CN111223156A - 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法 - Google Patents

一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111223156A
CN111223156A CN201911077854.9A CN201911077854A CN111223156A CN 111223156 A CN111223156 A CN 111223156A CN 201911077854 A CN201911077854 A CN 201911077854A CN 111223156 A CN111223156 A CN 111223156A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
metal
theta
original
projection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911077854.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111223156B (zh
Inventor
袁文
饶玉明
曾上杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Sontu Medical Imaging Equipment Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Sontu Medical Imaging Equipment Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Sontu Medical Imaging Equipment Co ltd filed Critical Shenzhen Sontu Medical Imaging Equipment Co ltd
Priority to CN201911077854.9A priority Critical patent/CN111223156B/zh
Publication of CN111223156A publication Critical patent/CN111223156A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111223156B publication Critical patent/CN111223156B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30036—Dental; Teeth

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，该方法基于自适应局部阈值处理和融合先验图像生成牙科CT的金属伪影减少方法，融合的先验CT图像由金属区域经插值修正过的原始投影正弦图反向滤波投影重建的无条纹CT图像与金属区域被置零的原始CT图像得到的无金属CT图像以加权求和的形式获得，经过前向投影得到先验投影正弦图，将原始投影正弦图中的金属区域用先验投影正弦图中的对应部分进行替换得到校正后的投影正弦图像，将校正后的投影正弦图像重新重建得到校正后无伪影的CT图像。该方法在减少条纹伪影的情况下表现出更好的性能，而不引入任何异常对比度。

Description

一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法
技术领域
本发明属于医学成像技术领域，特别是涉及一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法。
背景技术
对于医学成像系统，当患者身体中具有金属植入物或金属装置时，金属伪影通常会损害计算机断层扫描(CT)图像的可读性；因为金属物体的衰减系数远高于人体组织的衰减系数，对投影数据进行重建后，重建图像中将出现放射状伪影或带状伪影，这些伪影严重影响了图像的质量，给医生诊断带来极大困难；金属物体中的X射线束的高衰减引起投影数据中的信号饱和、射束硬化、光子散射和光子饥饿，这些都有助于产生金属伪影。
为普通医疗CT开发的金属伪影减少算法，并不适用于牙齿CT中，因为牙齿本身也具有高衰减系数，现有大多数金属伪影减少MAR技术都会在投影数据上识别金属物体的痕迹，然后通过在金属迹线周围插入像素值来修改金属迹线上的投影数据；插值过程在计算上是有效的，但由于插值误差，它常常会在结果图像中产生其他伪影，为了减少插值误差，引入了许多基于前向投影的方法；在基于前向投影的方法中，通过向前投影先验图像来推断金属迹线处的缺失数据；为了有效地减少金属伪影，生成可以在金属迹线处提供缺失的投影数据的先验图像是至关重要的，在生成先验图像时，CT图像的精确金属分割是必要的，任何错误的金属分割都会导致残留的金属伪影，特别是在牙科CT中，错误的金属分割是一个很大的问题，因为牙齿的X射线衰减系数与金属物体的相似。因此，牙齿CT图像中的金属区域的分割通常是不令人满意的，牙齿很容易的被错误识别为金属物体，为了进一步减少金属伪影，可采用迭代图像重建方法，然而，迭代图像重建在计算量上是庞大的，对CT系统成像造成其余影响。
发明内容
为解决上述现有技术中存在的对于牙科植入物的高分辨率成像或牙齿矫正器的精确制备中金属伪影的影响问题，本发明设计了一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，具体技术方案如下：
一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，具体包括如下步骤：
S1、利用平板探测器采集圆周轨迹范围内不低于3张的原始投影图像，并利用Radon变换得到原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)；
S2、利用基于金属区域内和周围的像素强度统计的自适应局部阈值分割出原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中的金属区域；
