[发明专利]基于压缩感知的CT图像迭代重建方法有效

专利信息
申请号: 201410348947.1 申请日: 2014-07-21
公开(公告)号: CN104240210B 公开(公告)日: 2018-08-10
发明(设计)人: 喻春雨;缪亚健;李艳;费彬 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50;G06T3/40;A61B6/03
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 叶连生
地址: 210023 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公布一种基于压缩感知的CT图像迭代重建方法,具体是指一种在小波域进行总变差(Total Variation,TV)最小化代数迭代(Algebraic Reconstruction Technique,ART)的CT图像重建方法。该方法主要步骤为:(1)获取CT系统成像参数以及扫描系统采集的投影数据;(2)初始化投影数据,主要包括对投影数据进行维纳滤波降噪处理和小波稀疏变换;(3)基于图像总变差TV最小化对初始化后的投影数据进行代数迭代重建,并判断迭代结果是否满足收敛条件。若不满足,则将本轮迭代重建图像数据作为初始值继续迭代;若满足,则将重建图像作为最终输出图像。对比传统滤波反投影及代数迭代CT图像重建技术,该方法通过较少投影数据完成图像重建,不仅可以提高图像重建速度、降低辐射剂量还可以改善图像重建质量。
搜索关键词: 投影数据 迭代重建 图像重建 迭代 代数 压缩感知 初始化 最小化 变差 成像参数 迭代结果 辐射剂量 降噪处理 扫描系统 收敛条件 输出图像 图像数据 维纳滤波 稀疏变换 重建图像 反投影 小波域 滤波 小波 采集 图像
【主权项】:
1.一种基于压缩感知的CT图像迭代重建方法,其特征在于,该方法是基于迭代重建框架引入压缩感知CT图像重建方法,首先,获取采样CT投影数据;然后,对投影数据进行初始化,包括维纳滤波降噪和小波稀疏变换;最后对初始化后投影数据进行基于图像总变差TV最小化的m轮图像迭代重建,判断第m轮迭代重建图像是否满足迭代收敛条件,若不满足迭代收敛条件,则进行第m+1轮迭代;若满足迭代收敛条件,则将得到的数据图像作为最终重建输出图像;所述的初始化后的投影数据进行滤波反投影重建,获得先验图像;所述的先验图像赋值为xjm,m为代数迭代次数且从0开始;对图像向量xj、投影矩阵pij和观测值向量yi进行迭代运算,得到目标图像其中λ为松弛因子,0<λ<2;所述的判断迭代重建图像是否满足迭代收敛条件为:|Xm+1-Xm|<ε,ε=e‑3,若满足则结束迭代、输出图像;否则继续迭代,直到满足收敛条件;所述基于压缩感知的CT图像迭代重建可表示为如下函数:λ1和λ2的参数选择方法为:首先保持λ2不变,基于最大峰值信噪比选择参数λ1,同样方法选择参数λ2,能够减少CT成像系统扫描时间、加快成像速度、从而降低机械成本,并减少被检物体运动伪影,扩大临床应用范围;所述的维纳滤波降噪是采用维纳滤波算法对原始欠采样投影数据降噪,采用小波稀疏变换实现对降噪后投影数据稀疏化处理,对小波变换系数I1范数最小化;在图像迭代重建过程中,使图像总变差TV最小化。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学,未经南京邮电大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201410348947.1/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top