申请/专利权人：东北大学

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876523A

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提出一种基于CFBP‑SART‑FTV迭代重建的不完全投影CT重建方法，是根据现有图像重建算法基于不完全投影数据重构过程的特点，在现有图像重建算法基础上提出新的改进方法。首先，对不完全投影数据执行FBP重构，然后基于差值投影数据低信噪比和Ram‑Lak滤波器会放大投影数据中高频噪声的特点应用改进的CFBP方法来补充FBP重构图像的边缘信息，再将CFBP方法优化的先验图像作为SART迭代初始条件，并利用改进的八方向二分均值FTV项梯度算子对重构后的切片进行校正，将SART‑FTV迭代重建结果作为CFBP方法执行的先验信息，补全的CFBP又提供更精确的初始条件来优化SART‑FTV迭代过程，CFBP和SART‑FTV过程不断迭代循环优化，使重建图像收敛于原始图像。本发明有效解决了传统FBP算法由于投影缺失角范围的增大而出现的角度伪影，解决了SART算法由于缺乏约束方程而使重构解位于过大的解域中的随机点上，解决了传统的具有单一梯度的TV算法导致重构图像中边缘和细节信息丢失的问题。

主权项：1.一种基于CFBP-SART-FTV迭代重建的不完全投影CT重建方法，其过程包括：步骤1：使用x射线探测器进行投影数据采集，获得不完全投影数据p；步骤2：通过FBP算法对不完全投影数据重建，获得预处理的重建图像f；步骤3：重建图像f作为CFBP过程的初始值，利用重建图像再投影数据与不完全投影数据的差值，以及Ram-Lak滤波器在重建过程中通常会放大投影数据中的高频噪声的特点校正差值投影数据；对校正后的差值投影数据执行滤波反投影重建算法，重建边缘信息来补充先验图像f；步骤4：对CFBP过程校正的先验信息做矩阵变换后，将其作为SART迭代初始条件重构图像，使SART迭代过程中求解的不适定方程集的适定性得到增强；步骤5：引入八方向二分均值梯度的FTV项梯度算子执行SART-FTV迭代重构，更好地保留缺失方向上投影数据的边缘和细节；步骤6：改进的CFBP过程与SART-FTV迭代过程相互优化迭代，使重建的切片逐步逼近真实的图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北大学 一种基于CFBP-SART-FTV迭代重建的不完全投影CT重建方法

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