CN113781595B - 一种口腔锥形束ct图像的金属伪影去除方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医学成像技术领域，公开了一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统，包括：获取原始投影Porg、重建图像Iorg、无金属图像Inon‑metal与线性插值校正图像Ili_correct，并计算得到先验信息图像Iprior；根据先验信息图像Iprior计算伪影信息图像Istreak，并对原始投影Porg进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct；根据去除伪影的修正投影图Pprior_correct，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除伪影的重建图像Icorrect2；将原始重建图像Iorg中的金属部分回填至去伪影重建图像Icorrect2的金属区域，可得到去除金属伪影的最终图像Ifinal_correct。本发明可在口腔锥形束CT重建中去除金属伪影，同时抑制次生伪影，避免金属区域边界不连续和周围组织信息失真，保证医生口腔检查和诊断的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及医学成像技术领域，尤其涉及一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统。
背景技术
CT断层成像是现代医学成像发展中的一种最常规的医学检查手段，在口腔CBCT扫描检查时，患者口腔内经常存在金属牙冠，假牙及种植体等高密度衰减物质，导致重建的图像出现严重的金属伪影。这些金属等高密度衰减物质会使穿过其的X射线束硬化，到达探测器的光子数不足，以及金属与组织交界位置的投影数据变化剧烈、不连续，存在问题的投影经过滤波反投影后会出现暗带伪影，条状伪影和细条纹噪声干扰等现象，即金属伪影。金属伪影使得组织和伪影难以区分，严重影响成像质量，对医生阅片造成很大干扰和困难，严重影响了医生的检查诊断和牙齿种植。
现有技术中，目前金属伪影去除的主要软件方法包括迭代重建，投影修正法等。然而，迭代重建法主要根据已知约束建立最小化模型进行迭代优化，但计算时间长，难以在实际中应用。投影修正法主要对投影数据的金属区域进行插值修正，容易实现且计算速度快，但由于缺失的信息会造成金属区域边界信息不连续以及周围组织信息失真，容易引入严重的次生伪影；有些投影修正法通过计算先验信息图像对金属区域投影进行修正，可一定程度减弱次生伪影，但效果仍需进一步提升以更好地满足临床诊断要求。
因此，如何提供一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统，既能更好地去除金属伪影同时也能更好地避免金属区域边界信息不连续及周围组织失真等次生伪影成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于如何提供一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统，既能更好地去除金属伪影同时也能更好地避免金属区域边界信息不连续及周围组织失真等次生伪影。
为此，根据第一方面，本发明实施例公开了一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，包括：步骤S10，从口腔锥形束CT系统获取在扫描轨迹所有不同角度下的含有金属原始投影数据，并经预处理得到每个角度下的原始投影Porg；
步骤S20，对所述原始投影正弦图Porg进行FDK重建得到重建图像Iorg，然后对所述重建图像Iorg执行金属区域分割及提取；
步骤S30，将所述重建图像Iorg在金属区域置零并得到无金属图像Inon-metal；
步骤S40，对所述原始投影Porg进行线性插值校正，可得到无条状伪影但结构信息缺失的线性插值校正图像Ili_correct；
步骤S50，根据所述无金属图像Inon-metal和线性插值校正后的重建图像Ili_correct计算先验信息图像Iprior；
步骤S60，根据所述先验信息图像Iprior计算伪影信息图像Istreak，并对所述原始投影Porg进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct；
步骤S70，根据去除伪影的所述修正投影图Pprior_correct，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2；
步骤S80，将原始重建图像Iorg中的金属部分回填至去伪影重建图像Icorrect2的金属区域，可得到去除金属伪影的最终图像Ifinal_correct。
本发明进一步设置为，所述步骤S20包括：
步骤S21，对重建图像Iorg使用阈值法进行分割提取，得到金属区域标记图像MI；
步骤S22，将所述金属区域标记图像MI进行正投影，并在投影域得到相应的金属区域标记投影MP；
