CN106056646A - Ct图像重建方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及CT图像重建方法和系统。所述方法包括：通过预设的探测器阵列获取被扫描物体的投影数据，所述探测器阵列由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，两两子探测器之间存在间隙；根据获取到的投影数据对间隙处插值后重建被扫描物体的一次图像；对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；用所述估计投影数据对获取到的投影数据的间隙位置进行插值修正；根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像。本发明能够使被扫描物体的完整结构信息在FOV内，提高图像重建的质量。

Description

CT图像重建方法和系统

技术领域

本发明涉及计算机断层摄影技术(Computed Tomography，CT)领域，特别是涉及CT图像重建方法和系统。

背景技术

基于圆轨道扫描的扇束CT(Computed Tomography，CT)系统，其机械设计和电气控制相对简单、易于加工和实现，广泛用于医学诊断、放射治疗和工业无损检测等领域。在CT系统中，X射线球管用于发射X射线，探测器上连续镶嵌着探测元，用于接收穿过扫描物体后的剩余X射线，得到投影数据用于CT图像重建。

在圆轨道扇束CT重建方法中，滤波反投影(Filtered Backprojection，FBP)方法应用最为广泛。该方法由以下步骤组成：1)对不同角度的投影数据进行加权处理；2)对不同角度的加权后的投影数据进行一维滤波；3)沿着X射线到探测器的逆方向进行二维反投影操作，得到二维重建图像。对不同层的物体依次进行扫描和重建，得到一系列连续的二维CT图像，罗列在一起进行可视化显示，得到物体的三维结构信息。

在圆轨道扇束CT系统中，当X射线束具有足够大的扇角时，被扫描物体的成像区域大小(Field of Vision，FOV)受限于探测器的长度。一般情况下，当扫描物体尺寸较小时，整个被扫描物体便可在FOV内成像，得到被扫描物体的完整结构信息。但若被扫描物体尺寸相对于探测器来说偏大，则被扫描物体的结构信息将无法全部在FOV内，导致采集到的投影数据信息存在缺失，重建后的CT图像中FOV边缘像素值急剧升高。

为解决被扫描物体无法完全在成像区域内的问题，目前有两种方式：一种是选择尺寸更长的探测器，存在成本高的问题，且大尺寸探测器的对连续镶嵌的探测元加工工艺精度要求也高；另一种是在每个扫描角度下对探测器位置进行多次移动，采集多次投影数据以得到被扫描物体的完整信息，然而这需要增加扫描次数和图像重建时间；此外，若被扫描物体为人体，将会导致增加人体接收X射线的剂量。

因此，针对尺寸较大的被扫描物体，重建CT图像的方法还有待改善。

发明内容

基于此，本发明提供的CT图像重建方法和系统，能够使被扫描物体的完整结构信息在FOV内，提高图像重建的质量。

本发明一方面提供CT图像重建方法，包括：

通过预设的探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据，所述探测器阵列由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙；

对获取到的投影数据进行线性插值处理，根据线性插值处理后的投影数据重建被扫描物体的图像，作为一次图像；

对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；

用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正；根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像，得到被扫描物体的CT图像。

本发明另一方面还提供一种CT图像重建系统，包括：

投影数据获取模块，用于通过预设的探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据，所述探测器阵列由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙；

图像重建模块，用于对获取到的投影数据进行线性插值处理，根据线性插值处理后的投影数据重建被扫描物体的图像，作为一次图像；

前向投影模块，用于对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；

数据修正模块，用于采用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正；

所述图像重建模块，还用于根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像，得到被扫描物体的CT图像。

上述技术方案，通过构建探测器阵列，由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙；通过所述探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据；根据获取到的投影数据对间隙处插值后重建被扫描物体的一次图像；对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；用所述估计投影数据对获取到的投影数据的间隙位置进行插值修正；根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像。本发明上述实施例的方案，在子探测器尺寸有限的前提下，可增大FOV面积，使被扫描物体的完整信息在成像区域范围内，提高图像重建的质量。

附图说明

图1为一实施例的CT图像重建方法的示意性流程图；

图2为一实施例的探测器阵列的示意图；

图3为一实施例的CT图像重建方法的示意性流程图；

图4为理想shepp-logan头部模型的图像；

图5为采用本发明的CT图像重建方法重建的CT图像；

图6为采用传统圆轨道扇形束CT系统扫描并重建的CT图像；

图7为一实施例的CT图像重建系统的示意性结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为一实施例的CT图像重建方法的示意性流程图；在该实施例中，CT图像重建方法包括步骤：

