本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像，具體地涉及一種散射偽影圖像校正方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、錐束計(jì)算機(jī)斷層掃描（cone?beam?computed?tomography，cbct）系統(tǒng)主要由x射線球管、平板探測(cè)器、運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)等組成，?錐束ct因使用大成像面積的平板探測(cè)器導(dǎo)致散射信號(hào)的大量增加，最終導(dǎo)致重建圖像出現(xiàn)對(duì)比度降低，ct值的偏移和散射偽影等問題，這大大降低了圖像質(zhì)量。在臨床實(shí)踐中，現(xiàn)有校正圖像偽影的方法測(cè)量散射信號(hào)的角度數(shù)量越多，被掃描物體受到的x射線劑量越高，而且容易受被掃描物體的形狀限制出現(xiàn)估算散射信號(hào)準(zhǔn)確性低的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題，本發(fā)明提供了一種散射偽影圖像校正方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

2、根據(jù)本發(fā)明的第一個(gè)方面，提供了一種散射偽影圖像校正方法，包括：獲取與目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象相關(guān)的投影信號(hào)，其中，投影信號(hào)是利用放射源基于m個(gè)投影角度對(duì)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行掃描得到的，m為大于1的整數(shù)；利用梯度采樣算法從m個(gè)投影角度中確定目標(biāo)采樣角度；獲取與目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)，其中，稀疏散射信號(hào)是利用放射源基于目標(biāo)采樣角度和阻擋板對(duì)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行掃描得到的，阻擋板設(shè)置在放射源與目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象之間；基于插值算法處理與目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)，得到與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)散射信號(hào)；根據(jù)與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的投影信號(hào)和目標(biāo)散射信號(hào)進(jìn)行圖像重建，生成散射偽影校正圖像。

3、可選的，利用梯度采樣算法從m個(gè)投影角度中確定目標(biāo)采樣角度包括：根據(jù)第i投影角度對(duì)應(yīng)的投影信號(hào)平均值與第i-1投影角度對(duì)應(yīng)的投影信號(hào)平均值之間的差值，確定第i-1投影角度的第i-1梯度值，其中，m≥i＞1，且i為整數(shù)；在i＞2、且在第1梯度值大于預(yù)設(shè)采樣梯度閾值的情況下，將第2投影角度確定為目標(biāo)采樣角度；在i＞2、且在第1梯度值小于或等于預(yù)設(shè)采樣梯度閾值的情況下，確定第1梯度值與第2梯度值的累加和，得到第2梯度累積值；在第2梯度累積值大于預(yù)設(shè)采樣梯度閾值的情況下，將第3投影角度確定為目標(biāo)采樣角度；在第2梯度累積值小于或等于預(yù)設(shè)采樣梯度閾值的情況下，確定第1梯度值至第3梯度值的累加和，得到第3梯度累積值；在第3梯度累積值大于預(yù)設(shè)采樣梯度閾值的情況下，將第4投影角度確定為目標(biāo)采樣角度。

4、可選的，利用梯度采樣算法從m個(gè)投影角度中確定目標(biāo)采樣角度還包括：在i＞2、且在第i-1梯度值大于預(yù)設(shè)采樣梯度閾值的情況下，將第i投影角度確定為目標(biāo)采樣角度，其中，第i-1投影角度為目標(biāo)采樣角度；在第i-1梯度值小于或等于預(yù)設(shè)采樣梯度閾值的情況下，根據(jù)第i-1梯度值和第i梯度值，確定第i梯度累積值；在第i梯度累積值大于預(yù)設(shè)采樣梯度閾值的情況下，將第i+1投影角度確定為目標(biāo)采樣角度。

5、可選的，預(yù)設(shè)采樣梯度閾值是基于如下操作得到的：根據(jù)m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的梯度值之和，確定總梯度值；根據(jù)總梯度值和預(yù)設(shè)采樣角度數(shù)量之間的比值，確定預(yù)設(shè)采樣梯度閾值。

6、可選的，根據(jù)與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的投影信號(hào)和目標(biāo)散射信號(hào)進(jìn)行圖像重建，生成校正散射偽影圖像包括：將與投影角度對(duì)應(yīng)的投影信號(hào)減去與投影角度對(duì)應(yīng)的目標(biāo)散射信號(hào)，得到與投影角度對(duì)應(yīng)的原射信號(hào)；利用降噪算法處理m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的原射信號(hào)，得到降噪信號(hào)；根據(jù)圖像重建算法處理降噪信號(hào)，生成散射偽影校正圖像。