步骤S23，对所述金属区域标记投影MP进行膨胀，以将金属完整地分割提取出来。
本发明进一步设置为，所述金属区域标记图像MI，采用以下公式计算得出：
其中，MI(x,y)表示金属区域标记图像MI在位置坐标为(x,y)的像素标记值，Tm为金属阈值。
本发明进一步设置为，所述步骤S40包括：
步骤S41，使用投影正弦图Porg在金属区域周围的有效像素对金属区域按行进行线性插值得到金属插值后的投影正弦图Pli；
步骤S42，再对线性插值校正后的投影正弦图Pli进行重建，可得到无条状伪影但结构信息缺失的图像Ili；
步骤S43，对重建图像Ili进行边缘保持的均值滤波，去除伪影和噪声，经滤波平滑后得到线性插值校正图像Ili_correct。
本发明进一步设置为，所述步骤S50包括：
步骤S51，将所述图像Inon-metal和所述图像Ili_correct相减，可得到差值图像Idiff；
步骤S52，对所述差值图像Idiff执行归一化操作，可得到归一化后的差值图像Idiff_norm；
步骤S53，根据所述差值图像Idiff_norm计算得出权重系数图像w；
步骤S54，根据所述权重系数图像w，将所述图像Inon-metal与所述图像Ili_correct加权求和，可得到保持金属周围组织信息和抑制伪影的先验信息图像Iprior。
本发明进一步设置为，所述差值图像Idiff_norm，采用以下公式计算得出：
其中，Idiff_max和Idiff_min分别为差值图像Idiff(x,y)的最大值和最小值。
本发明进一步设置为，所述权重系数图像w，采用以下公式计算得出：
其中，α1和α2为放缩系数，分别控制组织结构保持的程度和暗带条状伪影的抑制程度。
本发明进一步设置为，所述步骤S60包括：
步骤S61，将所述原始重建图像Iorg与所述先验信息图像Iprior相减，可计算得到差值图像Idiff_prior；
步骤S62，将所述差值图像Idiff_prior在金属区域置零，可得到反映金属伪影的伪影信息图像Istreak；
步骤S63，对所述伪影信息图像Istreak进行正投影，可得到伪影信息投影Pstreak；
步骤S64，将所述原始投影Porg在金属区域与所述伪影信息投影Pstreak相减，可得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct。
本发明进一步设置为，所述修正投影图Pprior_correct，采用以下公式计算得出：
Pprior_correct(u,v)＝Mp(u,v)[Porg(u,v)-Pstreak(u,v)]+[1-Mp(u,v)]Porg(u,v)。
本发明进一步设置为，所述步骤S70包括：
步骤S71，对所述投影图Pprior_correct与所述线性插值校正投影Pli_correct进行加权求和，得到新的修正投影图Pcorrect；
步骤S72，对所述修正投影图像Pcorrect进行重建，得到重建图像Icorrect；
步骤S73，将所述重建图像Icorrect与所述线性插值校正图像Ili_correct以加权求和方式进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2。
本发明具有以下有益效果：本发明实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统，根据所述无金属图像Inon-metal和线性插值校正后的重建图像Ili_correct计算先验信息图像Iprior；根据所述先验信息图像Iprior计算伪影信息图像Istreak，并对所述原始投影Porg进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct；根据去除伪影的所述修正投影图Pprior_correct，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2。与现有技术相比，本发明可在口腔锥形束CT重建中去除金属伪影，便于医生进行口腔检查和阅片；可在金属伪影去除的同时抑制次生伪影，避免金属区域边界不连续和周围组织信息失真，保证医生口腔检查和诊断的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法的流程图；
图2是本实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法的应用流程图；
图3是一种口腔锥形束CT图像；
图4是一种应用本实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统后的口腔锥形束CT图像；
图5是本实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除系统的结构示意图。
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。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例公开了一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，如图1所示，包括：