S11，通过预设的探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据，所述探测器阵列由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙；

优选的，本发明实施例中选用的子探测器均为直线探测器。所述探测器阵列中子探测器的直线排列方式需同时满足以下三个条件：

(1)相邻两个子探测器之间的间距为探测元的宽度的整数倍；

(2)所述探测器阵列的中心点位置对应一子探测器上两探测元之间的中点位置；

(3)所述探测器阵列中关于中心点对称的任意两点中至少有一点对应一子探测器上探测元的位置。

下面结合图2，对探测器阵列进行具体说明。

图2所示的探测器阵列包括三个子探测器，分别为子探测器D1、D2和D3。本发明实施中，组成探测器阵列的各个子探测器可以相同，也可以不同。每个子探测器上包含了多个探测元，例如某一子探测器包含300个无缝衔接的探测元，每个探测元的宽度为1.5mm，则该子探测器的长度为450mm。设定子探测器D2中从左向右数的第80个和第81个探测元之间距离的中点，作为预设计的探测器阵列的中心点位置，将子探测器D1排列在D2左边，子探测器D3排列在D2右边，且三者在同一条直线上，子探测器D1和D2之间的间距为L1，相当于L1/1.5个与真实探测元尺寸相同的虚拟探测元无缝排布在其中；子探测器D2和D3的子探测器为L2，相当于L2/1.5个与真实探测元尺寸相同的虚拟探测元无缝排布在其中。

由此可知，本发明实施例的探测器阵列，通过合理排布多个子探测器，且彼此之间留有间隙，使得排布后的探测器阵列的总体长度超过多个子探测器的总长度，有利于增大FOV面积，节省探测器的使用成本，且能使得成像物体尽可能在成像区域范围内。

S12，对获取到的投影数据进行线性插值处理，根据线性插值处理后的投影数据重建被扫描物体的图像，作为一次图像；

优选的，本发明实施例中，因为探测器阵列中子探测器之间设有间隙，间隙区域无法获取到准确有效的投影数据，因此需根据间隙区域相邻的两侧的探测元获取的投影数据对间隙区域的投影数据进行插值，以提高重建图像的效果。

作为一优选实施方式，将所述探测器阵列中子探测器所在区域作为真实探测元区域，子探测器之间的间隙区域作为虚拟探测元区域。对应的，将获取到的投影数据存储到预设的第一矩阵A中；所述第一矩阵A中每一行存储一个扫描角度下通过全部真实探测元区域和虚拟探测元区域获取到的投影数据，每一列存储一个真实探测元区域或者一个虚拟探测元区域在各个扫描角度下获取到的投影数据。例如，设探测器阵列的总长度为L，每个探测元的尺寸为a，则每个扫描角度下用于存放投影数据(包括真实和虚拟投影数据)的向量中元素个数为N＝L/a；若在360°圆周范围内均匀采集被扫描物体投影数据M次，则用于存放投影数据的矩阵A的大小为M*N，即M行N列矩阵。

并且，由于虚拟探测元区域无法获取到准确有效的投影数据，因此存储投影数据到第一矩阵A之后，将其中虚拟探测元区域位置的数据全部置为0，便于后续插值处理的准确性。插值时，分别获取第一矩阵A中每个虚拟探测元区域左右最邻近的真实探测元区域的数据，用左右最邻近真实探测元区域的数据对各个虚拟探测元区域的数据进行线性插值，插值后得到第一插值矩阵A1。然后根据矩阵A1中的数据重建被扫描物体的图像，作为一次图像。

S13，对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；

可以理解的是，得到的估计投影数据的数据量与步骤S12中用于重建一次图像的投影数据的数据量相同。优选的，也可将得到的估计投影数据以矩阵的方式存储，对应的矩阵为第二矩阵A2，矩阵A2的大小与矩阵A1的大小相同。

S14，用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正；根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像，得到被扫描物体的CT图像。

优选的，先将获取到的投影数据与所述估计投影数据进行差运算，得到差数据；并对所述差数据进行线性插值处理；然后将所述估计投影数据与线性插值后的差数据进行和运算，可得到修正后的投影数据。具体可为：

