CN111110260A - 一种图像重建方法、装置及终端设备 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种图像重建方法、装置及终端设备,方法包括:依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。应用该方法,可以解决大锥角下锥束CT重建图像原始锥束CT重建图像中存在锥束伪影的问题。

Description

一种图像重建方法、装置及终端设备
技术领域
本申请涉及CT技术领域,尤其涉及一种图像重建方法、装置及终端设备。
背景技术
锥束CT使用大面积面阵探测器,通过多次圆周/一次圆周/半圆周扫描实现被检对象的三维成像。由于大面积面阵探测器的使用,使得锥束CT的锥角范围可达±10°左右。
但是,大锥角带来的锥束伪影是锥束CT成像的一个突出问题,由于锥束伪影的存在会给医生诊断病情带来额外的干扰,因此,改善大锥角下的锥束CT重建图像的质量成为锥束CT技术领域的核心问题之一。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种图像重建方法、装置及终端设备,以解决大锥角下锥束CT重建图像中存在锥束伪影的问题。
根据本申请实施例的第一方面,提供一种图像重建方法,包括:
依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;
获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;
依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;
利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;
依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。
根据本申请实施例的第二方面,提供一种图像重建装置,包括:
原始数据获取模块,用于依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;
模拟数据获取模块,用于获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;
伪影数据获取模块,用于依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;
伪影重建模块,用于利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;
伪影消除模块,用于依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。
根据本申请实施例的第三方面,提供一种终端设备,包括:内部总线,以及通过内部总线连接的存储器、处理器;其中,
所述存储器,用于存储图像重建方法的控制逻辑对应的机器可读指令;
所述处理器,用于读取所述存储器上的所述机器可读指令,并执行所述指令以实现如下操作:
依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;
获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;
依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;
利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;
依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。
应用本申请实施例,通过获得原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据,由于该模拟投影数据中包含锥束伪影对应的投影数据,因此,依据该模拟投影数据和不包含锥束伪影对应的投影数据的原始正弦域投影数据即可得到原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在正弦域上的伪影投影数据,继而利用伪影投影数据可重建出锥束伪影对应的伪影图像,最终,则可以依据伪影图像将原始锥束CT重建图像中的锥束伪影消除,提高锥束CT重建图像的质量。
附图说明
图1为CT系统的架构示意图;
图2为本申请一示例性实施例提供的一种图像重建方法的实施例流程图;
图3为本申请一示例性实施例提供的步骤204的实现流程;
图4为本申请一示例性实施例提供的另一种图像重建方法的实施例流程图;
图5为本申请一示例性实施例提供的一种图像重建装置的实施例框图;
图6为本申请终端设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
由上述描述可知,在锥束CT技术下,大锥角带来的锥束伪影是锥束CT成像的一个突出问题,进一步,锥束CT重建图像中存在锥束伪影是由于采用传统的CT解析重建算法进行图像重建造成的。
基于此,本申请提出一种图像重建方法,通过该方法,可以有效地消除现有技术中采用传统的CT解析重建算法,例如滤波反投影算法所得到的锥束CT重建图像中的锥束伪影,提高锥束CT重建图像的质量。
下面通过实施例对本申请提出的图像重建方法进行说明:
为了便于理解,首先对为实现本申请实施例提出的图像重建方法所应用的系统进行说明:
请参见图1,为CT系统的架构示意图。如图1所示,CT系统100中包括CT设备110、终端设备120。其中,CT设备110可以包括射线源111、探测器112、机架113以及扫描床114。射线源111和探测器112相对设置在机架113内,扫描床114可以带动被检对象至机架113中进行扫描。
在锥束CT技术中,探测器112可以是大面积面阵探测器,该大面积面阵探测器112具有多个探测器层。例如128个探测器层,每一探测器层上包括矩阵排布的多个探测单元,探测单元用于探测经被检对象衰减后的射线,并转换成脉冲信号,将脉冲信号传输给终端设备120。终端设备120则可以执行本申请提供的图像重建方法。
