电子信息技术

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。

提升医学影像质量：通过卡通纹理字典网络，有效校正有限角度CT中的金属伪影，提高图像清晰度和诊断准确性，助力精准医疗。

减少辐射剂量：该方法可在有限角度扫描条件下实现高质量图像重建，降低患者接受的辐射剂量，提升CT检查的安全性。

加速术后评估与治疗：在骨科、牙科等金属植入物较多的领域，该方法可快速生成无伪影图像，为术后评估和治疗规划提供可靠依据。

推动智能影像分析：结合深度学习技术，实现自动化伪影校正，提高影像分析效率，为人工智能辅助诊断系统提供高质量数据支持。

1、本发明依据有限角度CT成像的原理，设计了基于卡通‑纹理深度字典网络用于LAMAR系统。现有的单独的有限角度CT重建和金属伪影校正的方法用于金属植入物存在下的有限角度CT重建质量差，本发明能够利用卡通和纹理知识从不完备的正弦图中重建出精度更好、细节更丰富的CT图像；

2、本发明用于同时解决有限角度CT重建和金属伪影校正问题，通过交替迭代优化算法的结构充分利用卡通、纹理知识进行高精度伪影校正，将迭代过程展开为网络；根据卡通纹理分量的不同特征设计相应的卡通纹理网络，能够重建出图像的细节结构，提高了重建质量，实现高精度金属伪影校正，且本发明设计的卡通‑纹理深度字典网络具有模型可解释性。