ct中金属伪影的校正研究

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1、南方医科大学2010级硕士学位论文cT中金属伪影的校正研究StudyonMetalArtifactReductioninComputedTomography课题来源：国家自然科学基金(30970866)；广东省战略性新兴产业核心技术攻关(2011A081402003)学位申请导师姓专业名培养类培养层所在学人洪虹名周凌宏教授称生物医学工程型学术型次硕士院生物医学工程答辩委员会主席吴效明教授答辩委员会委员袁衡新教授张书旭主任技师声产炙教授陈超敏教授2013年4月3日广州硕士学位论文IUllIIlUlIIIIII

2、IIY2405805CT中金属伪影的校正研究硕士研究生：洪虹指导老师：周凌宏摘要从1972年第一台临床CT机问世以来，CT机已经成为医院中不可缺少的临床诊断设备和科研工具。CT图像不仅可以用于人类疾病的诊断，还在许多其它领域得到了应用。然而，实际的和理想的CT系统之间总是存在着差异，具体反映为数据的不准确，由这些不准确的数据重建图像就会产生各种伪影。根据伪影形成原因和伪影特点的不同，一般有几何伪影、硬化伪影、散射伪影、运动伪影和金属伪影等。其中金属伪影的存在一直是影响CT图像质量的重要因素。在临床应用时，利

3、用CT对病人进行扫描难免会遇到病人携带或体内含有金属的情况，这些金属使得重建之后的图像中出现明暗交错的条纹伪影。通常情况下，这些伪影不会导致误诊，因为人体组织的病理学特征和它们的表现不一样。然而，当它们出现的强度和区域很大时，会降低图像质量甚至导致图像不能阅读。金属伪影的成因相当复杂。金属物体可以导致射束硬化、部分容积或工作于数据采集电子设备的动态范围底部。此外，有证据表明，金属物体的运动是伪影产生过程中的一个主要原因。可见，造成金属伪影的因素很多，但其根本原因仍与金属本身的高衰减特性有关，物质的高衰减使X

4、射线硬化，同时也会使散射现象加剧。针对该问题，学术界提出了各种金属伪影校正方法(MetalArtifactReduction，MAR)。这些校正方法大致可以分为三类：迭代重建方法、投影插值方法和混合摘要法。迭代法也被称为“逐步近似法”，是解矩阵方程时常用的方法。迭代法假设图像是均匀的，开始时可设置矩阵中的值为任意值，然后将理论计算值与实测投影值进行比较，并对二者之间的差进行修正。如此不断重复，直至假设值与测量值相同或在可接受的误差范围内为止。迭代算法又可分为两类：基于代数迭代重建法和基于统计迭代重建法。19

5、70年，Gordon等将代数迭代重建算法(AlgebraicReconstructionTechnique，ART)概念引入图像重建领域。ART重建算法是一个对修正图像向量不断迭代的过程。它先将被重建区域离散化为一幅数字化图像，然后从不同的角度对其进行投影，由这些投影数据建立线性方程组，通过迭代该方程组得到被重建区域的衰减系数分布。这里的衰减系数即图像的像素值，可以看作是线性方程组的未知数。当所重建的图像像素一定时，只要建立的方程数目足够多，就可以通过解此线性方程组来确定衰减系数的值，从而重建图像。当CT图

6、像中含有金属伪影时，投影数据在某些区域缺失，可以认为是某些线性方程组的缺失，但只要方程组数目足够大，仍然可以重建图像。统计迭代重建法由目标函数和迭代方法组成。常见的目标函数有最大似然(MaximumLikelihood，ML)函数，最大后验概率(MaximumaPosteriori，MAP)和最小均方误差等。迭代方法有期望最大法(ExpectationMaximization，EM)，最速下降法和共轭迭代法等。不同的目标函数和迭代方法组合可以形成不同的统计迭代重建法，如最大似然期望最大算法(MaximumL

7、ikelihoodExpectationMaximization，MLEM)和最大后验概率期望最大算法(MaximumaPoStedodExpectationMaximization，MAPEM)。迭代法是利用迭代重建算法重建物体以消除金属伪影的方法，能有效去除金属伪影和抑制噪声，但其运算量非常大，速度慢，难以被实际应用。投影插值法一般都是基于滤波反投影(FilteredBackProjection，FBP)算法。相对于迭代重建法，FBP算法计算量小，速度快，实用性更高。但它对金属等II硕士学位论文高衰减物

8、质极为敏感，当数据发生突变时，明显的伪影会出现在重建图像中。当被扫描的物体含有金属时，投影的金属轨迹边缘的数据会发生突变，使重建的图像在金属物周围出现伪影。如果能够避免邻近金属轨迹的投影数据发生突变，就能消除金属伪影。投影插值法就是基于这一思想产生的。它的流程如下：首先利用FBP算法对初始投影重建得到未校正、含有金属伪影的图像，从未校正图像中分割出金属，再对分割出的金属进行前向投影以确定投影中金属轨迹的位置；然后