[发明专利]一种CT图像的金属伪影校正方法

说明书

技术领域

本发明主要针对数字图像中的金属伪影进行校正，提高图像质量，主要涉及数字图像处理技术，特别涉及基于边缘保护的图像分割、滤波、插值及融合等技术。

背景技术

CT扫描成像中，病人体内的金属植入物，如：关节假肢、牙齿填充物、脊椎固定螺栓等对X射线具有很高的衰减性，导致探测器接收到的数据噪声非常大，重建后的CT图像中出现放射状的亮条纹，同时会在较大的金属区域周围或多个金属区域之间造成暗影区。这些金属伪影的存在直接降低了CT图像的质量和CT临床诊断的准确性。

目前，主流的金属伪影去除算法是基于插值的数据合成方法。对受金属物体影响的数据，用相邻的不包含金属信息的数据通过插值产生一个近似的合成数据代替。Kalender等人首次提出基于线性插值的金属伪影去除算法。之后，基于多项式插值、样条插值、小波插值的算法相继提出。这些插值算法针对线性插值的不足，采用平滑插值校正金属区域的投影，避免线性插值可能带来更多的新金属伪影。

然而，上述插值方法对于轻度金属伪影的CT图像能取得较好的校正结果。但是如果金属区域周围存在高对比度的结构，比如：骨骼、牙齿等，校正结果会丢失金属边缘高对比度物质的结构信息，而这些信息恰恰是临床医生最为关心的。根本原因在于上述插值方法存在边界不平滑、未能将金属边缘的骨骼结构信息反馈到校正后的投影数据中。

发明内容

为解决上述插值法的缺陷，实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种CT图像的金属伪影校正方法，其特征在于，包括：

步骤1，分割出CT图像中的金属区域，构造金属图像；

步骤2，提取金属区域周边的结构信息，构造先验图像；

步骤3，对原始CT图像、金属图像和先验图像进行前向投影；

步骤4，利用金属图像的投影数据和先验图像的投影数据对原始图像投影数据中的金属区域进行插值校正；

步骤5，对校正后的投影数据进行重建，并将重建结果与金属图像融合得到最终的校正图像。

所述步骤1中是采用基于马尔科夫随机场模型的方法分割出CT图像中的金属区域，其数学表达形式如下：

其中是对CT图像的一个分类，代表像素的标签， ，将整个图像的像素可以分为类。是待处理的CT图像，假设每一类的像素值服从均值为，方差为的高斯分布，为加权因子，为以像素为中心的3*3邻域，为邻域正则函数。

所述的邻域正则函数具有如下数学表达形式：

。

所述步骤2包括：

步骤2.1，对原始CT图像进行滤波处理，抑制图像的条状伪影；

步骤2.2，采用阈值分割的方法提取金属周围的骨骼结构信息；

步骤2.3，恢复金属周围的软组织结构信息；

步骤2.4，融合骨骼结构信息构造先验图像。

所述步骤2.1中包括：

采用阈值约束的均值滤波器对原始CT图像进行滤波处理，其数学表达式如下：

其中：为原始图像，为滤波后图像，为方形局部滤波窗口的半边长，为自定义阈值，为依赖于中心像素与邻域像素相似程度的权值，中心像素与邻域像素之间的欧式距离越大，它们的相似程度越低；如果中心像素与邻域像素之间CT值超过固定阈值，则它们间的相似度为0，即邻域像素不参与中心像素的计算，h为滤波参数，用以控制滤波强度。

所述步骤2.3包括：

采用区域生长的方法提取靠近金属的伪影区，对伪影区内的像素按如下数学表达式进行软组织信息恢复：

其中为赋值像素点距离最近的金属像素的欧氏距离，为伪影区域边界处的最小值；表示软组织CT值的浮动范围；是曲线参数。

所述步骤2.4包括：

按如下数学表达式构造先验图像

其中是阈值分割出的骨骼区域，是骨骼结构信息，是先验图像。

所述步骤4包括：

按如下数学表达式对原始图像投影数据中的金属区域进行插值校正

其中代表原始图像的投影数据，对于任意投影视角为原始图像的投影数据中对应的金属投影区域，,为金属邻域投影，为先验图像的投影数据，为原始图像投影与先验图像投影在金属投影区域的平滑过渡，为校正后的投影数据。

所述步骤5包括：

按如下数学表达式将重建结果与金属图像融合