【摘要】 本发明涉及一种CT透射成像射束硬化校正方法，特别是涉及一种基于基图像TV最小化模型的CT射束硬化校正方法。一种基于基图像TV模型的CT射束硬化校正方法，在建立带有可调参数的射束硬化校正模型的基础上，通过下述步骤完成：首先，在不同的可调参数条件下，原始投影数据经该模型预处理变换得到多组预处理投影序列，然后，分别对预处理投影序列进行重建得到一系列校正基图像，并以目标图像的全变分函数作为代价函数，通过迭代法求得加权系数最优解，最后，将得到的系列基图像加权求和，形成最终重建图像。与传统方法相比，不需要扫描件材质、射线源条件等先验知识，不受外在条件限制，通用性强；在确定加权系数时是对线性组合求解，因此具有计算复杂度小，运算时间短的优点。 【专利类型】发明授权 【申请人】中国人民解放军信息工程大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】450002 河南省郑州市金水区俭学街7号 【申请人地区】中国 【申请人城市】郑州市 【申请人区县】金水区 【申请号】CN201210010808.9 【申请日】2012-01-13 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102609908B 【公开公告日】2014-02-12 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102609908B 【授权公告日】2014-02-12 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G06T5/00; G06T11/00; G01N23/04 【发明人】闫镔; 李庆亮; 江桦; 潘冬存; 李磊; 孙红胜; 张俊 【主权项内容】1.一种基于基图像TV模型的CT射束硬化校正方法，其特征是：在建立带有可调参数的射束硬化校正模型的基础上，通过下述步骤完成： 首先，在不同的可调参数条件下，原始投影数据经该模型预处理变换得到多组预处理投影序列； 然后，分别对预处理投影序列进行重建得到一系列校正基图像，并以目标图像的全变分函数作为代价函数，通过迭代法求得加权系数最优解； 最后，将得到的系列基图像加权求和，形成最终重建图像； 通过下述步骤建立射束硬化校正模型： 设P为多能谱射线条件下得到的原始投影，P'为P校正之后相应的投影数据，定义P'与P之间存在如下函数关系： P'=S(P) (6) 其中，S为预校正函数，S是线性函数、指数函数或幂函数，结合幂函数与指数函数，设计函数S的形式如下： S(P)=P (7) 加入不定参数n(n∈N+)，即Sn(P)=Pn(n∈N+)，利用Sn(P)拟合校正曲线，对n取不同的值则得到不同的Sn(P)，表示以不同的程度对投影值进行校正， 针对出现欠校正和过校正的情况，赋以Sn(P)不同的权重系数cn，来平衡欠校正和过校正的现象；Sn(P)加权求和后作为最终的预处理投影数据，即， 式中系数cn通过代价函数来确定， 对预处理后的投影数据进行重建便得到相应的基图像，表示为： fn(r)=R-1Sn(P) (9) 式中R-1为Radon逆变换；fn(r)是三维空间函数；r∈Ｒ3且r≡(x, y, z)，那么，最终重建图像为 即，最终重建图像可由基图像经线性组合得到； 使用TV作为代价函数来评价式中最终重建图像f(r)，求解线性加权系数最优解，通过求解式： 来确定c，式中加入约束条件a.c=const以避免c=0的情况， 令 则： 设式最小值为0，得： 将式代入得， 由式知， 令 则由式知：B=a.c，因此，c=B-1a， 使用迭代法求解线性系统c=B-1a，操作步骤如下： 1)给c赋估计值 求出c; 2)利用约束条件a.c=const对求出的c进行修正; 3)将修正之后的c代入式继续下一次迭代; 4)重复步骤2)、3)，不断修正估计值，直到c值达到收敛条件。 【当前权利人】中国人民解放军信息工程大学 【当前专利权人地址】河南省郑州市金水区俭学街7号 【引证次数】4.0 【被引证次数】1 【他引次数】4.0 【被自引次数】1.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】37

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