[发明专利]CT内部感兴趣区域成像方法和系统

权利要求书

1.一种CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于，包括：

扫描内部感兴趣区域，获取通过内部感兴趣区域的所有射线投影以及重建系统参数；

构建内部感兴趣区域图像重建模型；

构建内部感兴趣区域图像修复模型；

依据内部感兴趣区域图像重建模型和内部感兴趣区域图像修复模型，交替进行感兴趣区域图像重建和感兴趣区域图像修复，以获得感兴趣区域重建图像。

2.如权利要求1所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述通过内部感兴趣区域的所有射线投影为：从光源发出，穿过内部感兴趣区域，到达探测器的所有射线投影。

3.如权利要求1所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述内部感兴趣区域图像重建模型为：

其中，y是获取的通过感兴趣区域的所有射线投影数据，x是当前重建的CT图像，A是由获取的系统参数确定的系统矩阵，B为加权因子，包含噪声统计信息。T表示矩阵的转置运算，TV(x)表示变量x的全变分函数，λ为正则化系数。

4.如权利要求3所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述变量x的全变分函数TV(x)为：

其中s、t分别表示图像像素点所在的行数和列数，其中的δ为大于0小于10^-8的常数。

5.如权利要求1所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：内部感兴趣区域图像修复模型为：

Θ(x)＝Φ(x)+Ψ(x)；

其中，Φ(x)所述内部感兴趣区域图像重建模型，Ψ(x)是丢失的细节信息，Θ(x)是修复后的图像。

6.如权利要求1所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述 进行感兴趣区域图像修复，包括提取重建过程中丢失的细节信息Ψ(x)，将其加入到重建图像中。

7.如权利要求6所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述丢失的细节信息Ψ(x)的提取算法为：

其中ν是差值图像，μ是图像结构信息，表示点乘运算。

8.如权利要求7所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述差值图像ν为前后两次迭代图像之差或多次迭代图像之差。

9.如权利要求7所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述图像结构信息μ采用分割等算法从原图像中提取。

10.如权利要求1所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述交替进行感兴趣区域图像重建和感兴趣区域图像修复采用基于梯度下降的迭代方法：

其中，η为加速因子，为当前重建的CT图像xⁿ的TV梯度，n为自然数，表示迭代运算的次数。

11.如权利要求10所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：迭代初始值x⁰为以下各项中的任一项：全0图像，全1图像，滤波反投影方法重建的图像。

12.如权利要求1所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述交替进行感兴趣区域图像重建和感兴趣区域图像修复采用共轭梯度或者抛物替代的迭代方法。

13.如权利要求1所述的CT内部感兴趣区域成像方法，其特征在于：所述交替进行感兴趣区域图像重建和感兴趣区域图像修复包括：

循环执行所述依据内部感兴趣区域图像重建模型进行感兴趣区域图像重建和所述依据内部感兴趣区域图像修复模型进行感兴趣区域图像修复；

当循环次数达到预设的次数时，停止迭代运算，并将所得到的迭代运算结 果作为所获得的感兴趣区域重建图像。

14.一种CT内部感兴趣区域成像系统，其特征在于，包括：

扫描子系统，用于扫描内部感兴趣区域，获取通过内部感兴趣区域的所有射线投影以及重建系统参数；

图像重建子系统，用于依据内部感兴趣区域图像重建模型，进行内部感兴趣区域图像重建；

图像修复子系统，用于依据内部感兴趣区域图像修复模型，进行内部感兴趣区域图像修复；

迭代子系统，用于判断所述图像重建子系统和图像修复子系统交替进行感兴趣区域图像重建和感兴趣区域图像修复是否已经达到预定的交替迭代次数；以及用于输出感兴趣区域重建图像。