在锥束CT扫描过程中,探测器112和射线源111围绕被检对象做连续旋转扫描,同时,扫描床114匀速水平进床,这就相当于探测器112相对于扫描床114同时发生了周向转动和轴向平移,表现为扫描线在被检对象的体表上呈螺旋形的,从而可以得到被检对象在各个角度的投影数据。
下面对本申请提供的图像重建方法进行说明:
请参见图2,为本申请一示例性实施例提供的一种图像重建方法的实施例流程图。在一个例子中,图2所示流程可应用于图1所示例的终端设备120上。
如图2所示,该流程可包括以下步骤:
步骤201:依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像。
作为一个实施例,在应用中,可以对被检对象进行锥束CT扫描,通过对被检对象进行锥束CT扫描,可以得到被检对象在各个角度下的投影数据(以下简称原始投影数据,通过对原始投影数据进行校正,可以得到被检对象在正弦域下的投影数据(以下简称原始正弦域投影数据)。
终端设备在获取到对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据后,可以采用CT解析重建算法,例如滤波反投影算法对投影数据进行重建,得到锥束CT重建图像(以下简称原始锥束CT重建图像)。
步骤202:获得原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据。
作为一个实施例,可以利用前向投影算法对原始锥束CT重建图像进行Radon变换,得到原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据。
通过获得原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据,可以“刻画”原始锥束CT重建图像中伪影的投影数据。
步骤203:依据模拟投影数据和原始正弦域投影数据得到原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在正弦域上的伪影投影数据。
由于原始锥束CT重建图像中的锥束伪影是由CT解析重建算法带来的,而原始正弦域投影数据中并不包括锥束伪影的投影数据,因此,在本步骤203中,可以利用步骤202得到的模拟投影数据与原始正弦域投影数据相减得到两者之间的差值,该差值即可看做是原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在正弦域上的伪影投影数据。
步骤204:利用伪影投影数据重建出锥束伪影对应的伪影图像。
在本申请实施例中,则可以对步骤203得到的伪影投影数据进行重建,重建所得到的重建图像即对应原始锥束CT重建图像中的锥束伪影,因此,将本步骤中重建所得到的重建图像称为伪影图像。
由于现有技术中利用滤波反投影算法对投影数据进行重建,不可避免地导致重建所得到的重建图像中出现锥束伪影,因此,在本步骤204中,可以使用改进的滤波反投影算法对伪影投影数据进行重建,以更准确地重建原始锥束CT重建图像中包括的锥束伪影。至于如何利用改进的滤波反投影算法对伪影投影数据进行重建,下文中会通过实施例示出,这里暂不赘述。
步骤205:依据原始锥束CT重建图像和伪影图像确定目标重建图像。
由于原始锥束CT重建图像中包含锥束伪影,而伪影图像则对应原始锥束CT重建图像中的锥束伪影,因此,可以利用原始锥束CT重建图像和步骤204得到的伪影图像相减得到两者之间的差值,该差值即为不包含锥束伪影的锥束CT重建图像(以下简称目标重建图像)。
由上述图2所示实施例可见,通过获得原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据,由于该模拟投影数据中包含锥束伪影对应的投影数据,因此,依据该模拟投影数据和不包含锥束伪影对应的投影数据的原始正弦域投影数据即可得到原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在正弦域上的伪影投影数据,继而利用伪影投影数据可重建出锥束伪影对应的伪影图像,最终,则可以依据伪影图像将原始锥束CT重建图像中的锥束伪影消除,提高锥束CT重建图像的质量。
下面描述上述步骤204中如何利用改进的滤波反投影算法对伪影投影数据进行重建。
请参见图3,为本申请一示例性实施例提供的步骤104的实现流程。
如图3所示,该流程可包括以下步骤:
步骤301:确定伪影投影数据的权重因子。
作为一个实施例,可以根据伪影投影数据对应的探测器层索引值确定伪影投影数据的权重因子。其中,每一探测器层对应一条伪影投影数据。
在一个可能的实现方式中,以一条伪影投影数据为例,可以通过如下公式(一)确定该伪影投影数据的权重因子:
Figure BDA0002333212990000061
在上述公式(一)中,WQ(q)表示索引值为q的探测器层对应的伪影投影数据的权重因子,MidSlice表示位于中间的探测器层的索引值,SliceNum表示探测器的总层数,Pitch表示螺距。
通过上述公式(一)可以看出,位于中间的探测器层所对应的伪影投影数据的权重因子最大,并且,关于中间的探测器层对称的两个探测器层各自的权重因子相同。
步骤302:将伪影投影数据乘上权重因子,得到加权伪影投影数据。
步骤303:利用滤波反投影算法对加权伪投影数据进行重建,得到伪影图像。
通过图3所示实施例,最终实现了利用改进的滤波反投影算法对伪影投影数据进行重建,可以更准确地重建原始锥束CT重建图像中包括的锥束伪影。
此外,在应用中,倘若原始锥束CT重建图像中的锥束伪影比较严重,仅执行一次上述图2所示流程有可能并无法较好地消除原始锥束CT重建图像中的锥束伪影。因此,作为一个实施例,还可以迭代执行图2所示流程,下面示出图4所示流程,对这一过程进行说明:
请参见图4,为本申请一示例性实施例提供的另一种图像重建方法的实施例流程图。
如图4所示,该流程可以包括以下步骤:
步骤401:依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像。
步骤402:获得原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据。
