CN109544657B - 医学图像迭代重建方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种医学图像迭代重建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取初始图像；根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数，并根据正则化项参数数确定目标函数；根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。上述方法能够根据图像体积中的Z方向信息动态调整正则化项，通过动态调整正则化项使其适应不同的像素处的Z方向值，从而达到加快迭代重建的目的，并且能够有效的保留图像边缘信息，还能够对图像边缘处的伪影进行消除。
Description
技术领域
本申请涉及图像重建技术领域，特别是涉及一种医学图像迭代重建方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
迭代重建采用原始数据空间迭代，通过若干次的迭代，逐次对待处理的图像进行改善。在高对比度的情况下提高图像分辨率；在低对比度的情况下降低噪声。迭代重建的过程中由于正则化项的存在，如果使用边缘保持特性强的三维正则化，则在Z方向信息大的地方，由于Z方向边缘保持而导致图像出现不自然的伪影。
计算机断层扫描设备获取的断层图像为横断面图像，也就是XY平面的图像，Z方向为垂直于XY平面的方向。根据多幅断层图像重建三维图像的体素在XYZ空间的排布。上述这种伪影的产生，主要是因为三维正则化项包含了Z方向，而在Z方向出现伪影的区域都是Z方向信息比较大的地方，边缘保持特性会导致这部分区域的降噪效果变弱，从而在迭代过程中降噪效果差，从而在迭代完成后，在Z方向表现出边缘保持很好，因为实际上在Z方向上正则化项起到的作用小，而在X、Y方向就会看到不自然的出现伪影的图像。
目前的传统技术，通常使用很薄的层厚来重建图像，由于使用更薄的层厚，就降低了Z方向信息，也就可以降低伪影。但更薄的层厚图像所带来的问题是重建速度慢，而在临床医学中，重建速度是其广泛使用的关键因素。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够消除伪影并加快重建速度的医学图像迭代重建方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种医学图像迭代重建方法，所述方法包括：获取初始图像；根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
在其中一个实施例中，所述根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数包括：根据所述初始图像的Z方向信息和预设函数关系，计算得到正则化项参数，所述正则化项参数包括Z方向参数。
在其中一个实施例中，所述初始图像的Z方向信息包括初始图像的Z方向像素值变化信息；所述预设函数关系使得当所述初始图像的Z方向像素值变化增大时，所述正则化项参数减小或不变。
在其中一个实施例中，所述预设函数为以Z方向像素值作为自变量，以正则化项参数作为因变量的单调不减函数。
在其中一个实施例中，所述预设函数为具有一个或多个分界点的分段函数。
在其中一个实施例中，所述所述预设函数包括：预先设置第一阈值、第二阈值以及预设Z方向参数，且所述第一阈值大于所述第二阈值。
在其中一个实施例中，所述预设函数包括：若所述Z方向信息大于第一阈值时，则将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于等于第一阈值且大于等于第二阈值时，将所述正则化项中的Z方向参数根据预设曲线进行动态调整，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于第二阈值时，所述正则化项中的Z方向参数保持不变，得到所述正则化项。
一种医学图像迭代重建装置，所述装置包括：获取模块，用于获取初始图像；计算模块，用于根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；正则化项模块，用于根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；重建模块，用于根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下方法步骤：获取初始图像；根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种所述的方法的步骤。
上述医学图像迭代重建方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取初始图像，再根据初始图像获取其Z方向信息，根据Z方向信息得到正则化项，并根据正则化项参数确定目标函数。最终根据初始图像以及目标函数进行迭代重建。上述方法能够根据图像体积中的Z方向信息得到不同Z方向参数的正则化项，使正则化项能够适应不同的像素处的Z方向值，从而达到加快迭代重建的目的，并且能够更好的消除迭代重建时产生的伪影。
附图说明
图1为一个实施例中医学图像迭代重建方法的流程示意图；
图2为一个实施例中原始迭代重建方法得到的图像；
图3为一个实施例中调整Z方向参数后迭代重建方法得到的图像；
图4为另一个实施例中原始迭代重建方法得到的图像；
图5为另一个实施例中调整Z方向参数后迭代重建方法得到的图像；
图6为另一个实施例中原始迭代重建方法得到的图像；
图7为另一个实施例中调整Z方向参数后迭代重建方法得到的图像；
图8为一个实施例中医学图像迭代重建装置的结构框图；
图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
附图标记：获取模块100、计算模块200、正则化项模块300、重建模块400。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