S3.1、通过逐行线性插值替换金属区域得到插值后的正弦图；
S3.2、将插值后的原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)利用FDK反向滤波投影重建出一个存在一定结构缺失的无条纹CT图像Isf(x,y)，以作为融合先验CT图像Ip(x,y)的一个分量；
S4.1、将未作任何修改的原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)进行重建得到未作校正的原始CT图像；
S4.2、通过全局阈值识别原始CT图像中的金属区域，令金属区域置零得到无金属CT图像Imf(x,y)，以作为融合先验CT图像Ip(x,y)的另一个分量；
S5、将无条纹CT图像Isf(x,y)和无金属CT图像Imf(x,y)之间以加权求和的形式进行融合得到先验CT图像Ip(x,y)；
S6、在计算先验CT图像Ip(x,y)之后，通过前向投影得到先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)；
S7、将原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中的金属区域用先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)中的对应部分进行替换，得到校正后的投影正弦图像P(s,t,θ)；
S8、将校正后的投影正弦图像P(s,t,θ)重新重建得到无伪影的CT图像。
优选的，所述步骤S2中，对原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)采用自适应局部阈值分割方法，并利用无条纹CT图像Isf(x,y)生成先验CT图像Ip(x,y)的分量，利用前向投影生成的先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)对原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)上的金属轨迹进行替换，从而减少图像重建中的金属伪影。
优选的，所述步骤S2中，金属区域的具体获得步骤为：
S2.1、为防止原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中的金属分割小的误差会导致重建图像中残留条纹伪影，通过低的全局阈值来快速获得分割区域，并利用原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)的全局阈值掩模M(s,t,θ)的结果作为扩展的种子；
S2.2、采用具有全局阈值T的全局阈值应用于整个扫描角度的投影图像集，
Figure BDA0002263041450000031
在掩模M(s,t,θ)和原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)的图像灰度中，s和t分别表示探测器平面上的水平轴和垂直轴，θ表示锥束CT的扫描角，只分割金属物体选择全局阈值T；
S2.3、在掩模M(s,t,θ)中，分段区域比金属物体的实际尺寸小，在每个掩模M(s,t,θ)中，识别(s,t)域中的零岛，即金属区域。
优选的，所述步骤S2.3中，判断是否实际属于金属区域的准则如下：
S2.3.1、在对零岛进行识别后，计算了投影图像扫描角处像素强度σ(s,t,θ)、最大像素强度A(s,t,θ)和最小像素强度B(s,t,θ)的标准差；
S2.3.2、在零岛的每一行找到起点S1和结束点S2；
S2.3.3、使用公式2：
Figure BDA0002263041450000032
确定2W内一行像素是否属于金属区域，其中，扩展因子a用以提高扩展性能。
优选的，所述步骤4.2中，金属区域置零的操作方法为：对未做任何修正的原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)做FDK重建得到原始CT图像，利用全局阈值分割金属区域，在识别原始CT图像中的金属区域，从而将金属区域中的像素值设置为零。
优选的，所述步骤S5中，加权求和的具体方式为：
S5.1、使用公式D(x,y)＝Isf(x,y)-Imf(x,y)来计算无金属CT图像Imf(x,y)与无条纹CT图像Isf(x,y)之间的差异；
S5.2、在求出整个图像区域上D(x,y)的最大值Dmax和最小值Dmin后，D(x,y)通过公式
Figure BDA0002263041450000041
的方式进行规范化；
S5.3、再使用加权函数公式
Figure BDA0002263041450000042
进行计算，其中p和c是控制参数；
S5.4、采用公式Ip(x,y)＝w(x,y)Imf(x,y)+(1-w(x,y))Isf(x,y)生成先验CT图像Ip(x,y)，选择控制参数p和c，以保证先验CT图像Ip(x,y)的边缘保持和伪影减少。
优选的，所述步骤S7中，得到校正后的投影正弦图像P(s,t,θ)的公式为：P(s,t,θ)＝M(s,t,θ)Porig(s,t,θ)+(1-M(s,t,θ))Pprior(s,t,θ)。
本发明的有益效果：
1.本发明通过采用无金属图像和无条纹图像经过加权求和后获得的先验CT图像算法，经重建校正后得到无伪影图像，该方法在减少条纹伪影的情况下表现出更好的性能，而不引入任何异常对比度。对于医学口腔牙科CT成像造影具有极高的使用价值，解决了现有技术中牙齿或金属植入物产生金属伪影造成的诊断影响。
2.本发明算法利用先验投影图像对原始投影图像上的金属轨迹进行替换，从而减少了图像重建中的金属伪影，由于其他结构的重叠，投影图像的简单全局阈值分割可能导致金属分割的错误，要么比原始尺寸小，要么大。然而，基于像素强度统计的自适应局部阈值分割比全局阈值分割效果更好，且方法计算高效输出影像效率高，FDK反向滤波投影重建相比采用迭代图像重建的计算量大大减少。
附图说明
图1为本发明一个实施例的锥束CT系统的金属伪影消除方法流程图；
图2a为普通锥束CT系统对口腔的扫描影像图；
图2b为采用本发明算法重组校正后的锥束CT系统对口腔的扫描影像图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，均属于本发明的保护范围。