将第一矩阵A与所述第二矩阵A2进行差运算，得到差矩阵diff＝A-A2；

分别对所述差矩阵diff中每一行数据进行线性插值处理，得到插值差矩阵diff1；其中，与上述矩阵A的插值方式相同，获取差矩阵diff中虚拟探测元区域的差数据的左右最邻近真实探测元的差数据，对虚拟探测区域的差数据进行线性插值，得到插值差矩阵diff1。

然后，将所述第二矩阵A2与插值差矩阵diff1进行和运算，得到第二插值矩阵A3＝A2+diff1；所述第二插值矩阵A3中的数据即为修正后的投影数据。

进一步的，根据修正后的投影数据再次重建图像，可提高被扫描物体的CT图像的质量。

通过上述实施例的CT图像重建方法，通过构建探测器阵列，由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙；通过所述探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据；对获取到的投影数据进行线性插值处理，根据线性插值处理后的投影数据重建被扫描物体的图像，作为一次图像；对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；用获取到的投影数据对所述估计投影数据进行修正；根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像，得到被扫描物体的CT图像。本发明上述实施例的方案，在子探测器尺寸有限的前提下，可增大FOV面积，使被扫描物体的完整信息在成像区域范围内，提高图像重建的质量。

图3为另一实施例的CT图像重建方法的示意性流程图；本实施例与前一实施例的主要区别在于：对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影之前，还包括对一次图像进行滤波处理的步骤，以提高图像重建质量。

如图3所示，本实施例中的CT图像重建方法包括步骤：

S21，通过预设的探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据。本实施例中，所述探测器阵列由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙。排布方式可参考上述实施例，需同时满足以下条件：

相邻两个子探测器之间的间距为探测元的宽度的整数倍；

所述探测器阵列的中心点位置对应一子探测器上两探测元之间的中点位置；

所述探测器阵列中关于中心点对称的任意两点中至少有一点对应一子探测器上探测元的位置。

S22，对获取到的投影数据进行线性插值处理；

优选的，将获取到的投影数据存储到预设的第一矩阵中；所述第一矩阵中每一行存储一个扫描角度下全部真实探测元区域和虚拟探测元区域获取到投影数据，每一列存储一个真实探测元区域或者一个虚拟探测元区域在各个扫描角度下获取到的投影数据。并且，插值之前，先将第一矩阵中虚拟探测元区域对应的位置的数据置为0。插值时，获取第一矩阵中虚拟探测元区域的左右最邻近真实探测元区域的数据，用左右最邻近真实探测元区域的数据对各个虚拟探测元区域对应的数据进行线性插值，得到第一插值矩阵。

S23，根据线性插值处理后的投影数据重建被扫描物体的图像，得到一次图像；

即根据第一插值矩阵中的数据重建被扫描物体的图像，得到一次图像I1。

S24，对一次图像I1进行均值滤波处理，得到图像I2，采用的均值滤波公式为：

$I2(i,j)=\underset{i^{\′}=i-v}{\overset{i+v}{\Σ}}\underset{j^{\′}=j-v}{\overset{j+v}{\Σ}}I1(i^{\′},j^{\′})\×w(i^{\′},j^{\′})/Num$

$w(i^{\′},j^{\′})=\left\{\begin{array}{cc}1;& |I1(i^{\′},j^{\′})-I1(i,j)|\≤T\\ 0;& \end{array}\right.$

其中，I1表示为滤波前的图像，I2表示为滤波后的图像，(i,j)表示图像中像素点的位置，(i',j')表示满足以像素点(i,j)为中心、长宽均为(2v+1)的矩形窗内的像素点的位置，v为取值1～5的整数；w(i',j')表示图像I1中像素点(i',j')的权重；Num表示图像I1中以像素点(i,j)为中心、长宽均为(2v+1)的矩形窗内且满足|I1(i',j')-I1(i,j)|≤T的像素点的个数，T预设的正数。

S25，对滤波后的图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据。

对应的，将所述估计投影数据存储到预设的第二矩阵中，所述第二矩阵与所述第一矩阵的大小相同。

S26，用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正。

该步骤具体可包括：先将第一矩阵与所述第二矩阵进行差运算，得到差矩阵；并分别对所述差矩阵中每一行数据进行线性插值处理，得到插值差矩阵；然后将所述第二矩阵与插值差矩阵进行和运算，得到第二插值矩阵。所述第二插值矩阵中的数据即为修正后的投影数据。