图像重建主要包括去噪、去模糊、插值和超分辨率重建等几个方面的内容，而这几个方面的内容都属于病态反问题的范畴，直接求解并不能得到有效的稳定的解，一些经典的平滑算法往往会破坏边缘的很多细节信息。而基于正则化求解病态反问题，通过选取最优正则化参数进行图像重建能够有效的保留图像边缘信息，又能够对图像边缘处的伪影进行消除。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种医学图像迭代重建方法，包括以下步骤：
步骤S102，获取初始图像。
具体地，初始图像为医疗成像设备对待扫描物体进行扫描后生成的图像。其中，医疗设备可以为CT(计算机断层扫描设备)、PET-CT(正电子断层扫描设备)、磁共振设备等任一种医疗成像设备。
步骤S104，根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息。
具体地，根据得到的初始图像；计算相应初始图像的Z方向信息，其中所述初始图像的Z方向信息包括初始图像的Z方向像素值变化信息。
在其中一个实施例中，计算Z方向信息的公式为：
zgradx,y,z＝Ux,y,z-Ux,y,z+1
其中，zgradx，y，z表示Z方信息，Ux,y,z表示坐标(x,y,z)处的像素值。
目前在迭代重建中应用较为广泛的正则化项有总变分正则化(Total Variation，TV)以及基于马尔可夫随机场的正则化(Markov Random Fields，GGMRF)等。
在其中一个实施例中，总变分正则化(Total Variation，TV)的计算公式为：
其中，Ux,y,z表示坐标(x,y,z)处的像素值；Δx表示正则化项X方向参数，具体表示当前体积中每个体素在x方向的尺寸大小；Δy表示正则化项Y方向参数，具体表示当前体积中每个体素在y方向的尺寸大小；Δz表示正则化项Z方向参数，具体表示当前体积中每个体素在z方向的尺寸大小；ε为一个很小的参数值，用于避免在一阶导和二阶导的计算中除法出现除零的情况。
在其中一个实施例中，基于马尔可夫随机场的正则化(Markov Random Fields，GGMRF)的计算公式为：
其中，(xj，yj，zj)表示第j个像素的三维坐标；(xk，yk，zk)表示第k个像素的三维坐标；Uj表示第j个像素的像素值；Uk表示第k个像素的像素值；Δx表示正则化项X方向参数，具体表示当前体积中每个体素在x方向的尺寸大小；Δy表示正则化项Y方向参数，具体表示当前体积中每个体素在y方向的尺寸大小；Δz表示正则化项Z方向参数，具体表示当前体积中每个体素在z方向的尺寸大小；ε、p、r、c表示正则化参数。
在进行迭代重建之前，首先获取正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数，通过调整正则化项的参数在保持边缘细节信息的基础上，降低图像边缘处的伪影。
步骤S106，根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数。
具体地，根据所述初始图像的Z方向信息和预设函数关系，计算得到正则化项参数，所述正则化项参数包括Z方向参数。其中，所述初始图像的Z方向信息包括初始图像的Z方向像素值变化信息；所述预设函数关系使得当所述初始图像的Z方向像素值变化增大时，所述正则化项参数减小或不变。Z方向像素值变化可以用像素值梯度表示，也可以用相邻像素值差表示等。并且所述预设函数为以Z方向像素值作为自变量，以正则化项参数作为因变量的单调不减函数。并且所述预设函数为具有一个或多个分界点的分段函数。
根据上述的总变分正则化(Total Variation，TV)计算公式以及基于马尔可夫随机场的正则化(Markov Random Fields，GGMRF)计算公式，当Z方向层厚非常大时，Δz也会非常大，也就是说，当Z方向层厚趋近于无穷大时，Δz可以认为无限大，则公式中Δz项无限接近于零。为了降低Z方向信息大而引起的伪影，将Δz变为一个跟Z方向信息相关的变量，Z方向信息大的地方将Δz变大，也就是Z方向信息大的地方使正则化项的Z方向参数无限大；Z方向信息小的地方Δz保持不变，维持正则化项。也即，若所述Z方向信息大于阈值，则将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项，根据正则化项确定目标函数；若所述Z方向信息小于等于阈值，则根据Z方向信息计算得到所述正则化项，根据正则化项确定目标函数。其中，阈值为根据实际临床人体信息确定。
更具体的，预先设置第一阈值、第二阈值以及预设Z方向参数。其中，第一阈值大于第二阈值，并且预设Z方向参数大于正则化项中的原始Z方向参数。若所述Z方向信息大于第一阈值时，将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项，根据正则化项确定目标函数。其中较大的预设Z方向参数使正则化项中的Z方向信息无限接近于零。若所述Z方向信息小于等于第一阈值且大于等于第二阈值时，将所述正则化项中的Z方向参数根据预设曲线进行动态调整，得到所述正则化项，根据正则化项确定目标函数；若所述Z方向信息小于第二阈值时，所述正则化项中的Z方向参数保持不变，得到所述正则化项，根据正则化项确定目标函数。
在其中一个实施例中，调整Z方向参数的公式为：
其中，Δ′z为调整后的Z方向参数；zlimit为预设Z方向参数；zgrad为Z方向信息；T2为第一阈值；T1为第二阈值。Z方向信息小于等于第一阈值且大于等于第二阈值时，将所述正则化项Z方向参数根据预设曲线进行动态调整，预设曲线可以是线性曲线，也可以是经测试任意合理的曲线。其中，第一阈值、第二阈值根据实际临床人体信息确定。预设曲线为对实际临床数据进行机器学习得到的曲线。
上述的总变分正则化(Total Variation，TV)计算公式以及基于马尔可夫随机场的正则化(Markov Random Fields，GGMRF)计算公式，直接根据Z方向信息的大小，将Δz调整为Δ′z，得到正则化项，并建立确定目标函数。
在其中一个实施例中，可以给总变分正则化(Total Variation，TV)计算公式以及基于马尔可夫随机场的正则化(Markov Random Fields，GGMRF)计算公式乘以一个系数，该系数的大小与Z方向信息相关。根据Z方向信息确定系数，得到正则化项，并建立确定目标函数。例如所述系数与初始图像的像素梯度建立函数关系，使所述系数随初始图像像素变化的增大而减小。
步骤S108，根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
