申请/专利权人：南京安科医疗科技有限公司

申请日：2020-08-07

公开（公告）日：2023-09-22

公开（公告）号：CN111915696B

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/136;G06T7/33;G16H10/60;G16H50/20;G16H50/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.22#授权;2020.11.27#实质审查的生效;2020.11.10#公开

摘要：本发明公开了一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法及电子介质，应用于医学成像技术领域；所述方法包括：扫描前，查找与病人相对应的现有三维图像数据；扫描中，获取低剂量扫描数据；扫描后，利用现有三维图像数据与低剂量扫描数据之间的数据差异，对重建过程中将此数据差异与现有三维图像数据进行结合，获取高剂量质量下的最终三维图像数据。本发明将已有的病人数据利用起来，在降低病人扫描剂量、获取低剂量扫描数据的情况下，根据两者之间的数据差异，重建最终三维图像数据，获取诊断可用的高质量图像，对扫描过程中辐射剂量的需求大大降低，整合大量的病人已有信息，资源不浪费。

主权项：1.一种三维图像数据辅助的低剂量扫描数据重建方法，其特征在于，包括以下步骤：扫描前，查找与病人相对应的现有三维图像数据；扫描中，获取低剂量扫描数据；所述低剂量扫描数据为低剂量的CT扫描数据，或低剂量的一个或多个DR图像；扫描后，利用现有三维图像数据与低剂量扫描数据之间的数据差异，在重建过程中将此数据差异与现有三维图像数据进行结合，获取高剂量质量下的最终三维图像数据；所述扫描后现有三维图像数据与低剂量扫描数据之间的数据差异，数据差异为低剂量扫描数据中增加的物体数据，所述物体数据包括金属植入物数据、造影剂数据；所述扫描后，对低剂量扫描数据进行重建，具体包括：根据现有三维图像数据与低剂量扫描数据之间的数据差异，采用图像配准算法、迭代重建算法或人工智能算法进行数据重建，获取最终三维图像数据；所述采用图像配准算法进行数据重建，获取最终三维图像数据，其具体过程为：S11、对低剂量扫描数据进行算法重建，在算法重建的过程中，采用去除伪影算法，获取低剂量图像；S12、对低剂量图像进行阈值分割，获取低剂量校正图像；S13、将低剂量图像与现有三维数据图像进行图像配准，获取最终三维图像数据：先分别获取低剂量图像与现有三维数据图像中各自的骨组织图像，采用图像配准算法，获取从低剂量骨组织图像变换到现有三维数据骨组织图像的传输函数，利用所述传输函数和低剂量伪影校正图像获取现有三维数据校正图像，利用现有三维数据图像与现有三维数据校正图像获取最终三维数据图像；在所述S13利用现有三维数据图像与现有三维数据校正图像获取最终三维数据图像前，对现有三维数据校正图像进行平滑滤波，所述平滑滤波的计算公式为： 其中，Ghigh，cor为现有三维数据校正图像，G′high，cor为滤波后的现有三维数据校正图像，是卷积符号，H是平滑核；所述采用迭代重建算法，获取最终三维图像数据，其具体过程为：S21、获取迭代算法中的迭代目标函数，其计算公式为： 其中，Ghigh为现有三维数据图像，为目标重建图像；为图像正投影与测量投影数据P之间差别的向量2范数，是一个约束项，用于降低目标图像与现有三维数据图像之间除新增物体以外的差别，并规范图像中的噪声以及避免迭代发散；S22、根据现有三维数据图像和迭代目标函数对低剂量图像进行迭代重建处理，获取最终三维图像数据。

全文数据：

权利要求：

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