[发明专利]一种基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法

权利要求书

1.一种基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，所述算法包括以下步骤：

步骤1、将计划CT按照锥束CT同样的扫描方式生成模拟投影CT_proj；

步骤2、将计划CT的模拟投影CT_proj重建得到有限角CT图像CT_limit；

步骤3、将锥束CT的实际投影重建得到有限角CBCT图像CBCT_limit；

步骤4、对有限角CT图像和有限角CBCT图像进行刚性配准获得计划CT的变换矩阵；

步骤5、对计划CT进行刚性变换获得先验CT图像；

步骤6、利用先验CT，对锥束CT的实际投影进行迭代重建，获得锥束CT图像CBCT_rec。

2.根据权利要求1所述的基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，步骤1、将计划CT按照锥束CT同样的扫描方式生成模拟投影，首先对照提前测量的HU值与衰减系数表，将计划CT的灰度值转换为衰减系数，与CBCT重建图像的灰度范围保持一致，其次为了加快模拟投影速度，采用Siddon算法进行正向投影。

3.根据权利要求1所述的基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，步骤2、将计划CT的模拟投影CT_proj重建得到有限角CT图像CT_limit：对CT_proj使用FDK算法，得到有限角CT图像CT_limit。

4.根据权利要求1所述的基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，步骤3、将锥束CT的实际投影重建得到有限角CBCT图像CBCT_limit：需要对CBCT实际投影进行杯型伪影校正，重建过程中还需要进行截断伪影校正，然后采用与步骤2相同的方式，得到CBCT_limit。

5.根据权利要求1所述的基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，步骤4、对有限角CT图像和有限角CBCT图像进行刚性配准获得计划CT的变换矩阵：所以将CBCT_limit作为参考图像，CT_limit作为浮动图像，通过刚性配准，最小化CT_limit和CBCT_limit视场角内的均方误差。

6.根据权利要求1所述的基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，步骤5、对计划CT进行刚性变换获得先验CT图像CT_p：将CBCT_limit作为参考图像，对CT_limit进行刚性变换，获得先验CT图像CT_p。

7.根据权利要求1所述的基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，步骤6、利用先验CT，对锥束CT的实际投影进行迭代重建，获得锥束CT图像CBCT_rec：将锥束CT重建图像CBCT_rec的投影和实际投影CBCT_proj的均方误差作为数据保真项，将CBCT_rec与CT_p的全变分，CBCT_rec的全变分和CBCT_rec与CT_p的均方误差作为数据正则项，构建目标函数F，即：

其中A为投影矩阵，α控制两个全变分的比例，k为CBCT_rec与CT_p的均方误差正则项系数，iter为迭代次数。

8.根据权利要求1所述的基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，步骤6、利用先验CT，对锥束CT的实际投影进行迭代重建，获得锥束CT图像CBCT_rec：全变分具体表述为：

9.根据权利要求1所述的基于先验图像约束的自适应步长锥束CT有限角重建算法，其特征在于，步骤6、利用先验CT，对锥束CT的实际投影进行迭代重建，获得锥束CT图像CBCT_rec：通过在迭代过程中计算目标函数F的Lipschitz常数，控制每轮迭代的步长，采用梯度下降法，最小化函数F，获得最终的锥束CT图像。