[发明专利]生成含有运动伪影的CT图像的方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种生成含有运动伪影的CT图像的方法，其特征在于，包括：

接收无运动伪影的CT图像；

对所述接收到的CT图像进行处理，得到所述CT图像的投影数据；

确定运动伪影参数，并根据所述运动伪影参数调整所述投影数据；

对调整后的投影数据进行CT图像重建，得到含有运动伪影的CT图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述接收到的CT图像进行处理，得到所述CT图像的投影数据，包括：

选择感兴趣区域；

对所述感兴趣区域内的像素进行线性映射；

设置投影角度个数，生成投影数据正弦图；

相应地，对调整后的投影数据进行CT图像重建之后，还包括：

重新映射所述感兴趣区域内的像素。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对感兴趣区域内的像素进行线性映射包括：将所述感兴趣区域内的像素与感兴趣区域内的像素最小值的差值作为映射后的像素值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成投影数据正弦图包括：采用平行射线束投影的方法或扇形射线束投影的方法生成投影数据正弦图。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运动伪影参数包括运动伪影的方向和/或伪影的严重程度；

根据所述运动伪影参数调整所述投影数据，包括：根据所述运动伪影的方向和/或伪影的严重程度调整所述投影数据正弦图。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对调整后的投影数据进行CT图像重建，得到含有运动伪影的CT图像，包括：

对调整后的投影数据进行滤波反投影计算，得到含有运动伪影的CT图像；或，

对调整后的投影数据进行迭代计算，得到含有运动伪影的CT图像。

7.一种识别和去除CT图像中的运动伪影的方法，其特征在于，包括：

重复执行如权利要求1～6任一项所述的生成含有运动伪影的CT图像的方法，生成CT图像运动伪影数据集，所述CT图像运动伪影数据集包括：多对无运动伪影的CT图像和含有运动伪影的CT图像；

将所述CT图像运动伪影数据集作为训练数据集训练深度学习网络模型；

基于所述深度学习网络模型，识别和去除CT图像中的运动伪影。

8.一种生成含有运动伪影的CT图像的装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收无运动伪影的CT图像；

计算单元，用于对所述接收单元接收到的CT图像进行处理，得到所述接收单元接收到的CT图像的投影数据；

确定单元，用于确定运动伪影参数，并根据所述运动伪影参数调整所述计算单元得到的投影数据；

生成单元，用于对所述确定单元得到的调整后的投影数据进行CT图像重建，得到含有运动伪影的CT图像。

9.一种识别和去除CT图像中的运动伪影的装置，其特征在于，包括：

训练数据生成单元，用于重复执行如权利要求1～6任一项所述的生成含有运动伪影的CT图像的方法，生成CT图像运动伪影数据集，所述CT图像运动伪影数据集包括：多对无运动伪影的CT图像和含有运动伪影的CT图像；

训练单元，用于将所述训练数据生成单元生成的所述CT图像运动伪影数据集作为训练数据集训练深度学习网络模型；

识别和去除单元，用于基于所述训练单元得到的深度学习网络模型，识别和去除CT图像中的运动伪影。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令集；所述计算机指令集被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的生成含有运动伪影的CT图像的方法或权利要求7所述的识别和去除CT图像中的运动伪影的方法。