S27，根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像，得到被扫描物体的CT图像。

下面结合一具体应用场景，对本发明上述实施例的CT图像重建方法进行说明。

设置探测器阵列，包括三个子探测器，分别为子探测器D1、D2和D3。三个子探测器上的无缝衔接的探测元的数量分别为90、100和110个，每个探测元的宽度为1.5mm。设定子探测器D2中从左向右数的第80个和第81个探测元之间距离的中点，作为预设计的探测器阵列的中心点位置，将子探测器D1排列在D2左边，子探测器D3排列在D2右边，且三者在同一条直线上。子探测器D1和D2之间的间距为30mm，相当于20个与真实探测元尺寸相同的虚拟探测元无缝排布在其中；子探测器D2和D3的子探测器为120mm，相当于80个与真实探测元尺寸相同的虚拟探测元无缝排布在其中。整个探测器阵列的长度为600mm，真实探测元和虚拟探测元数量共为300+100＝400个，即每个角度下的投影数据向量中含有400个元素。这400个元素中包含100各虚拟探测元数据，虚拟探测元数据并不是真实有效的投影数据，所以采集完被扫描物体投影数据后，通常先设置虚拟探测元数据全部置为0。

根据以上的探测器阵列进行CT图像重建，选择被扫描物体为shepp-logan头部模型(如图4所示)。CT图像重建的步骤如下：

1)采集圆轨道扇束CT系统中shepp-logan头模的360°范围的投影数据。X射线球管每旋转0.5°采集一次投影数据，共采集720个角度下的投影数据；对应的，存储投影数据的矩阵A的大小为720*400。每个角度下采集的真实探测元数据和虚拟探测元数据分别存在矩阵A中相应位置，并将设置矩阵A中全部的虚拟探测元数据置为0；

2)在矩阵A中，利用虚拟探测元数据的左右最邻近真实探测元数据对虚拟探测元数据进行线性插值，可得到插值后的矩阵A1；

3)利用滤波反投影算法对矩阵A1中的数据进行图像重建，得到图像I1；

4)对图像I1进行均值滤波，得到图像I2。采用的均值滤波方法如上述实施例所述，其中，窗半径值v＝3，阈值T＝0.06；

5)对图像I2进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到估计投影数据，存储在矩阵A2中；

6)对矩阵A和矩阵A2进行差运算，得到差矩阵diff＝A-A2；

7)在矩阵diff中，利用虚拟探测元差数据的左右最邻近真实探测元差数据对虚拟探测元差数据进行线性插值，得到插值后的矩阵diff1；

8)对矩阵A2和矩阵diff1进行和运算，得到矩阵A3＝A2+diff1；

9)利用滤波反投影算法对矩阵A3中的数据进行CT图像重建，得到最终重建图像。

参考图5和图6的实验结果可知，利用本发明的CT图像方法，被扫描物体的成像(如图5所示)与理想模体的结构信息完全一致。而采用传统的CT图像重建方法(单个探测器的情况，或者三个探测器无缝衔接的情况)，由于探测器尺寸受限，投影数据截断，只有一部分体模在成像范围内，而且FOV边缘出现高亮度伪影，影响FOV边缘信息的可视化效果(如图6所示)。可见，通过本发明上述实施例的CT图像重建方法，有效增大了FOV面积，使得成像物体尽可能在成像区域范围内，而且易于工程实现，执行效率高，稳定性强。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。

基于与上述实施例中的CT图像重建方法相同的思想，本发明还提供CT图像重建系统，该系统可用于执行上述CT图像重建方法。为了便于说明，CT图像重建系统实施例的结构示意图中，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分，本领域技术人员可以理解，图示结构并不构成对系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

图7为本发明一实施例的CT图像重建系统的示意性结构图；如图7所示，本实施例的CT图像重建系统包括：投影数据获取模块710、图像重建模块720、前向投影模块730以及数据修正模块740，各模块详述如下：

上述投影数据获取模块710，用于通过预设的探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据，所述探测器阵列由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙；

优选的，所述探测器阵列中子探测器的直线排列方式需同时满足以下条件：

相邻两个子探测器之间的间距为探测元的宽度的整数倍；

所述探测器阵列的中心点位置对应一子探测器上两探测元之间的中点位置；

所述探测器阵列中关于中心点对称的任意两点中至少有一点对应一子探测器上探测元的位置。

上述图像重建模块720，用于对获取到的投影数据进行线性插值处理，根据线性插值处理后的投影数据重建被扫描物体的图像，作为一次图像；

所述前向投影模块730，用于对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；

所述数据修正模块740，用于采用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正；

所述图像重建模块720，还用于根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像，得到被扫描物体的CT图像。