7、可選的，圖像重建算法包括以下以下至少一項(xiàng)：濾波反投影算法、迭代算法、深度學(xué)習(xí)算法。

8、可選的，m個(gè)投影角度包括目標(biāo)采樣角度和非目標(biāo)采樣角度；其中，基于插值算法處理與目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)，得到與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)散射信號(hào)包括：基于插值算法處理目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)，得到與非目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的插值散射信號(hào)；利用平滑算法處理目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)、非目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的插值散射信號(hào)，得到與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)散射信號(hào)。

9、本發(fā)明的第二方面提供了一種散射偽影圖像校正裝置，包括：

10、第一獲取模塊，用于獲取與目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象相關(guān)的投影信號(hào)，其中，投影信號(hào)是利用放射源基于m個(gè)投影角度對(duì)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行掃描得到的，m為大于1的整數(shù)；

11、采樣模塊，用于利用梯度采樣算法從m個(gè)投影角度中確定目標(biāo)采樣角度；

12、第二獲取模塊，用于獲取與目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)，其中，稀疏散射信號(hào)是利用放射源基于目標(biāo)采樣角度和阻擋板對(duì)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行掃描得到的，阻擋板設(shè)置在放射源與目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象之間；

13、處理模塊，用于基于插值算法處理與目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)，得到與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)散射信號(hào)；

14、重建模塊，用于根據(jù)與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的投影信號(hào)和目標(biāo)散射信號(hào)進(jìn)行圖像重建，生成散射偽影校正圖像。

15、本發(fā)明的第三方面提供了一種電子設(shè)備，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，其中，當(dāng)一個(gè)或多個(gè)程序被一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行上述散射偽影圖像校正方法。

16、本發(fā)明的第四方面還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時(shí)使處理器執(zhí)行上述散射偽影圖像校正方法。

17、根據(jù)本發(fā)明提供的散射偽影圖像校正方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過利用梯度采樣算法從m個(gè)投影角度中確定目標(biāo)采樣角度；再將阻擋板置于放射源和目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象之間，獲取目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的散射信號(hào)，從而進(jìn)行插值和圖像重建處理得到散射偽影校正圖像。由于利用梯度采樣算法根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)物體的投影信號(hào)變化程度引導(dǎo)采樣，有效降低了非均勻物體稀疏采樣所造成的局部誤差；此外，僅采集少數(shù)目標(biāo)采樣角度的稀疏散射信號(hào)，再通過插值算法獲得全部投影角度各自的目標(biāo)散射信號(hào)，有效降低了額外掃描所帶來的額外時(shí)間和額外患者劑量。

技術(shù)特征：

1.一種散射偽影圖像校正方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用梯度采樣算法從所述m個(gè)投影角度中確定目標(biāo)采樣角度包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用梯度采樣算法從所述m個(gè)投影角度中確定目標(biāo)采樣角度還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)采樣梯度閾值是基于如下操作得到的：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)與所述m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的投影信號(hào)和目標(biāo)散射信號(hào)進(jìn)行圖像重建，生成校正散射偽影圖像包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述圖像重建算法包括以下至少一項(xiàng)：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述m個(gè)投影角度包括所述目標(biāo)采樣角度和非目標(biāo)采樣角度；

8.一種散射偽影圖像校正裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其上存儲(chǔ)有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時(shí)使處理器執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種散射偽影圖像校正方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取與目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象相關(guān)的投影信號(hào)，其中，投影信號(hào)是利用放射源基于m個(gè)投影角度對(duì)目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行掃描得到的，m為大于1的整數(shù)；利用梯度采樣算法從m個(gè)投影角度中確定目標(biāo)采樣角度；獲取與目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)，其中，阻擋板設(shè)置在放射源與目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象之間；基于插值算法處理與目標(biāo)采樣角度對(duì)應(yīng)的稀疏散射信號(hào)，得到與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)散射信號(hào)；根據(jù)與m個(gè)投影角度各自對(duì)應(yīng)的投影信號(hào)和目標(biāo)散射信號(hào)進(jìn)行圖像重建，生成散射偽影校正圖像。

技術(shù)研發(fā)人員：楊益東,詹昊霖
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9