步骤S10，从口腔锥形束CT系统获取在扫描轨迹所有不同角度下的含有金属原始投影数据，并经预处理得到每个角度下的原始投影Porg；
步骤S20，对原始投影正弦图Porg进行FDK重建得到重建图像Iorg，然后对重建图像Iorg执行金属区域分割及提取；
步骤S30，将重建图像Iorg在金属区域置零并得到无金属图像Inon-metal；
步骤S40，对原始投影Porg进行线性插值校正，可得到无条状伪影但结构信息缺失的线性插值校正图像Ili_correct；
步骤S50，根据无金属图像Inon-metal和线性插值校正后的重建图像Ili_correct计算先验信息图像Iprior；
步骤S60，根据先验信息图像Iprior计算伪影信息图像Istreak，并对原始投影Porg进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct；
步骤S70，根据去除伪影的修正投影图Pprior_correct，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2；
步骤S80，将原始重建图像Iorg中的金属部分回填至去伪影重建图像Icorrect2的金属区域，可得到去除金属伪影的最终图像Ifinal_correct。
需要说明的是，本发明实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统，根据无金属图像Inon-metal和线性插值校正后的重建图像Ili_correct计算先验信息图像Iprior；根据先验信息图像Iprior计算伪影信息图像Istreak，并对原始投影Porg进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct；根据去除伪影的修正投影图Pprior_correct，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2。与现有技术相比，本发明可在口腔锥形束CT重建中去除金属伪影，便于医生进行口腔检查和阅片；可在金属伪影去除的同时抑制次生伪影，避免金属区域边界不连续和周围组织信息失真，保证医生口腔检查和诊断的准确性。
在可选的实施例中，步骤S20包括：
步骤S21，对重建图像Iorg使用阈值法进行分割提取，得到金属区域标记图像MI；
步骤S22，将金属区域标记图像MI进行正投影，并在投影域得到相应的金属区域标记投影MP；
步骤S23，对金属区域标记投影MP进行膨胀，以将金属完整地分割提取出来。
在可选的实施例中，金属区域标记图像MI，采用以下公式计算得出：
其中，MI(x,y)表示金属区域标记图像MI在位置坐标为(x,y)的像素标记值，Tm为金属阈值。本发明取值Tm＝4000HU，若重建图像Iorg(x,y)大于阈值T，则MI(x,y)标记为1，否则标记为0.
在可选的实施例中，步骤S40包括：
步骤S41，使用投影正弦图Porg在金属区域周围的有效像素对金属区域按行进行线性插值得到金属插值后的投影正弦图Pli；
步骤S42，再对线性插值校正后的投影正弦图Pli进行重建，可得到无条状伪影但结构信息缺失的图像Ili；
步骤S43，对重建图像Ili进行边缘保持的均值滤波，去除伪影和噪声，经滤波平滑后得到线性插值校正图像Ili_correct。在具体实施过程中，线性插值校正图像Ili_correct采用以下公式计算得出：
其中，Ili(x,y)表示图像Ili在位置坐标为(x,y)处的像素值，其邻域大小为(2r+1)×(2r+1)区域内的像素点表示为Ili(x+s,y+t)，根据如下式子对邻域像素计算滤波权重：
当邻域像素点与中心像素差异小于阈值Tli，则设置权重系数wli(x+s,y+t)为1，否则为0。
在可选的实施例中，步骤S50包括：
步骤S51，将图像Inon-metal和图像Ili_correct相减，可得到差值图像Idiff；在具体实施过程中，差值图像Idiff采用如下公式计算得出：
Idiff(x,y)＝Inon-metal(x,y)-Ili_correct(x,y)。
步骤S52，对差值图像Idiff执行归一化操作，可得到归一化后的差值图像Idiff_norm；
步骤S53，根据差值图像Idiff_norm计算得出权重系数图像w；
步骤S54，根据权重系数图像w，将图像Inon-metal与图像Ili_correct加权求和，可得到保持金属周围组织信息和抑制伪影的先验信息图像Iprior。在具体实施过程中，先验信息图像Iprior采用如下公式计算得出：
Iprior(x,y)＝w(x,y)·Inon-metal(x,y)+(1-w(x,y))·Ili_correct(x,y)。
在可选的实施例中，差值图像Idiff_norm，采用以下公式计算得出：