实施例1：一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法。
如图1所示，一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，具体包括如下步骤：
S1：利用平板探测器采集圆周轨迹360°范围内的一组投影，如此获得的投影数据是探测器偏移和投影角度的二维函数，且物体成像平面上的一点与投影空间成正弦对应关系，因此投影数据又称为所谓的正弦图；利用Radon变换可以得到弦空间上的原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)，含金属植入物的原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中高亮度区域对应的即为金属投影所在位置。
S2：由于全局阈值化算法计算效率高，采用全局阈值方法来识别金属区域，原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中的金属分割小的误差也会导致重建图像中残留条纹伪影，因此，将通过低的全局阈值快速获得的分割区域，并利用原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)的全局阈值中掩模M(s,t,θ)的结果作为扩展的种子；在掩模M(s,t,θ)和原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)灰度中，s和t分别表示探测器平面上的水平轴和垂直轴，θ表示锥束CT的扫描角，具有全局阈值T的全局阈值应用于整个扫描角度的投影图像集：
Figure BDA0002263041450000051
其中，只分割金属物体按经验选择全局阈值T。在掩模M(s,t,θ)中，分段区域往往比金属物体的实际尺寸小一些，在每个掩模M(s,t,θ)中，识别(s,t)域中的零岛，即金属区域。在对零点岛进行识别后，计算了投影图像扫描角处像素强度σ(s,t,θ)、最大像素强度A(s,t,θ)和最小像素强度B(s,t,θ)的标准差。在此之后，在零岛的每一行找到起点S1和结束点S2，确定2w内一行像素是否实际属于金属区域的算法公式如下：
Figure BDA0002263041450000061
其中，扩展因子a以提高扩展性能。公式2考虑到由公式1识别的金属区域内像素强度的局部统计。相比于公式1，公式2更好地代表金属掩模。如果金属区域与其他高密度结构重叠，则最大和最小像素强度会上升，从而增加局部下限和上限，以防止分割区域过大。由于搜索全局阈值的金属区域仅在金属边界周围2W的小窗口内进行，因此计算负担最小。
S3：在对金属区域进行分割后，如S2所述，在识别原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中的金属区域生成金属掩模M(s,t,θ)之后，原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)乘以金属掩模M(s,t,θ)，从而将金属区域中的像素值设置为零；金属区域的像素值与金属区域中行两侧像素值进行线性插值计算，逐行替换金属区域后得到正弦图，重建线性插值后的正弦图得到无条纹CT图像Isf(x,y)；将其作为先验CT图像Ip(x,y)的第一部分。
S4：另一方面，在不进行任何修正的情况下，重建原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)获得原始CT图像；通过全局阈值对金属区域进行识别分割，对金属区域进行去零处理，移除重建后原始CT图像的金属区域以获得无金属CT图像Imf(x,y)，从而获得先验CT图像Ip(x,y)的第二部分
S5：先验CT图像Ip(x,y)是通过无条纹CT图像Isf(x,y)和无金属CT图像Imf(x,y)的加权求和来计算，对于加权求和，无条纹CT图像Isf(x,y)和无金属CT图像Imf(x,y)之间的差异用D(x,y)＝Isf(x,y)-Imf(x,y)来计算；在求出整个图像区域上D(x,y)的最大值Dmax和最小值Dmin后，D(x,y)通过算法公式进行规范化：
Figure BDA0002263041450000062
加权求和公式算法：
Figure BDA0002263041450000063
其中p和c是控制参数。然后由下述公式5生成先验CT图像：
Ip(x,y)＝w(x,y)Imf(x,y)+(1-w(x,y))Isf(x,y)公式5
选择控制参数p和c，以保证先验CT图像Ip(x,y)的边缘保持和伪影减少；控制参数小p可以导致残留条纹伪影，小c可以生成与无条纹CT图像Isf(x,y)非常相似的先验CT图像Ip(x,y)，而大c可以生成与无金属CT图像Imf(x,y)非常相似的先验CT图像Ip(x,y)。通过试验和误差分析，我们发现小p应该在10到20之间，对于小型金属物体，c应该在0.1左右，对于大型金属物体，c应该在0.45左右。
S6：在计算先验CT图像Ip(x,y)之后，通过前向投影来计算先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)。
S7：得到先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)中除金属区域外M(s,t,θ)Pprior(s,t,θ)与原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)相似，将原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)的金属区域用先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)相应区域(1-M(s,t,θ))Pprior(s,t,θ)的值作替换，使用下述公式6的算法得到校正后的投影正弦图像P(s,t,θ)。
P(s,t,θ)＝M(s,t,θ)Porig(s,t,θ)+(1-M(s,t,θ))Pprior(s,t,θ)公式6
S8：利用FDK重新对校正后的投影正弦图像P(s,t,θ)进行重建得到最终图像。