作为一优选实施方式，所述数据修正模块740可包括：第一处理单元，用于将获取到的投影数据与所述估计投影数据进行差运算，得到差数据；以及对所述差数据进行线性插值处理；第二处理单元，用于将所述估计投影数据与线性插值后的差数据进行和运算，得到修正后的投影数据。

作为另一优选实施方式，所述CT图像重建系统还可包括：

图像滤波模块，用于在对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影之前，对一次图像进行滤波处理，采用的滤波公式为：

$I2(i,j)=\underset{i^{\′}=i-v}{\overset{i+v}{\Σ}}\underset{j^{\′}=j-v}{\overset{j+v}{\Σ}}I1(i^{\′},j^{\′})\×w(i^{\′},j^{\′})/Num$

$w(i^{\′},j^{\′})=\left\{\begin{array}{cc}1;& |I1(i^{\′},j^{\′})-I1(i,j)|\≤T\\ 0;& \end{array}\right.$

其中，I1表示为滤波前的图像，I2表示为滤波后的图像，(i,j)表示图像中像素点的位置，(i',j')表示满足以像素点(i,j)为中心、长宽均为(2v+1)的矩形窗内的像素点的位置，v为取值1～5的整数；w(i',j')表示图像I1中像素点(i',j')的权重；Num表示图像I1中以像素点(i,j)为中心、长宽均为(2v+1)的矩形窗内且满足|I1(i',j')-I1(i,j)|≤T的像素点的个数，T预设的正数。

需要说明的是，上述示例的CT图像重建系统的实施方式中，各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明前述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明前述方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

此外，上述示例的CT图像重建系统的实施方式中，各功能模块的逻辑划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如出于相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将所述CT图像重建系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。其中各功能模既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，作为独立的产品销售或使用。所述程序在执行时，可执行如上述各方法的实施例的全部或部分步骤。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。可以理解，其中所使用的术语“第一”、“第二”等在本文中用于区分对象，但这些对象不受这些术语限制。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，不能理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种CT图像重建方法，其特征在于，包括：

通过预设的探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据，所述探测器阵列由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙；

对获取到的投影数据进行线性插值处理，根据线性插值处理后的投影数据重建被扫描物体的图像，作为一次图像；

对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；

用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正；根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像，得到被扫描物体的CT图像。

2.根据权利要求1所述的CT图像重建方法，其特征在于，用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正，包括：

将获取到的投影数据与所述估计投影数据进行差运算，得到差数据；对所述差数据进行线性插值处理；

将所述估计投影数据与线性插值后的差数据进行和运算，得到修正后的投影数据。

3.根据权利要求1所述的CT图像重建方法，其特征在于，所述探测器阵列中子探测器的直线排列方式需同时满足以下条件：

相邻两个子探测器之间的间距为探测元的宽度的整数倍；

所述探测器阵列的中心点位置对应一子探测器上两探测元之间的中点位置；

所述探测器阵列中关于中心点对称的任意两点中至少有一点对应一子探测器上探测元的位置。

4.根据权利要求2所述的CT图像重建方法，其特征在于，将所述探测器阵列中子探测器所在区域作为真实探测元区域，子探测器之间的间隙区域作为虚拟探测元区域；

所述通过预设的探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据之后还包括：

将获取到的投影数据存储到预设的第一矩阵中；所述第一矩阵中每一行存储一个扫描角度下通过全部真实探测元区域和虚拟探测元区域获取到投影数据，每一列存储一个真实探测元区域或者一个虚拟探测元区域在各个扫描角度下获取到的投影数据；并且，将第一矩阵中虚拟探测元区域对应位置的数据置为0。

5.根据权利要求4所述的CT图像重建方法，其特征在于，对获取到的投影数据进行线性插值处理包括：

分别获取第一矩阵中各虚拟探测元区域左右最邻近的真实探测元区域的数据，用左右最邻近的真实探测元区域的数据对所述虚拟探测元区域的数据进行线性插值，得到第一插值矩阵。

6.根据权利要求4所述的CT图像重建方法，其特征在于，所述对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据，之后还包括：

