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    重庆时时彩后三和尾: 一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201710017797.X

    申请日:

    2017.01.11

    公开号:

    CN106683146A

    公开日:

    2017.05.17

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 11/00申请日:20170111|||公开
    IPC分类号: G06T11/00 主分类号: G06T11/00
    申请人: 上海联影医疗科技有限公司
    发明人: 曹文静; 程李成
    地址: 201807 上海市嘉定区城北路2258号
    优先权:
    专利代理机构: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 孟金喆;胡彬
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710017797.X

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.09|||2017.05.17

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法,该方法包括如下步骤:获取扫描的原始投影数据,并根据所述原始投影数据生成初始重建图像;根据所述原始投影数据获取噪声估计值;根据所述噪声估计值计算目标函数的权重数据;将所述初始重建图像作为初始值,基于所述目标函数进行迭代,获得目标重建图像。本发明解决了在不同的扫描情况,对图像重建质量的改善。

    权利要求书

    1.一种图像重建方法,其特征在于,包括如下步骤:
    获取扫描的原始投影数据,并根据所述原始投影数据生成初始重建图像;
    根据所述原始投影数据获取噪声估计值;
    根据所述噪声估计值计算目标函数的权重数据;
    将所述初始重建图像作为初始值,基于所述目标函数进行迭代,获得目标重建图像。
    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述权重数据按照如下公式计算:
    <mrow> <mi>W</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mi>n</mi> </msup> </mfrac> </mrow>
    其中,为噪声估计值,所述噪声估计值至少包括量子噪声估计值,n为一个大于0小于
    1的数。
    3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述n的值为
    4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述噪声估计值还包括电子噪声估计
    值。
    5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
    按照如下公式计算噪声估计值
    <mrow> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> </mrow>
    其中,为量子噪声的噪声估计值,C为一个可变常数且与电子噪声相关。
    6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述原始投影数据获取噪声估计值包
    括:
    按照如下公式计算噪声估计值
    <mrow> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>K</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,为量子噪声的噪声估计值,C、K是一个可变常数。
    7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述原始投影数据为计算机断层扫描数
    据。
    8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标函数为:
    <mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>x</mi> <mo>&GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>A</mi> <mi>X</mi> <mo>-</mo> <mi>Y</mi> <mo>|</mo> <msubsup> <mo>|</mo> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>&beta;</mi> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R(X)为
    惩罚项;β为惩罚因子。
    9.一种图像重建算法的参数确定方法,其特征在于,包括:
    为扫描设备配置设定扫描参数;
    采用所述扫描设备对扫描对象进行扫描,获取投影数据;
    采用迭代图像重建算法和目标函数,基于投影数据进行图像迭代重建,直至得到最终
    的目标图像;其中,所述目标函数至少包括反映噪声估计值的权重数据和用于平滑图像的
    惩罚因子;
    重复执行上述操作,直至所述目标图像的图像质量达到预定图像质量,则建立当前采
    用的权重数据中校正项系数与当前配置的设定扫描参数的映射关系或者校正项系数和惩
    罚因子与当前配置的设定扫描参数的映射关系。
    10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述目标函数如下:
    <mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>x</mi> <mo>&GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>A</mi> <mi>X</mi> <mo>-</mo> <mi>Y</mi> <mo>|</mo> <msubsup> <mo>|</mo> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>&beta;</mi> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R(X)为
    惩罚项;β为惩罚因子。
    11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述权重数据按照如下公式计算:
    <mrow> <mi>W</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mi>n</mi> </msup> </mfrac> </mrow>
    其中,为噪声估计值,所述噪声估计值至少包括量子噪声估计值,n为一个大于0小于
    1的数。
    12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述n的值为
    13.根据权利要求11或12所述的方法,其特征在于,所述噪声估计值还包括电子噪声估
    计值。
    14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,
    按照如下公式计算噪声估计值
    <mrow> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> </mrow>
    其中,为量子噪声的噪声估计值,C为一个可变常数且与电子噪声相关。
    15.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,
    按照如下公式计算噪声估计值
    <mrow> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>K</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,为量子噪声的噪声估计值,C、K是一个可变常数。
    16.根据权利要求9所述的方法,其特征在于:所述设定扫描参数包括扫描射线剂量和
    驱动电压。
    17.根据权利要求16所述的方法,其特征在于,重复执行配置参数、扫描和迭代重建图
    像操作的过程中,具体包括:
    初始状态下,采用基准驱动电压和至少两个扫描射线剂量,作为设定配置参数;
    执行所述扫描和分别执行基于目标函数的迭代重建过程,直至确定目标图像,则记录
    基准驱动电压和各扫描射线剂量与权重数据中校正项系数的映射关系或者基准驱动电压
    和各扫描射线剂量与校正项系数和惩罚因子的映射关系。
    18.根据权利要求17所述的方法,其特征在于,重复执行配置参数、扫描和迭代重建图
    像操作的过程中,还包括:
    选择所述基准驱动电压、设定扫描射线剂量、以及存在映射关系的权重数据中校正项
    系数和惩罚因子,设置扫描设备和目标函数,并基于目标函数的迭代重建过程,获得第一目
    标图像;
    选择待测驱动电压,并采用所述设定扫描射线剂量、以及待测权重数据中校正项系数
    和惩罚因子,设置扫描设备和目标函数,并基于目标函数的迭代重建过程,获得第二中间图
    像;
    将第二中间图像与第一目标图像进行比对,当比对结果不满足预定图像质量时,迭代
    更新校正项系数和惩罚因子,当比对结果满足预定图像质量时,以所述第二中间图像作为
    第二目标图像;
    建立待测驱动电压和扫描射线剂量,与第二目标图像所对应的权重数据中校正项和惩
    罚因子之间的映射关系。
    19.根据权利要求18所述的方法,其特征在于:所述基准驱动电压为120kV。
    20.一种扫描设备的图像重建方法,其特征在于,包括:
    确定扫描设备当前所配置的设定配置参数;
    根据所述设定配置参数查找具有映射关系的目标函数参数,其中,所述目标函数参数
    包括权重数据中校正项系数和惩罚因子;
    基于设定配置参数对扫描对象进行扫描,以获取投影数据;
    根据所述投影数据确定噪声估计值,并根据噪声估计值和权重数据中校正项系数确定
    权重数据;
    采用图像迭代算法和目标函数,基于所述投影数据进行图像迭代重建,直至得到最终
    的目标图像。
    21.根据权利要求20所述的方法,其特征在于,所述目标函数的公式如下:
    <mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>x</mi> <mo>&GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>A</mi> <mi>X</mi> <mo>-</mo> <mi>Y</mi> <mo>|</mo> <msubsup> <mo>|</mo> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>&beta;</mi> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R(X)为
    惩罚项;β为惩罚因子。
    22.根据权利要求20所述的方法,其特征在于,根据所述投影数据确定噪声估计值,并
    根据噪声估计值和权重数据中校正项确定权重数据包括:
    按照如下公式确定所述权重数据W:
    <mrow> <mi>W</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mi>n</mi> </msup> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>

    其中,为量子噪声的噪声估计值,C为一个可变常数且与电子噪声相关,K是一个可变
    常数,n为一个大于0小于1的数。

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