本发明方法是一种基于自适应局部阈值处理和融合先验CT图像Ip(x,y)生成的牙科CT的金属伪影减少方法，通过两幅图像的加权求和来制作先验CT图像Ip(x,y)：一幅是从金属区修正的原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)重建的伪影减少图像(无条纹CT图像Isf(x,y))，另一幅是从原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)重建后的CT图像中删除金属区域的无金属CT图像Imf(x,y)；为了制作伪影减少图像，基于适应性局部阈值精确地分割金属区域，然后使用线性插值修改投影数据上的金属区域；对先验CT图像Ip(x,y)进行了前向投影，以制作先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)。将原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中金属区域的像素值替换为从先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)中获取的像素值，最终从替换的投影正弦图像P(s,t,θ)重建图像。该方法在减少条纹伪影的情况下表现出更好的性能，而不引入任何对比度异常。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
S1、利用平板探测器采集圆周轨迹范围内不低于3张的原始投影图像，并利用Radon变换得到原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)；
S2、利用基于金属区域内和周围的像素强度统计的自适应局部阈值分割出原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中的金属区域；
S3.1、通过逐行线性插值替换金属区域得到插值后的正弦图；
S3.2、将插值后的正弦图利用FDK反向滤波投影重建出一个存在一定结构缺失的无条纹CT图像Isf(x,y)，以作为融合先验CT图像Ip(x,y)的一个分量；
S4.1、将未作任何修改的原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)进行重建得到未作校正的原始CT图像；
S4.2、通过全局阈值识别原始CT图像中的金属区域，令金属区域置零得到无金属CT图像Imf(x,y)，以作为融合先验CT图像Ip(x,y)的另一个分量；
S5、将无条纹CT图像Isf(x,y)和无金属CT图像Imf(x,y)之间以加权求和的形式进行融合得到先验CT图像Ip(x,y)；
S6、在计算先验CT图像Ip(x,y)之后，通过前向投影得到先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)；
S7、将原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中的金属区域用先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)中的对应部分进行替换，得到校正后的投影正弦图像P(s,t,θ)；
S8、将校正后的投影正弦图像P(s,t,θ)重新重建得到无伪影的CT图像。
2.根据权利要求1所述的一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，其特征在于，所述步骤S2中，对原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)采用自适应局部阈值分割方法，并利用无条纹CT图像Isf(x,y)生成先验CT图像Ip(x,y)的分量，利用前向投影生成的先验投影正弦图像Pprior(s,t,θ)对原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)上的金属轨迹进行替换，从而减少图像重建中的金属伪影。
3.根据权利要求1所述的一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，其特征在于，所述步骤S2中，金属区域的具体获得步骤为：
S2.1、为防止原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)中的金属分割小的误差会导致重建图像中残留条纹伪影，通过低的全局阈值来快速获得分割区域，并利用原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)的全局阈值掩模M(s,t,θ)的结果作为扩展的种子；
S2.2、采用具有全局阈值T的全局阈值应用于整个扫描角度的投影图像集，
Figure FDA0002263041440000021
在掩模M(s,t,θ)和原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)的图像灰度中，s和t分别表示探测器平面上的水平轴和垂直轴，θ表示锥束CT的扫描角，只分割金属物体选择全局阈值T；
S2.3、在掩模M(s,t,θ)中，分段区域比金属物体的实际尺寸小，在每个掩模M(s,t,θ)中，识别(s,t)域中的零岛，即金属区域。
4.根据权利要求3所述的一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，其特征在于，所述步骤S2.3中，判断是否实际属于金属区域的准则如下：
S2.3.1、在对零岛进行识别后，计算了投影正弦图像扫描角处像素强度σ(s,t,θ)、最大像素强度A(s,t,θ)和最小像素强度B(s,t,θ)的标准差；
S2.3.2、在零岛的每一行找到起点S1和结束点S2；
S2.3.3、使用公式2：
Figure FDA0002263041440000022
确定2W内一行像素是否属于金属区域，其中，扩展因子a用以提高扩展性能。
5.根据权利要求1所述的一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，其特征在于，所述步骤4.2中，金属区域置零的操作方法为：对未做任何修正的原始投影正弦图像Porig(s,t,θ)做FDK重建得到原始CT图像，利用全局阈值分割金属区域，在识别原始CT图像中的金属区域，从而将金属区域中的像素值设置为零。
