[发明专利]基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法和装置

权利要求书

1.一种基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于跨尺度多能谱诊断CT图像构建以散射污染投影数据和散射信号为一个样本对的样本数据集，利用样本数据集优化包含用于估计散射信号的生成器和用于区分散射信号的鉴别器的生成式对抗网络的参数，提取参数优化好的生成器作为跨尺度多能谱散射估计模型；

利用跨尺度多能谱散射估计模型对测量锥束CT投影数据进行散射估计，根据估计散射信号和锥束CT投影数据实现对锥束CT散射校正；

所述基于跨尺度多能谱诊断CT图像构建以散射污染投影数据和散射信号为一个样本对包括：

对跨尺度多能谱诊断CT图像分别进行正向投影处理和蒙特卡罗仿真处理，得到无散射投影数据和散射信号；

将散射信号添加到无散射投影数据中，获得与测量锥束CT投影接近的散原信号比；

根据散原信号比将散射信号添加到无散射投影数据中，获得散射污染投影数据，该散射污染投影数据与散射信号组成一个样本对。

2.如权利要求1所述的基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法，其特征在于，所述生成器采用具有残差块的对称编码器-解码器框架，其输入为散射污染投影数据或测量锥束CT投影数据，输出为估计散射信号。

3.如权利要求1所述的基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法，其特征在于，所述鉴别器采用马尔科夫鉴别器，其输入为估计散射信号和样本对中的原始散射信号，输出对输入数据的鉴别真伪的结果。

4.如权利要求1所述的基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法，其特征在于，在对生成式对抗网络进行参数优化时，采用的损失函数G^*为：

其中，λ是LI正则项的系数，L1正则项以约束估计散射信号和原始散射信号之间的差异，同时保持边界：

||·||₁表示L1范数，表示最小二乘生成式对抗网络的损失函数，定义为：

其中，j为样本对的索引，M为样本数据集的样本对的总数，D(·)表示鉴别器的输出的鉴别结果，G(·)表示生成器输出的估计散射信号，和表示第j个样本对中的散射污染投影数据和散射信号。

5.如权利要求1或4所述的基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法，其特征在于，在对生成式对抗网络进行参数优化时，所述生成器和鉴别器中参数使用自适应矩估计算法进行优化。

6.如权利要求1所述的基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法，其特征在于，所述根据估计散射信号和锥束CT投影数据实现对锥束CT散射校正包括：

从锥束CT投影数据中取出估计散射信号得到修正后锥束CT投影数据，对修正后锥束CT投影数据进行降噪和重建获得修正后CT图像。

7.如权利要求1所述的基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法，其特征在于，在获得修正后CT图像后，采用均方根误差、Pearson相关系数、平均结构相似指数和空间非均匀性作为图像定量评价指标来评估锥束CT散射修正的效果。

8.一种基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一项所述的基于跨尺度多能谱CT标签的锥束CT图像质量改善方法。