其中，Idiff_max和Idiff_min分别为差值图像Idiff(x,y)的最大值和最小值。在具体实施过程中，当Idiff(x,y)大于或等于0时，使用最大值Idiff_max归一化；当Idiff(x,y)小于0时，使用最小值Idiff_min归一化；该归一化操作可将图像Idiff(x,y)像素值转换为-1～1之间，并得到相应的归一化图像Idiff_norm(x,y)。
在可选的实施例中，权重系数图像w，采用以下公式计算得出：
其中，α1和α2为放缩系数，分别控制组织结构保持的程度和暗带条状伪影的抑制程度。在具体实施过程中，当α1越大，结构保持程度越高，但尽量避免设置过大以致亮带伪影的残留；当α2越大，暗带条状伪影抑制程度越高。α1和α2两者取值范围均为5～100，本发明分别取值10和50。
在可选的实施例中，步骤S60包括：
步骤S61，将原始重建图像Iorg与先验信息图像Iprior相减，可计算得到差值图像Idiff_prior；在具体实施过程中，Idiff_prior(x,y)＝Iorg(x,y)-Iprior(x,y)。
步骤S62，将差值图像Idiff_prior在金属区域置零，可得到反映金属伪影的伪影信息图像Istreak；
步骤S63，对伪影信息图像Istreak进行正投影，可得到伪影信息投影Pstreak；
步骤S64，将原始投影Porg在金属区域与伪影信息投影Pstreak相减，可得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct。
在可选的实施例中，修正投影图Pprior_correct，采用以下公式计算得出：
Pprior_correct(u,v)＝Mp(u,v)[Porg(u,v)-Pstreak(u,v)]+[1-Mp(u,v)]Porg(u,v)。
在可选的实施例中，步骤S70包括：
步骤S71，对投影图Pprior_correct与线性插值校正投影Pli_correct进行加权求和，得到新的修正投影图Pcorrect；在具体实施过程中，修正投影图Pcorrect采用如下公式计算得出：
Pcorrect(u,v)＝w1Pprior_correct(u,v)+(1-w1)Pli_correct(u,v)
其中，w1为权重常数，本发明取值为0.5。
步骤S72，对修正投影图像Pcorrect进行重建，得到重建图像Icorrect；
步骤S73，将重建图像Icorrect与线性插值校正图像Ili_correct以加权求和方式进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2。在具体实施过程中，去除金属伪影的重建图像Icorrect2采用如下公式计算得出：
Icorrect2(x,y)＝w2(x,y)Icorrect(x,y)+(1-w2(x,y))Ili_correct(x,y)。
其中，为了避免在保持组织结构的去伪影修正过程中的伪影残留，需按如下式子对权重系数w2(x,y)进行设置。当Icorrect(x,y)小于阈值T1时，设置权重系数w2(x,y)为0，使金属伪影去除程度最大，软组织更平滑；当Icorrect(x,y)介于阈值T1和T2之间，设置权重系数w2(x,y)为0.5，使软组织和骨组织过渡自然；当Icorrect(x,y)大于阈值T2时，设置权重系数w2(x,y)为1，使金属伪影去除的同时能最大程度地保持骨组织结构信息，避免次生伪影。本发明的T1和T2取值分别为250HU和750HU。
本发明实施例还公开了一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除系统，包括CBCT设备、图像工作站以及显示器，CBCT设备在收到采集指令后对被扫描对象进行扫描采集得到投影数据,并传送给图像工作站处理，图像工作站对采集的CT数据进行重建及金属伪影去除，待处理完毕后将医学图像格式的图像送至显示器显示，显示器用于高分辨地显示CT图像并供医生阅片诊断。
工作原理：本发明实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统，根据无金属图像Inon-metal和线性插值校正后的重建图像Ili_correct计算先验信息图像Iprior；根据先验信息图像Iprior计算伪影信息图像Istreak，并对原始投影Porg进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct；根据去除伪影的修正投影图Pprior_correct，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2。与现有技术相比，本发明可在口腔锥形束CT重建中去除金属伪影，便于医生进行口腔检查和阅片；可在金属伪影去除的同时抑制次生伪影，避免金属区域边界不连续和周围组织信息失真，保证医生口腔检查和诊断的准确性。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (7)
1.一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，其特征在于，包括：
步骤S10，从口腔锥形束CT系统获取在扫描轨迹所有不同角度下的含有金属原始投影数据，并经预处理得到每个角度下的原始投影Porg；