6.根据权利要求1所述的一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，其特征在于，所述步骤S5中，加权求和的具体方式为：
S5.1、使用公式D(x,y)＝Isf(x,y)-Imf(x,y)来计算无金属CT图像Imf(x,y)与无条纹CT图像Isf(x,y)之间的差异；
S5.2、在求出整个图像区域上D(x,y)的最大值Dmax和最小值Dmin后，D(x,y)通过公式
Figure FDA0002263041440000031
的方式进行规范化；
S5.3、再使用加权函数公式
Figure FDA0002263041440000032
进行计算，其中p和c是控制参数；
S5.4、采用公式Ip(x,y)＝w(x,y)Imf(x,y)+(1-w(x,y))Isf(x,y)生成先验CT图像Ip(x,y)，选择控制参数p和c，以保证先验CT图像Ip(x,y)的边缘保持和伪影减少。
7.根据权利要求1所述的一种用于牙科锥束CT系统的金属伪影消除方法，其特征在于，所述步骤S7中，得到校正后的投影正弦图像P(s,t,θ)的公式为：P(s,t,θ)＝M(s,t,θ)Porig(s,t,θ)+(1-M(s,t,θ))Pprior(s,t,θ)。
CN201911077854.9A 2019-11-06 2019-11-06 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法 Active CN111223156B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911077854.9A CN111223156B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911077854.9A CN111223156B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111223156A true CN111223156A (zh) 2020-06-02
CN111223156B CN111223156B (zh) 2023-06-16

Family

ID=70827608

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911077854.9A Active CN111223156B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111223156B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111652953A (zh) * 2020-06-29 2020-09-11 中国电子科技集团公司第十四研究所 一种利用区域搜索和像素值抑制的安检图像伪影去除方法
CN112308943A (zh) * 2020-11-27 2021-02-02 深圳市深图医学影像设备有限公司 一种cbct金属伪影校正方法
CN112634394A (zh) * 2020-12-31 2021-04-09 北京朗视仪器有限公司 一种适用于牙科ct的金属伪影校正方法
CN113781595A (zh) * 2021-08-26 2021-12-10 深圳市菲森科技有限公司 一种口腔锥形束ct图像的金属伪影去除方法和系统
CN114332270A (zh) * 2021-12-02 2022-04-12 赛诺威盛科技(北京)股份有限公司 用于微创介入手术的ct图像金属伪影去除方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103190928A (zh) * 2011-08-10 2013-07-10 西门子公司 减少金属伪影的方法、计算单元、ct系统和c形臂系统
CN104992409A (zh) * 2014-09-30 2015-10-21 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 一种ct图像的金属伪影校正方法
WO2019051209A1 (en) * 2017-09-08 2019-03-14 The General Hospital Corporation SYSTEM AND METHOD FOR REDUCING SINOGRAM DISTRIBUTED METAL ARTIFACTS
CN109544655A (zh) * 2018-11-19 2019-03-29 山东科技大学 一种海水管线的x射线ct重建方法
CN109975876A (zh) * 2019-03-20 2019-07-05 中国石油化工股份有限公司 一种基于构造层位的井震融合速度模型的建模方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103190928A (zh) * 2011-08-10 2013-07-10 西门子公司 减少金属伪影的方法、计算单元、ct系统和c形臂系统
CN104992409A (zh) * 2014-09-30 2015-10-21 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 一种ct图像的金属伪影校正方法
WO2019051209A1 (en) * 2017-09-08 2019-03-14 The General Hospital Corporation SYSTEM AND METHOD FOR REDUCING SINOGRAM DISTRIBUTED METAL ARTIFACTS
CN109544655A (zh) * 2018-11-19 2019-03-29 山东科技大学 一种海水管线的x射线ct重建方法