步骤403:依据模拟投影数据和原始正弦域投影数据得到原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在正弦域上的伪影投影数据。
步骤404:利用伪影投影数据重建出锥束伪影对应的伪影图像。
步骤405:依据原始锥束CT重建图像和伪影图像确定目标重建图像。
至于步骤401至405的详细描述,可以参见上述图2所示流程中的描述,这里不再赘述。
步骤406:判断是否满足设定的迭代停止条件,若是,则结束流程,若否,则执行步骤407。
作为一个实施例,上述迭代停止条件可以为:迭代次数达到设定的次数阈值,或本次迭代确定出的目标重建图像与上一次迭代确定出的目标重建图像之间的差值不超过设定的差值阈值。
步骤407:将目标重建图像替代原始锥束CT重建图像,返回执行步骤402。
通过图4所示实施例,最终实现了迭代执行图1所示流程,从而有效地消除原始锥束CT重建图像中的伪影。
与前述图像重建方法的实施例相对应,本申请还提供了图像重建装置的实施例。
请参见图5,为本申请一示例性实施例提供的一种图像重建装置的实施例框图,包括:原始数据获取模块51、模拟数据获取模块52、伪影数据获取模块53、伪影重建模块54,以及伪影消除模块55。
其中,原始数据获取模块51,用于依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;
模拟数据获取模块52,用于获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;
伪影数据获取模块53,用于依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;
伪影重建模块54,用于利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;
伪影消除模块55,用于依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。
由上述实施例可见,通过获得原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据,由于该模拟投影数据中包含锥束伪影对应的投影数据,因此,依据该模拟投影数据和不包含锥束伪影对应的投影数据的原始正弦域投影数据即可得到原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在正弦域上的伪影投影数据,继而利用伪影投影数据可重建出锥束伪影对应的伪影图像,最终,则可以依据伪影图像将原始锥束CT重建图像中的锥束伪影消除,提高锥束CT重建图像的质量。
在一实施例中,所述装置还可以包括(图5中未示出):
迭代模块,用于将所述目标重建图像替代所述原始锥束CT重建图像进行迭代处理,直至满足设定的迭代停止条件。
在一实施例中,所述模拟数据获取模块52具体用于:
利用前向投影算法得到所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据。
在一实施例中,所述伪影数据获取模块53具体用于:
根据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据的差值确定所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据。
在一实施例中,所述伪影重建模块54包括(图5中未示出):
确定子模块,用于确定所述伪影投影数据的权重因子;
加权子模块,用于将所述伪影投影数据乘上所述权重因子,得到加权伪影投影数据;
重建子模块,用于利用滤波反投影算法对所述加权伪投影数据进行重建,得到伪影图像。
在一实施例中,所述确定子模块具体用于:
根据所述伪影投影数据对应的探测器层索引值确定所述伪影投影数据的权重因子。
在一实施例中,所述迭代停止条件包括:
迭代次数达到设定的次数阈值,或本次迭代确定出的目标重建图像与上一次迭代确定出的目标重建图像之间的差值不超过设定的差值阈值。
请参考图6,为本申请终端设备的一个实施例示意图,该终端设备可以包括:内部总线610,通过内部总线610连接的存储器620、处理器630。
其中,所述存储器620,可以用于存储图像重建方法的控制逻辑对应的机器可读指令;
所述处理器630,可以用于读取所述存储器上的所述机器可读指令,并执行所述指令以实现如下操作:依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。
上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程,在此不再赘述。
对于装置实施例而言,由于其基本对应于方法实施例,所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (12)

1.一种图像重建方法,其特征在于,所述方法包括:
依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;
获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;
依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;
利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;
依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述目标重建图像替代所述原始锥束CT重建图像进行迭代处理,直至满足设定的迭代停止条件。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据,包括:
利用前向投影算法得到所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据,包括:
根据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据的差值确定所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像,包括:
