[发明专利]一种基于深度学习的X射线吸收衬度计算机断层成像不完备数据重建方法有效
| 申请号： | 201910991991.7 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110751701B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 傅健;董建兵;张昌盛 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;北京航空航天大学江西研究院 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明;安丽 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的X射线吸收衬度计算机断层成像不完备数据重建方法，该方法包括如下步骤：使用滤波反投影重建算法获得初始重建图像；对上述初始重建图像进行前向投影获得被伪影污染的投影序列；利用深度学习技术处理上述被伪影污染的投影序列，获得不含伪影的投影序列；利用滤波反投影重建算法对上述不含伪影的投影序列进行重建，获得最终的重建结果图像。本发明实施例相比于传统的不完备数据重建方法，计算流程简单、需要人为设置的参数更少，计算速度更快，图像质量更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 射线 吸收 计算机 断层 成像 完备 数据 重建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的X射线吸收衬度计算机断层成像不完备数据重建方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、使用滤波反投影FBP重建算法对X射线吸收衬度CT计算机断层成像系统所获得的不完备吸收衬度投影序列进行重建，获得初始重建图像；所述初始重建图像是由于投影序列不完备，在FBP初始重建结果中存在伪影和噪声；/n步骤2、利用前向投影算子对所述的初始重建图像进行前向投影，获得被伪影污染的完备投影序列；所述被伪影污染的完备投影序列是通过前向投影操作，将图像结构信息以及伪影一起前向投影到投影序列中，序列数量满足完备性条件，即满足奈奎斯特采样定理；/n步骤3、利用深度学习技术对所述的被伪影污染的完备投影序列进行处理，获得不含伪影的完备投影序列；所述不含伪影的完备投影序列是利用深度学习技术对被伪影污染的完备投影序列进行处理，得到的投影序列已不再包含伪影，且序列数量满足完备性条件；/n步骤4、利用FBP重建算法对所述的不含伪影的完备投影序列进行重建，获得最终重建图像。/n
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