将所述估计投影数据存储到预设的第二矩阵中，所述第二矩阵与所述第一矩阵的大小相同；

所述用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正，包括：

将第一矩阵与所述第二矩阵进行差运算，得到差矩阵；用所述差矩阵中各虚拟探测元区域左右最邻近的真实探测元区域的数据对虚拟探测元区域的数据进行线性插值处理，得到插值差矩阵；

将所述第二矩阵与插值差矩阵进行和运算，得到第二插值矩阵，所述第二插值矩阵中的数据即为修正后的投影数据。

7.根据权利要求1所述的CT图像重建方法，其特征在于，所述对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，之前还包括：

对一次图像进行滤波处理，滤波公式为：

$I2(i,j)=\underset{i^{\′}=i-v}{\overset{i+v}{\Σ}}\underset{j^{\′}=j-v}{\overset{j+v}{\Σ}}I1(i^{\′},j^{\′})\×w(i^{\′},j^{\′})/Num$

$w(i^{\′},j^{\′})=\left\{\begin{array}{cc}1;& |I1(i^{\′},j^{\′})-I1(i,j)|\≤T\\ 0;& \end{array}\right.$

其中，I1表示为滤波前的图像，I2表示为滤波后的图像，(i,j)表示图像中像素点的位置，(i',j')表示图像中满足以像素点(i,j)为中心、长宽均为(2v+1)的矩形窗内的像素点的位置，v为取值1～5的整数；w(i',j')表示图像I1中像素点(i',j')的权重；Num表示图像I1中以像素点(i,j)为中心、长宽均为(2v+1)的矩形窗内且满足|I1(i',j')-I1(i,j)|≤T的像素点的个数，T预设的正数。

8.一种CT图像重建系统，其特征在于，包括：

投影数据获取模块，用于通过预设的探测器阵列获取被扫描物体在各个扫描角度下的投影数据，所述探测器阵列由两个以上的子探测器以直线方式排列组成，每个子探测器包含若干个探测元，两两子探测器之间存在间隙；

图像重建模块，用于对获取到的投影数据进行线性插值处理，根据线性插值处理后的投影数据重建被扫描物体的图像，作为一次图像；

前向投影模块，用于对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影，得到对应的估计投影数据；

数据修正模块，用于采用所述估计投影数据对获取到的投影数据进行修正；

所述图像重建模块，还用于根据修正后的投影数据再次重建被扫描物体的图像，得到被扫描物体的CT图像。

9.根据权利要求8所述的CT图像重建系统，其特征在于，所述数据修正模块包括：

第一处理单元，用于将获取到的投影数据与所述估计投影数据进行差运算，得到差数据；以及对所述差数据进行线性插值处理；

第二处理单元，用于将所述估计投影数据与线性插值后的差数据进行和运算，得到修正后的投影数据。

10.根据权利要求8所述的CT图像重建系统，其特征在于，所述探测器阵列中子探测器的直线排列方式需同时满足以下条件：

相邻两个子探测器之间的间距为探测元的宽度的整数倍；

所述探测器阵列的中心点位置对应一子探测器上两探测元之间的中点位置；

所述探测器阵列中关于中心点对称的任意两点中至少有一点对应一子探测器上探测元的位置；

所述的CT图像重建系统还包括：

图像滤波模块，用于在对一次图像进行当前CT系统几何结构下的前向投影之前，对一次图像进行滤波处理，滤波公式为：

$I2(i,j)=\underset{i^{\′}=i-v}{\overset{i+v}{\Σ}}\underset{j^{\′}=j-v}{\overset{j+v}{\Σ}}I1(i^{\′},j^{\′})\×w(i^{\′},j^{\′})/Num$

$w(i^{\′},j^{\′})=\left\{\begin{array}{cc}1;& |I1(i^{\′},j^{\′})-I1(i,j)|\≤T\\ 0;& \end{array}\right.$

其中，I1表示为滤波前的图像，I2表示为滤波后的图像，(i,j)表示图像中像素点的位置，(i',j')表示满足以像素点(i,j)为中心、长宽均为(2v+1)的矩形窗内的像素点的位置，v为取值1～5的整数；w(i',j')表示图像I1中像素点(i',j')的权重；Num表示图像I1中以像素点(i,j)为中心、长宽均为(2v+1)的矩形窗内且满足|I1(i',j')-I1(i,j)|≤T的像素点的个数，T预设的正数。