CN109975876A (zh) * 2019-03-20 2019-07-05 中国石油化工股份有限公司 一种基于构造层位的井震融合速度模型的建模方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李印生;陈阳;马建华;罗立民;陈武凡;: "基于自适应方向性滤波和非局部均值修补的CT图像金属伪影消除" *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111652953A (zh) * 2020-06-29 2020-09-11 中国电子科技集团公司第十四研究所 一种利用区域搜索和像素值抑制的安检图像伪影去除方法
CN112308943A (zh) * 2020-11-27 2021-02-02 深圳市深图医学影像设备有限公司 一种cbct金属伪影校正方法
CN112634394A (zh) * 2020-12-31 2021-04-09 北京朗视仪器有限公司 一种适用于牙科ct的金属伪影校正方法
CN113781595A (zh) * 2021-08-26 2021-12-10 深圳市菲森科技有限公司 一种口腔锥形束ct图像的金属伪影去除方法和系统
CN113781595B (zh) * 2021-08-26 2024-03-08 深圳市菲森科技有限公司 一种口腔锥形束ct图像的金属伪影去除方法和系统
CN114332270A (zh) * 2021-12-02 2022-04-12 赛诺威盛科技(北京)股份有限公司 用于微创介入手术的ct图像金属伪影去除方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111223156B (zh) 2023-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111223156B (zh) 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法
US11494957B2 (en) Automated correction of metal affected voxel representations of x-ray data using deep learning techniques
CN106683144B (zh) 一种图像迭代重建方法及装置
US9349198B2 (en) Robust artifact reduction in image reconstruction
EP2102819B1 (en) Apparatus, method and computer program for producing a corrected image of a region of interest from acquired projection data
US9934597B2 (en) Metal artifacts reduction in cone beam reconstruction
Meilinger et al. Metal artifact reduction in cone beam computed tomography using forward projected reconstruction information
CN109146994B (zh) 一种面向多能谱x射线ct成像的金属伪影校正方法
Joemai et al. Metal artifact reduction for CT: Development, implementation, and clinical comparison of a generic and a scanner‐specific technique
CA2583831A1 (en) Method and apparatus for metal artifact reduction in computed tomography
CN112017131B (zh) Ct图像金属伪影去除方法、装置及计算机可读存储介质
JP2007014759A (ja) Ｐｅｔ／ｃｔ撮像における画像ベースのアーティファクト低減方法
Park et al. Metal artifact reduction in CT by identifying missing data hidden in metals
Stille et al. Augmented likelihood image reconstruction
CN110310346A (zh) 一种ct和cbct图像中金属伪影校正方法
Kim et al. Convolutional neural network–based metal and streak artifacts reduction in dental CT images with sparse‐view sampling scheme
CN117522747A (zh) 一种用于ct图像的金属伪影校正方法与系统
CN113226184B (zh) 在x射线牙科体积断层扫描中金属伪影减少的方法
US20060251313A1 (en) Method of producing a cross-sectional image
Stille et al. Influence of metal segmentation on the quality of metal artifact reduction methods
Zhang et al. Metal artifact reduction based on the combined prior image
CN112634394A (zh) 一种适用于牙科ct的金属伪影校正方法
Safdari et al. A new method for metal artifact reduction in CT scan images
TWI593392B (zh) Metal Detection and Artifact Removal Methods in Computerized Tomography Images
Schwemmer et al. High-Density Object Removal from Projection Images using Low-Frequency-Based Object Masking.

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant