具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

本发明实施例公开了一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法，如图1所示，包括：

步骤S10，从口腔锥形束CT系统获取在扫描轨迹所有不同角度下的含有金属原始投影数据，并经预处理得到每个角度下的原始投影P_org；

步骤S20，对原始投影正弦图P_org进行FDK重建得到重建图像I_org，然后对重建图像I_org执行金属区域分割及提取；

步骤S30，将重建图像I_org在金属区域置零并得到无金属图像I_non-metal；

步骤S40，对原始投影P_org进行线性插值校正，可得到无条状伪影但结构信息缺失的线性插值校正图像I_{li_correct}；

步骤S50，根据无金属图像I_non-metal和线性插值校正后的重建图像I_{li_correct}计算先验信息图像I_prior；

步骤S60，根据先验信息图像I_prior计算伪影信息图像I_streak，并对原始投影P_org进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图P_{prior_correct}；

步骤S70，根据去除伪影的修正投影图P_{prior_correct}，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像I_correct2；

步骤S80，将原始重建图像I_org中的金属部分回填至去伪影重建图像I_correct2的金属区域，可得到去除金属伪影的最终图像I_{final_correct}。

需要说明的是，本发明实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统，根据无金属图像I_non-metal和线性插值校正后的重建图像I_{li_correct}计算先验信息图像I_prior；根据先验信息图像I_prior计算伪影信息图像I_streak，并对原始投影P_org进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图P_{prior_correct}；根据去除伪影的修正投影图P_{prior_correct}，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像I_correct2。与现有技术相比，本发明可在口腔锥形束CT重建中去除金属伪影，便于医生进行口腔检查和阅片；可在金属伪影去除的同时抑制次生伪影，避免金属区域边界不连续和周围组织信息失真，保证医生口腔检查和诊断的准确性。

在可选的实施例中，步骤S20包括：

步骤S21，对重建图像I_org使用阈值法进行分割提取，得到金属区域标记图像M_I；

步骤S22，将金属区域标记图像M_I进行正投影，并在投影域得到相应的金属区域标记投影M_P；

步骤S23，对金属区域标记投影M_P进行膨胀，以将金属完整地分割提取出来。

在可选的实施例中，金属区域标记图像M_I，采用以下公式计算得出：

其中，M_I(x,y)表示金属区域标记图像M_I在位置坐标为(x,y)的像素标记值，T_m为金属阈值。本发明取值T_m＝4000HU，若重建图像I_org(x,y)大于阈值T，则M_I(x,y)标记为1，否则标记为0.

在可选的实施例中，步骤S40包括：

步骤S41，使用投影正弦图P_org在金属区域周围的有效像素对金属区域按行进行线性插值得到金属插值后的投影正弦图P_li；

步骤S42，再对线性插值校正后的投影正弦图P_li进行重建，可得到无条状伪影但结构信息缺失的图像I_li；

步骤S43，对重建图像I_li进行边缘保持的均值滤波，去除伪影和噪声，经滤波平滑后得到线性插值校正图像I_{li_correct}。在具体实施过程中，线性插值校正图像I_{li_correct}采用以下公式计算得出：

其中，I_li(x,y)表示图像I_li在位置坐标为(x,y)处的像素值，其邻域大小为(2r+1)×(2r+1)区域内的像素点表示为I_li(x+s,y+t)，根据如下式子对邻域像素计算滤波权重：

当邻域像素点与中心像素差异小于阈值T_li，则设置权重系数w_li(x+s,y+t)为1，否则为0。

在可选的实施例中，步骤S50包括：

步骤S51，将图像I_non-metal和图像I_{li_correct}相减，可得到差值图像I_diff；在具体实施过程中，差值图像I_diff采用如下公式计算得出：

I_diff(x,y)＝I_non-metal(x,y)-I_{li_correct}(x,y)。

步骤S52，对差值图像I_diff执行归一化操作，可得到归一化后的差值图像I_{diff_norm}；

步骤S53，根据差值图像I_{diff_norm}计算得出权重系数图像w；

步骤S54，根据权重系数图像w，将图像I_non-metal与图像I_{li_correct}加权求和，可得到保持金属周围组织信息和抑制伪影的先验信息图像I_prior。在具体实施过程中，先验信息图像I_prior采用如下公式计算得出：

