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公开(公告)号：CN104751429B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510040428.3
申请日：2015-01-27
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T5/10
Abstract: 基于字典学习的低剂量能谱CT图像处理方法，包括，（1）获取成像对象在低剂量射线下的低能量CT投影数据和高能量CT投影数据，进行重建获得低剂量下低能量CT图像和高能量CT图像；（2）进行物质分解，获得低剂量下的水基图和骨基图；（3）构建用于能谱CT图像成像的目标函数；（4）对目标函数采用分裂Bregman算法求解，得到能谱CT图像成像结果。本发明采用基于字典学习的稀疏表达模型，结合能谱CT基物质图像间的梯度信息，实现了对能谱CT基物质图像去噪。可实现使用低剂量发射的同时，仍能保证产生高质量的能谱CT基物质图像。
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公开(公告)号：CN103810712B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410079014.7
申请日：2014-03-05
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开一种能谱CT图像质量的评价方法，包括步骤：通过能谱CT图像获取40～140keV能量范围的101个单能量图像；在每个单能量图像里确定感兴趣组织结构和背景结构后，在感兴趣组织结构和背景结构中分别选取同样大小的感兴趣区域ROI；分别计算感兴趣组织结构的自感兴趣区域ROI的均值 1和方差背景结构的感兴趣区域ROI的均值 0和方差计算每个单能量图像感兴趣组织的伪理想观察员信噪比PIO SNR；根据每个单能量图像的伪理想观察员信噪比PIO SNR画出PIO SNR随能量变化曲线，确定最佳能量点。本发明能够快速地确定感兴趣区域最佳能量点，并且充分考虑了背景噪声和感兴趣区域噪声之间的相关性；本法方法更加接近符合人眼视觉系统特性，具有比较稳定、效率更高的优点。
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公开(公告)号：CN103810734B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410072366.X
申请日：2014-02-28
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开一种低剂量X射线CT投影数据恢复方法，其包括步骤：获取低剂量X射线CT图像的投影数据yraw；对投影数据yraw构建基于惩罚加权最小一乘的数据恢复模型并对投影数据yraw进行数据恢复处理，得到恢复的投影数据yrestored，其中，p为待求的理想投影数据，参数λ为一非负实数，w为权重因子，或者其中，参数β和ε均为非负实数，为投影数据yraw的方差；对恢复的投影数据yrestored采用解析重建方法进行图像重建，得到最终的低剂量X射线CT图像。本发明能够针对降低管电流和扫描时间的低剂量CT投影数据进行数据恢复处理，然后通过解析重建方法进行图像重建，能够有效地去除图像噪声并抑制条形伪影，同时较好地保持图像细节信息。
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公开(公告)号：CN104299239A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410570293.7
申请日：2014-10-23
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T2207/10104 , G06T2207/30048
Abstract: 一种基于散度的动态PET图像因子处理方法，包括如下步骤，（1）利用PET成像设备进行动态扫描并进行图像重建，得到动态PET图像；（2）建立因子分析模型；（3）定义动态PET图像与因子分析模型的散度；（4）最小化散度得到初级因子图像和对应的初级因子；（5）最小化初级因子图像间的重叠程度，得到最终因子图像和对应的最终因子。本发明利用了动态PET图像与因子分析模型的散度测度，可以根据动态PET图像噪声不同分布特性，进行因子分析，得到相应的因子图像及因子。由于对分解得到的因子图像加入了唯一性约束使得得到的因子图像之间重叠度最小，可以有效提高因子图像的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103810735A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410072591.3
申请日：2014-02-28
Applicant: 南方医科大学
Abstract: 本发明公开一种低剂量X射线CT图像统计迭代重建方法，包括步骤：对CT设备的低剂量X射线CT图像的投影数据yraw进行图像重建，得到迭代初始图像μinit；对投影数据yraw进行数据恢复处理，得到恢复后的投影数据yrestored，对恢复后的投影数据yrestored进行图像重建，得到参考图像μref；以参考图像μref和迭代初始图像μinit，按R(μinit)=φ(μinit-SRNLM(μinit))构建边缘保持先验R(μinit)，其中，φ()为能量势函数，SRNLM(μinit)为由参考图像μref引导的非局部均值滤波；根据迭代初始图像μinit边缘保持先验R(μinit)，利用统计迭代公式进行迭代计算，得到迭代重建图像μiter；当对重建图像μiter进行迭代计算的结果满足迭代终止条件时，迭代终止，获得低剂量X射线CT图像最终的重建图像。本发明能够有效地去除图像噪声并抑制条形伪影，同时较好地保持图像细节信息。
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公开(公告)号：CN103247061A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310045123.2
申请日：2013-02-05
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 一种X射线CT图像的增广拉格朗日迭代重建方法，其特征在于：依次包括如下步骤：（1）获取CT设备的系统参数和低剂量扫描协议下的投影数据；（2）对步骤（1）中的投影数据进行逐个数据点上的方差估计，并对步骤（1）中的投影数据进行滤波反投影得到初始图像；（3）以步骤(2)中得到的初始图像作为迭代的初始图像进行迭代重建，根据迭代公式、 进行循环迭代，获得最终的重建图像。本发明同时提出了对上述迭代公式的优化算法。本发明适用性宽，迭代次数少，成像质量高。
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公开(公告)号：CN103136731A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310045100.1
申请日：2013-02-05
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种动态PET图像的参数成像方法,依次包括如下步骤：（1）获取动态PET所有时间帧的投影数据；（2）对步骤（1）中获取的动态PET投影数据采用PET重建方法进行图像重建，获取动态PET图像；（3）设计动态PET图像滤波器，对步骤（2）中获取的动态PET图像进行降噪处理；滤波器的形式为：，权重因子；（4）对步骤（3）降噪处理后的动态PET图像进行参数成像。本发明的动态PET图像的参数成像方法由于设计了动态PET图像滤波器，能够有效消除图像噪声、提高参数图像的质量。
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公开(公告)号：CN102737392A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210186972.5
申请日：2012-06-07
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种低剂量X线CT图像的非局部正则化先验重建方法，包括(1)利用X线CT成像设备采集病人先前扫描的标准剂量图像；(2)利用X线CT成像设备在Low-mAs扫描协议下采集病人的CT投影数据，并同时获取相应的校正参数及系统矩阵；(3)根据步骤(2)中获得的投影数据满足的统计分布，构建用于图像重建的数学模型；(4)利用步骤(1)中的标准剂量图像构建先前标准剂量图像导引的非局部正则化先验，并采用最大后验估计方法进行模型转化，结合步骤(3)得到的数学模型构建用于重建图像的目标函数；(5)对步骤(4)中构建的用于CT图像重建目标函数采用迭代算法进行求解，完成图像重建。本发明可以实现Low-mAs扫描协议下低剂量CT图像的重建。
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公开(公告)号：CN102324089A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110195103.4
申请日：2011-07-13
Applicant: 南方医科大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于广义熵与MR先验的PET图像最大后验重建方法，(1)利用PET成像设备采集PET成像前的探测数据，同时获取成像设备中各种数据校正参数值及成像设备的系统矩阵；(2)构建用于重建PET图像的数学统计模型；(3)针对数学统计模型求解，采用最大似然法得到PET初值图像；(4)将预先获取的MR图像与PET初值图像进行配准；(5)通过广义熵与配准后的MR图像引入解剖先验，采用最大后验方法对PET图像的数学统计模型进行重建模型转化，得到带约束目标函数的优化方程；(6)采用迟一步算法进行迭代计算，得到最终的医学影像的重建图像。本发明可提高PET重建图像的视觉效果和量化指标。
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