步骤S20，对原始投影Porg进行FDK重建得到重建图像Iorg，然后对所述重建图像Iorg执行金属区域分割及提取；
步骤S30，将所述重建图像Iorg在金属区域置零并得到无金属图像Inon-metal；
步骤S40，对所述原始投影Porg进行线性插值校正，可得到无条状伪影但结构信息缺失的线性插值校正图像Ili_correct；
步骤S50，根据所述无金属图像Inon-metal和线性插值校正后的重建图像Ili_correct计算先验信息图像Iprior；
步骤S60，根据所述先验信息图像Iprior计算伪影信息图像Istreak，并对所述原始投影Porg进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct；
步骤S70，根据去除伪影的所述修正投影图Pprior_correct，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2；
步骤S80，将原始重建图像Iorg中的金属部分回填至去伪影重建图像Icorrect2的金属区域，可得到去除金属伪影的最终图像Ifinal_correct；
所述步骤S20包括：
步骤S21，对重建图像Iorg使用阈值法进行分割提取，得到金属区域标记图像MI；
步骤S22，将所述金属区域标记图像MI进行正投影，并在投影域得到相应的金属区域标记投影MP；
步骤S23，对所述金属区域标记投影MP进行膨胀，以将金属完整地分割提取出来；
所述步骤S60包括：
步骤S61，将所述原始重建图像Iorg与所述先验信息图像Iprior相减，可计算得到差值图像Idiff_prior；
步骤S62，将所述差值图像Idiff_prior在金属区域置零，可得到反映金属伪影的伪影信息图像Istreak；
步骤S63，对所述伪影信息图像Istreak进行正投影，可得到伪影信息投影Pstreak；
步骤S64，将所述原始投影Porg在金属区域与所述伪影信息投影Pstreak相减，可得到去除伪影的修正投影图Pprior_correct；
所述修正投影图Pprior_correct，采用以下公式计算得出：
Pprior_correct(u,v)＝Mp(u,v)[Porg(u,v)-Pstreak(u,v)]+[1-Mp(u,v)]Porg(u,v)。
2.根据权利要求1所述的口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，其特征在于，所述金属区域标记图像MI，采用以下公式计算得出：
其中，MI(x,y)表示金属区域标记图像MI在位置坐标为(x,y)的像素标记值，Tm为金属阈值。
3.根据权利要求1所述的口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，其特征在于，所述步骤S40包括：
步骤S41，使用投影正弦图Porg在金属区域周围的有效像素对金属区域按行进行线性插值得到金属插值后的投影正弦图Pli；
步骤S42，再对线性插值校正后的投影正弦图Pli进行重建，可得到无条状伪影但结构信息缺失的图像Ili；
步骤S43，对重建图像Ili进行边缘保持的均值滤波，去除伪影和噪声，经滤波平滑后得到线性插值校正图像Ili_correct。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，其特征在于，所述步骤S50包括：
步骤S51，将所述图像Inon-metal和所述图像Ili_correct相减，可得到差值图像Idiff；
步骤S52，对所述差值图像Idiff执行归一化操作，可得到归一化后的差值图像Idiff_norm；
步骤S53，根据所述差值图像Idiff_norm计算得出权重系数图像w；
步骤S54，根据所述权重系数图像w，将所述图像Inon-metal与所述图像Ili_correct加权求和，可得到保持金属周围组织信息和抑制伪影的先验信息图像Iprior。
5.根据权利要求4所述的口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，其特征在于，所述差值图像Idiff_norm，采用以下公式计算得出：
其中，Idiff_max和Idiff_min分别为差值图像Idiff(x,y)的最大值和最小值。
6.根据权利要求4所述的口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，其特征在于，所述权重系数图像w，采用以下公式计算得出：
其中，α1和α2为放缩系数，分别控制组织结构保持的程度和暗带条状伪影的抑制程度。
7.根据权利要求1-3任意一项所述的口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，其特征在于，所述步骤S70包括：
步骤S71，对所述投影图Pprior_correct与所述线性插值校正投影Pli_correct进行加权求和，得到新的修正投影图Pcorrect；