确定所述伪影投影数据的权重因子;
将所述伪影投影数据乘上所述权重因子,得到加权伪影投影数据;
利用滤波反投影算法对所述加权伪投影数据进行重建,得到伪影图像。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述伪影投影数据的权重因子包括:
根据所述伪影投影数据对应的探测器层索引值确定所述伪影投影数据的权重因子。
7.一种图像重建装置,其特征在于,所述装置包括:
原始数据获取模块,用于依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;
模拟数据获取模块,用于获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;
伪影数据获取模块,用于依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;
伪影重建模块,用于利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;
伪影消除模块,用于依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
迭代模块,用于将所述目标重建图像替代所述原始锥束CT重建图像进行迭代处理,直至满足设定的迭代停止条件。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述伪影数据获取模块具体用于:
根据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据的差值确定所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述伪影重建模块包括:
确定子模块,用于确定所述伪影投影数据的权重因子;
加权子模块,用于将所述伪影投影数据乘上所述权重因子,得到加权伪影投影数据;
重建子模块,用于利用滤波反投影算法对所述加权伪投影数据进行重建,得到伪影图像。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述确定子模块具体用于:
根据所述伪影投影数据对应的探测器层索引值确定所述伪影投影数据的权重因子。
12.一种终端设备,其特征在于,包括:内部总线,以及通过内部总线连接的存储器、处理器;其中,
所述存储器,用于存储图像重建方法的控制逻辑对应的机器可读指令;
所述处理器,用于读取所述存储器上的所述机器可读指令,并执行所述指令以实现如下操作:
依据对被检对象进行锥束CT扫描得到的原始投影数据得到原始正弦域投影数据和原始锥束CT重建图像;
获得所述原始锥束CT重建图像在正弦域上的模拟投影数据;
依据所述模拟投影数据和所述原始正弦域投影数据得到所述原始锥束CT重建图像中的锥束伪影在所述正弦域上的伪影投影数据;
利用所述伪影投影数据重建出所述锥束伪影对应的伪影图像;
依据所述原始锥束CT重建图像和所述伪影图像确定目标重建图像。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111798534A (zh) * 2020-07-17 2020-10-20 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 图像重建方法、装置、控制台设备及ct系统
CN112258596A (zh) * 2020-10-27 2021-01-22 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 图像生成方法、装置、控制台设备及ct系统
CN112244884A (zh) * 2020-10-27 2021-01-22 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 骨图像获取方法、装置、控制台设备及ct系统
CN112562030A (zh) * 2020-12-08 2021-03-26 赛诺威盛科技(北京)有限公司 图像重建方法、装置和电子设备
CN113284205A (zh) * 2021-04-23 2021-08-20 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 Ct迭代重建方法及装置

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070217566A1 (en) * 2006-03-16 2007-09-20 Siemens Corporate Research, Inc. System and Method For Image Reconstruction
US20070248255A1 (en) * 2006-04-25 2007-10-25 Guang-Hong Chen System and Method for Estimating Data Missing from CT Imaging Projections
US20090074278A1 (en) * 2004-10-12 2009-03-19 Universite Laval Method and apparatus for metal artifact reduction in computed tomography
CN102800073A (zh) * 2012-06-28 2012-11-28 西北工业大学 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法
CN105469366A (zh) * 2015-11-23 2016-04-06 山东科技大学 一种消减ct图像金属伪影的解析方法
CN105719245A (zh) * 2016-01-12 2016-06-29 南方医科大学 一种利用投影数据去除ct探测元故障造成的环状伪影的方法
CN107194899A (zh) * 2017-06-20 2017-09-22 广州华端科技有限公司 Ct图像的伪影校正方法和系统
US20170301066A1 (en) * 2015-10-14 2017-10-19 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. System and method for image correction
CN107427274A (zh) * 2014-02-21 2017-12-01 三星电子株式会社 断层扫描设备及其用于重构断层扫描图像的方法
CN109920020A (zh) * 2019-02-27 2019-06-21 西北工业大学 一种锥束ct病态投影重建伪影抑制方法
CN109949411A (zh) * 2019-03-22 2019-06-28 电子科技大学 一种基于三维加权滤波反投影和统计迭代的图像重建方法
CN110335325A (zh) * 2019-06-27 2019-10-15 深圳安科高技术股份有限公司 一种ct图像重建方法及其系统

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090074278A1 (en) * 2004-10-12 2009-03-19 Universite Laval Method and apparatus for metal artifact reduction in computed tomography
US20070217566A1 (en) * 2006-03-16 2007-09-20 Siemens Corporate Research, Inc. System and Method For Image Reconstruction
US20070248255A1 (en) * 2006-04-25 2007-10-25 Guang-Hong Chen System and Method for Estimating Data Missing from CT Imaging Projections
CN102800073A (zh) * 2012-06-28 2012-11-28 西北工业大学 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法
CN107427274A (zh) * 2014-02-21 2017-12-01 三星电子株式会社 断层扫描设备及其用于重构断层扫描图像的方法
US20170301066A1 (en) * 2015-10-14 2017-10-19 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. System and method for image correction
CN105469366A (zh) * 2015-11-23 2016-04-06 山东科技大学 一种消减ct图像金属伪影的解析方法
CN105719245A (zh) * 2016-01-12 2016-06-29 南方医科大学 一种利用投影数据去除ct探测元故障造成的环状伪影的方法
CN107194899A (zh) * 2017-06-20 2017-09-22 广州华端科技有限公司 Ct图像的伪影校正方法和系统
CN109920020A (zh) * 2019-02-27 2019-06-21 西北工业大学 一种锥束ct病态投影重建伪影抑制方法
CN109949411A (zh) * 2019-03-22 2019-06-28 电子科技大学 一种基于三维加权滤波反投影和统计迭代的图像重建方法
CN110335325A (zh) * 2019-06-27 2019-10-15 深圳安科高技术股份有限公司 一种ct图像重建方法及其系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
袁翠云,齐宏亮等: "基于投影域矫正的CT图像环形伪影去除方法", 计算机工程与设计, vol. 38, no. 3, pages 735 - 738 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111798534A (zh) * 2020-07-17 2020-10-20 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 图像重建方法、装置、控制台设备及ct系统
CN111798534B (zh) * 2020-07-17 2024-03-08 东软医疗系统股份有限公司 图像重建方法、装置、控制台设备及ct系统
CN112258596A (zh) * 2020-10-27 2021-01-22 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 图像生成方法、装置、控制台设备及ct系统
CN112244884A (zh) * 2020-10-27 2021-01-22 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 骨图像获取方法、装置、控制台设备及ct系统
CN112244884B (zh) * 2020-10-27 2023-08-29 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 骨图像获取方法、装置、控制台设备及ct系统
CN112562030A (zh) * 2020-12-08 2021-03-26 赛诺威盛科技(北京)有限公司 图像重建方法、装置和电子设备
CN113284205A (zh) * 2021-04-23 2021-08-20 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 Ct迭代重建方法及装置
CN113284205B (zh) * 2021-04-23 2024-01-02 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 Ct迭代重建方法及装置

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