[发明专利]图像域双能CT多材料统计分解方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学工程技术领域，具体涉及一种图像域双能CT多材料统计分解方法。

背景技术

目前，现代X射线CT成像广泛应用于医学临床诊断与治疗应用中，具有巨大的社会价值 与意义。近些年，随着各种CT成像新模态的不断涌现，双能CT及其材料分解的特性表现出 巨大的临床潜力。理论上，两种基材料能从双能CT测量中精确地分解出来，然而很多临床应 用中需要知道三种或更多的材料成分。从双能CT测量中分解出L₀≥3种基材料需要外加的约 束和假设，面临很大的挑战。双能CT多材料分解方法包括直接图像域分解法，极小化目标函 数(如统计方法)法等。

直接图像域分解法，优点是原理简单、实现简便，缺点是双能分解得到的基材料图像噪 声非常大，对临床诊断与治疗质量有着明显的负面影响。

极小化目标函数分解法可在投影域中进行也可在图像域中进行，文献中提出的投影域双 能CT多材料分解方法分解精度高，但实施复杂，计算量大。文献中提出的图像域分解的方法 目前分解的基材料图像最多为3种，极大地限制了多材料分解的应用。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种图像域双能CT多材料统计分解方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种图像域双能CT多材料统计分解方法， 该方法包括以下步骤：

(1)采用滤波反投影(FBP)算法根据模拟和实测高能与低能投影分别重建高、低能CT图 像；所述高能为120-150kVp，低能为60-80kVp；

(2)针对高、低能CT图像，进行图像域直接多材料分解，得到直接分解的基材料图像；

(3)针对高、低能CT图像，分别选一个均匀区域估计其方差，得到高、低能CT图像的 数值方差；

(4)针对直接分解的基材料图像和高、低能CT图像的数值方差，采用基于逐像素点可 分离的目标函数进行双能多材料统计分解，得到基于统计方式分解的基材料图像。

进一步地，所述步骤(1)可采用任意高、低能切换技术，达到实测双能投影的目的。

进一步地，所述步骤(2)图像域直接多材料分解的方程如下所示：

μ→E=Σl=1L0μlEx→l,---(1)]]>

其中为l材料的体积分数图像；L₀为分解的基材料种类数目；为E能量水平下的CT图像；μ_lE为E能量水平下的l材料的有效线性衰减系数；并且应该满足下面的约束和假设：

Σl=1L0xlp=1,∀p,---(2)]]>