步骤S72，对所述修正投影图像Pcorrect进行重建，得到重建图像Icorrect；
步骤S73，将所述重建图像Icorrect与所述线性插值校正图像Ili_correct以加权求和方式进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像Icorrect2。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011203160A (ja) * | 2010-03-26 | 2011-10-13 | Tokyo Institute Of Technology | Ｘ線ｃｔ画像再構成方法及びｘ線ｃｔ画像再構成プログラム |
| CN106886982A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-06-23 | 江苏美伦影像系统有限公司 | Cbct图像环形伪影去除方法 |
| JP2017221339A (ja) * | 2016-06-14 | 2017-12-21 | 国立大学法人信州大学 | Ｘ線ｃｔ画像再構成方法およびコンピュータプログラム |
| CN110310346A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-08 | 东南大学 | 一种ct和cbct图像中金属伪影校正方法 |
| CN111223156A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-06-02 | 深圳市深图医学影像设备有限公司 | 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8768027B2 (en) * | 2010-02-23 | 2014-07-01 | Carestream Health, Inc. | Method and system for cone beam computed tomography high density object artifact reduction |
| US9934597B2 (en) * | 2014-09-11 | 2018-04-03 | Carestream Health, Inc. | Metal artifacts reduction in cone beam reconstruction |
| US10395397B2 (en) * | 2016-11-14 | 2019-08-27 | Carestream Health, Inc. | Metal artifacts reduction for cone beam CT |
| US20200151880A1 (en) * | 2017-06-02 | 2020-05-14 | The Johns Hopkins University | Reconstruction of difference images using prior structural information |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011203160A (ja) * | 2010-03-26 | 2011-10-13 | Tokyo Institute Of Technology | Ｘ線ｃｔ画像再構成方法及びｘ線ｃｔ画像再構成プログラム |
| JP2017221339A (ja) * | 2016-06-14 | 2017-12-21 | 国立大学法人信州大学 | Ｘ線ｃｔ画像再構成方法およびコンピュータプログラム |
| CN106886982A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-06-23 | 江苏美伦影像系统有限公司 | Cbct图像环形伪影去除方法 |
| CN110310346A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-08 | 东南大学 | 一种ct和cbct图像中金属伪影校正方法 |
| CN111223156A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-06-02 | 深圳市深图医学影像设备有限公司 | 一种用于牙科锥束ct系统的金属伪影消除方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Normalized metal artfact reduction （NMAR）in computed tomography;esther meyer et al;medical physics;第37卷(第10期);第5482-5493页 * |
| 一种基于先验图像的锥束 CT 金属伪影校正算法;刘仰川 等;图学学报;第41卷(第4期);第529-538页 * |
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