图像中的金属伪影；(3)采用radon变换对KVCT图像和步骤(2)得到的MVCT图像进行前向投影，得到两幅图像的投影数据；(4)建立优化模型，其具体为其中，X表示待重建的图像，X_M表示步骤(2)得到的MVCT图像的投影数据，X_K表示KVCT图像的投影数据，是梯度算子；然后，令U＝X‑X_M，f＝X_K‑X_M，则可得最终优化模型为${\mathrm{argmin}}_U\left|\right|{▿}_{x}U|{|}_1+|\left|{▿}_{y}U\right|{|}_1+\frac{\mu }{2}\left|\right|U-f|{|}_2^2,$其中，表示U关于x的一阶偏导，表示U关于y的一阶偏导，μ是常量；(5)优化重建，根据优化模型，得到去除金属后的KVCT图像的投影数据，然后对其进行重建并插入金属，得到消除金属伪影后的KVCT图像。