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一种卡通纹理字典网络的有限角度CT金属伪影校正方法

申请号: CN202311747475.2
申请人: 燕山大学
申请日期: 2023/12/19

摘要文本

本发明公开了一种卡通纹理字典网络的有限角度CT金属伪影校正方法,包括如下步骤:步骤S1、模拟有限角度采样下金属影响的CT投影数据,即获得有限角度采样且含金属迹的正弦图,并对投影数据进行滤波反投影FBP操作,得到待重建的CT图像初始估计;步骤S2、将待重建的CT图像进行分解,得到卡通分量和纹理分量图像;步骤S3、建立基于卡通分量和纹理分量的优化模型;步骤S4、对构建的优化模型进行交替迭代最小化求解,分别对卡通分量、纹理分量和CT图像进行迭代更新;步骤S5、输出重建的高精度CT图像。本发明能够实现金属植入物存在下的有限角度CT高质量重建;所提出的卡通纹理深度字典网络具有模型可解释性。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种卡通纹理字典网络的有限角度CT金属伪影校正方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311747475.2
申请日 2023/12/19
公告号 CN117726704A
公开日 2024/3/19
IPC主分类号 G06T11/00
权利人 燕山大学
发明人 石保顺; 程诗展
地址 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号

专利主权项内容

1.一种卡通纹理字典网络的有限角度CT金属伪影校正方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤S1、模拟有限角度采样下金属影响的CT投影数据,即获得有限角度采样且含金属迹的正弦图,并对投影数据进行滤波反投影FBP操作,得到待重建的CT图像初始估计;步骤S2、将待重建的CT图像进行分解,得到卡通分量和纹理分量图像;步骤S3、建立基于卡通分量和纹理分量的优化模型;步骤S4、对构建的优化模型进行交替迭代最小化求解,分别对卡通分量、纹理分量和CT图像进行迭代更新;步骤S5、输出重建的高精度CT图像。