I_prior(x,y)＝w(x,y)·I_non-metal(x,y)+(1-w(x,y))·I_{li_correct}(x,y)。

在可选的实施例中，差值图像I_{diff_norm}，采用以下公式计算得出：

其中，I_{diff_max}和I_{diff_min}分别为差值图像I_diff(x,y)的最大值和最小值。在具体实施过程中，当I_diff(x,y)大于或等于0时，使用最大值I_{diff_max}归一化；当I_diff(x,y)小于0时，使用最小值I_{diff_min}归一化；该归一化操作可将图像I_diff(x,y)像素值转换为-1～1之间，并得到相应的归一化图像I_{diff_norm}(x,y)。

在可选的实施例中，权重系数图像w，采用以下公式计算得出：

其中，α₁和α₂为放缩系数，分别控制组织结构保持的程度和暗带条状伪影的抑制程度。在具体实施过程中，当α₁越大，结构保持程度越高，但尽量避免设置过大以致亮带伪影的残留；当α₂越大，暗带条状伪影抑制程度越高。α₁和α₂两者取值范围均为5～100，本发明分别取值10和50。

在可选的实施例中，步骤S60包括：

步骤S61，将原始重建图像I_org与先验图像I_prior相减，可计算得到差值图像I_{diff_prior}；在具体实施过程中，I_{diff_prior}(x,y)＝I_org(x,y)-I_prior(x,y)。

步骤S62，将差值图像I_{diff_prior}在金属区域置零，可得到反映金属伪影的伪影信息图像I_streak；

步骤S63，对伪影信息图像I_streak进行正投影，可得到伪影信息投影P_streak；

步骤S64，将原始投影P_org在金属区域与伪影信息投影P_streak相减，可得到去除伪影的修正投影图P_{prior_correct}。

在可选的实施例中，修正投影图P_{prior_correct}，采用以下公式计算得出：

P_{prior_correct}(u,v)＝M_p(u,v)[P_org(u,v)-P_streak(u,v)]+[1-M_p(u,v)]P_org(u,v)。

在可选的实施例中，步骤S70包括：

步骤S71，对投影图P_{prior_correct}与线性插值校正投影P_{li_correct}进行加权求和，得到新的修正投影图P_correct；在具体实施过程中，修正投影图P_correct采用如下公式计算得出：

P_correct(u,v)＝w₁P_{prior_correct}(u,v)+(1-w₁)P_{li_correct}(u,v)

其中，w₁为权重常数，本发明取值为0.5。

步骤S72，对修正投影图像P_correct进行重建，得到重建图像I_correct；

步骤S73，将重建图像I_correct与线性插值校正图像I_{li_correct}以加权求和方式进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像I_correct2。在具体实施过程中，去除金属伪影的重建图像I_correct2采用如下公式计算得出：

I_correct2(x,y)＝w₂(x,y)I_correct(x,y)+(1-w₂(x,y))I_{li_correct}(x,y)。

其中，为了避免在保持组织结构的去伪影修正过程中的伪影残留，需按如下式子对权重系数w₂(x,y)进行设置。当I_correct(x,y)小于阈值T₁时，设置权重系数w₂(x,y)为0，使金属伪影去除程度最大，软组织更平滑；当I_correct(x,y)介于阈值T₁和T₂之间，设置权重系数w₂(x,y)为0.5，使软组织和骨组织过渡自然；当I_correct(x,y)大于阈值T₂时，设置权重系数w₂(x,y)为1，使金属伪影去除的同时能最大程度地保持骨组织结构信息，避免次生伪影。本发明的T₁和T₂取值分别为250HU和750HU。

本发明实施例还公开了一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除系统，包括CBCT设备、图像工作站以及显示器，CBCT设备在收到采集指令后对被扫描对象进行扫描采集得到投影数据,并传送给图像工作站处理，图像工作站对采集的CT数据进行重建及金属伪影去除，待处理完毕后将医学图像格式的图像送至显示器显示，显示器用于高分辨地显示CT图像并供医生阅片诊断。

工作原理：本发明实施例公开的一种口腔锥形束CT图像的金属伪影去除方法和系统，根据无金属图像I_non-metal和线性插值校正后的重建图像I_{li_correct}计算先验信息图像I_prior；根据先验信息图像I_prior计算伪影信息图像I_streak，并对原始投影P_org进行去伪影修正，得到去除伪影的修正投影图P_{prior_correct}；根据去除伪影的修正投影图P_{prior_correct}，从投影域和重建图像域进行图像融合，得到去除金属伪影的重建图像I_correct2。与现有技术相比，本发明可在口腔锥形束CT重建中去除金属伪影，便于医生进行口腔检查和阅片；可在金属伪影去除的同时抑制次生伪影，避免金属区域边界不连续和周围组织信息失真，保证医生口腔检查和诊断的准确性。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。