(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书
正则化残差
(10)申请公布号 CN 104574416 A
(43)申请公布日 2015.04.29
(21)申请号 CN201510040324.2
(22)申请日 2015.01.27
(71)申请人 南方医科大学
    地址 510515 广东省广州市广州大道北1838号南方医科大学生物医学工程学院
(72)发明人 马建华 曾栋 边兆英 黄静 陈武凡
(74)专利代理机构 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)
    代理人 赵蕊红
(51)Int.CI
     
                                                                  权利要求说明书 说明书 幅图
(54)发明名称
      一种低剂量能谱CT图像去噪方法
(57)摘要
      一种低剂量能谱CT图像去噪方法，包括：（1）获取成像对象在低剂量射线下的低能量CT投影数据和高能量CT投影数据，并分别对低能量CT投影数据和高能量CT投影数据进行CT图像重建，获得低能量CT图像                                               
法律状态
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
权 利 要 求 说 明 书
1.一种低剂量能谱CT图像去噪方法，其特征在于：包括如下步骤，
（1）获取成像对象在低剂量射线下的低能量CT投影数据和高能量CT投影数据，并分别对低能量CT投影数据和高能量CT投影数据进行CT图像重建，获得低能量CT图像            和高能量CT图像，其中<i>H</i>表示高能，<i>L</i>表示低能；
（2）根据步骤（1）中的重建数据所满足的基物质分解模型，构建用于能谱CT图像去噪的数学模型；
（3）利用广义全变分作为正则化先验，结合步骤（2）得到的数学模型构建用于图像去噪的目标函数；
（4）对步骤（3）中构建的用于能谱CT图像去噪的目标函数采用分裂Bregman算法求解，完成能谱CT图像去噪。
2.根据权利要求1所述的低剂量能谱CT图像去噪方法，其特征在于：
所述步骤（2）中的基物质分解模型为：
物质对X光子的质量吸收函数通过任何两个物质即基物质对的质量吸收函数来表示：，其中和分别是两个物质的质量吸收函数，分别是所需要的基物质的密度，且的值与X光子的能量无关；
根据基物质分解模型，对于步骤（1）能谱CT的高能量CT投影数据和低能量CT投影数据，对应的物质的质量吸收函数的表达式为：，
定义物质质量吸收函数矩阵，基物质质量吸收函数矩阵，基物质密度矩阵；
<i>C</i>通过逆矩阵计算直接得到，公式为，定义基物质质量吸收矩阵<i>A</i>的逆矩阵形式。
3.根据权利要求2所述的低剂量能谱CT图像去噪方法，其特征在于：
所述步骤（3）中具体采用使用二阶广义全变分作为先验，二阶广义全变分定义式为：
；
其中为非负加权系数；为广义全变分引入的辅助参数，并取表示对称梯度算子，其中表示梯度算子，表示矩阵转置运算；
所述步骤（3）中构建的用于图像去噪的目标函数具体为：，其中X表示去噪后得到的能谱CT图像，Y为测量得到的能谱CT图像数据，和是正则化参数，用于刻画广义全变分正则化强度。
4.根据根据权利要求3所述的低剂量能谱CT图像去噪方法，其特征在于：
所述步骤（4）中分裂Bregman算法的具体计算过程为：
引入公式A、公式B和公式C进行迭代求解，
，其中是一个引入的向量值，表示残差，<i>n</i>表示迭代步数；
具体迭代过程按照如下步骤进行：
（4.1）令<i>n</i>=0，
（4.2）按照公式<i>A</i>和<i>B</i><i>，</i>通过原始对偶算法求解；
（4.3）将步骤（4.1）获得的代入公式<i>C</i>求解；
（4.4）判断是否迭代终止
判断n是否等于N，如果n等于N，则迭代终止，以当前结果作为去噪后的能谱CT图像；

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。