[发明专利]基于混合高斯/泊松最大似然函数的CBCT三维重建方法有效
| 申请号： | 201811286785.8 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109472841B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 田昕;郑蓉珍;赵芳;李波;李松 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合高斯/泊松最大似然函数的CBCT三维重建方法，属于统计迭代重建算法，是通过对投影数据的统计特性进行分析建立目标函数，利用一定的估计方法重建出高质量的图像。本发明首先通过anscombe变换将服从高斯‑泊松混合分布的实测投影数据变换为近似服从高斯分布，达到稳定噪声方差的目的，再通过梯度下降法求解混合高斯/泊松最大似然函数，结合三维全变分正则化方法(3D‑Total Variation,3D‑TV)进行迭代重建，从而达到改善重建图像质量的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 最大 函数 cbct 三维重建 方法 | ||
【主权项】：
1.基于混合高斯/泊松最大似然函数的CBCT三维重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，设置系统参数和重建图像估计值，并加载真实投影数据；步骤2，对真实投影数据进行anscombe变换；步骤3，根据预设的迭代次数t，若当前迭代次数在预设的迭代次数内且未达到迭代终止条件e，则进入迭代循环内具体包括步骤4和步骤5，对重建结果进行迭代计算逼近更优值，否则退出；步骤4，对估计值的投影数据进行anscombe变换，并以真实投影数据的anscombe变换结果和估计值投影数据的anscombe变换结果为基础，以求解重建图像X的最大似然函数作为目标函数，求解最大似然函数更新图像的重建结果；步骤5，对重建图像进行3DTV正则化平滑去噪，优化重建结果，更新迭代步长进行新一轮的迭代计算。
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