[发明专利]运动伪影处理方法、系统、可读存储介质和设备

权利要求书

1.一种运动伪影处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

扫描目标对象，获取不同角度的目标对象的第一投影数据；

根据所述不同角度的目标对象的第一投影数据获取对应所述不同角度的目标对象的特征信息，根据所述不同角度的目标对象的特征信息获取对应所述不同角度的目标对象的运动强度；

根据所述不同角度的目标对象的运动强度对所述不同角度的目标对象的第一投影数据进行加权处理，获得加权后的第一投影数据；

根据所述加权后的第一投影数据进行图像重建，得到重建图像。

2.根据权利要求1所述的运动伪影处理方法，其特征在于，所述特征信息包括目标对象的形态、面积、体积、纹理特征中的一个或多个。

3.根据权利要求1所述的运动伪影处理方法，其特征在于，所述不同角度的目标对象的特征信息包括不同角度的第一特征信息，所述根据所述不同角度的目标对象的特征信息获取对应所述不同角度的目标对象的运动强度包括以下步骤：

获取特征信息与运动强度之间的映射关系，根据所述不同角度的第一特征信息和所述映射关系，获取对应所述不同角度的目标对象的第一运动强度。

4.根据权利要求1所述的运动伪影处理方法，其特征在于，所述根据所述不同角度的目标对象的第一投影数据获取对应所述不同角度的目标对象的特征信息包括以下步骤：

将所述不同角度的目标对象的第一投影数据分别输入至已训练的网络模型中，分别获取所述网络模型输出的目标对象的第二特征信息，其中，各所述第二特征信息分别对应所述不同角度的目标对象的第一投影数据；

所述根据所述不同角度的目标对象的特征信息获取对应所述不同角度的目标对象的运动强度包括以下步骤：

根据各所述第二特征信息确定对应所述不同角度的目标对象的第二运动强度。

5.根据权利要求4所述的运动伪影处理方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：

获取扫描预设对象的不同角度的第二投影数据，其中所述预设对象具有预设特征信息；

获取初始化的神经网络，将所述不同角度的第二投影数据作为训练输入样本，将所述预设特征信息作为训练监督样本，对所述神经网络进行训练；

经过多组所述训练输入样本和所述训练监督样本的训练后，得到所述网络模型。

6.根据权利要求1所述的运动伪影处理方法，其特征在于，所述不同角度的目标对象的特征信息包括不同角度的第一特征信息，所述根据所述不同角度的目标对象的第一投影数据获取对应所述不同角度的目标对象的特征信息；根据所述不同角度的目标对象的特征信息获取对应所述不同角度的目标对象的运动强度包括以下步骤：

获取特征信息与运动强度之间的映射关系，根据所述不同角度的第一特征信息和所述映射关系，获取对应所述不同角度的目标对象的第一运动强度；

将所述不同角度的目标对象的第一投影数据分别输入至已训练的网络模型中，分别获取所述网络模型输出的目标对象的第二特征信息，其中，各所述第二特征信息分别对应所述不同角度的目标对象的第一投影数据；

根据各所述第二特征信息确定对应所述不同角度的目标对象的第二运动强度；

根据对应所述不同角度的目标对象的第一运动强度和第二运动强度获取对应所述不同角度的目标对象的最终运动强度；

所述根据所述不同角度的目标对象的运动强度对所述不同角度的目标对象的第一投影数据进行加权处理包括以下步骤：

根据所述不同角度的目标对象的最终运动强度对所述不同角度的目标对象的第一投影数据进行加权处理。