在其中一个实施例中，迭代重建的目标函数为：
其中，X为求解后得到的图像；Y为输入图像；A为当前医疗成像***的矩阵；W为依据噪声统计模型加入的加权系数；R(X)为正则化项；β为正则化项系数。
首先将初始图像输入，得到第一次求解后的图像；再将得到的第一次求解后图像输入，得到第二次求解后的图像，每一次迭代的输入都是将前一次得到的求解图像作为输入，得到最新的求解图像。直到得到的求解图像符合图像重建的需求，完成迭代重建。
具体地，将获取到的初始图像以及得到的正则化项，根据上述目标函数进行迭代重建，得到边缘信息完整，并且消除伪影的图像。
上述医学图像迭代重建方法，首先获取初始图像，再根据初始图像计算所述初始图像的Z方向信息，根据Z方向信息自适应的确定正则化项中Z方向参数，并根据Z方向参数确定目标函数，在根据初始图像以及目标函数进行迭代重建。也就是说，对于Z方向信息大对应的高密度的地方，使正则化项中的Z方向的比重无限趋近于零；对于Z方向信息小对应的低密度的地方，使正则化项中Z方向的比重保持正常；对于Z方向信息中等的地方，使正则化项中Z方向比重会降低。能够在层厚不变的情况下，根据Z方向信息自适应的确定Z方向在正则化项中的比重，在保持低密度特性好的同时减弱伪影。
如图2-7所示，图2为一个实施例中原始迭代重建方法得到的图像；图3为一个实施例中调整Z方向参数后迭代重建方法得到的图像；图4为另一个实施例中原始迭代重建方法得到的图像；图5为另一个实施例中调整Z方向参数后迭代重建方法得到的图像；图6为另一个实施例中原始迭代重建方法得到的图像；图7为另一个实施例中调整Z方向参数后迭代重建方法得到的图像。根据上述图像可以明显的看出，调整Z方向参数后的迭代重建方法重建后得到的图像低密度特性好，并且能够达到减弱伪影的目的。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种医学图像迭代重建装置，包括：获取模块100、计算模块200、正则化项模块300和重建模块400，其中：
获取模块100，用于获取初始图像；
计算模块200，用于根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；
正则化项模块300，用于根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；
重建模块400，用于根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
正则化项模块300，还用于根据所述初始图像的Z方向信息和预设函数关系，计算得到正则化项参数，所述正则化项参数包括Z方向参数。
所述初始图像的Z方向信息包括初始图像的Z方向像素值变化信息。所述预设函数关系使得当所述初始图像的Z方向像素值变化增大时，所述正则化项参数减小或不变。所述预设函数为以Z方向像素值作为自变量，以正则化项参数作为因变量的单调不减函数。所述预设函数为具有一个或多个分界点的分段函数。
迭代重建装置还包括：预设模块，用于预先设置第一阈值、第二阈值以及预设Z方向参数，且所述第一阈值大于所述第二阈值。
正则化项模块300，还用于若所述Z方向信息大于第一阈值时，则将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于等于第一阈值且大于等于第二阈值时，将所述正则化项中的Z方向参数根据预设曲线进行动态调整，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于第二阈值时，所述正则化项中的Z方向参数保持不变，得到所述正则化项。
关于医学图像迭代重建装置的具体限定可以参见上文中对于医学图像迭代重建方法的限定，在此不再赘述。上述医学图像迭代重建装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种医学图像迭代重建方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取初始图像；根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
根据所述初始图像的Z方向信息和预设函数关系，计算得到正则化项参数，所述正则化项参数包括Z方向参数。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若所述Z方向信息大于阈值，则将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于等于阈值，则根据Z方向信息计算得到所述正则化项。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若所述Z方向信息大于第一阈值时，则将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于等于第一阈值且大于等于第二阈值时，将所述正则化项中的Z方向参数根据预设曲线进行动态调整，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于第二阈值时，所述正则化项中的Z方向参数保持不变，得到所述正则化项。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取初始图像；根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；根据所述初始图像的Z方向信息得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据所述初始图像的Z方向信息和预设函数关系，计算得到正则化项参数，所述正则化项参数包括Z方向参数。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若所述Z方向信息大于阈值，则将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于等于阈值，则根据Z方向信息计算得到所述正则化项。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若所述Z方向信息大于第一阈值时，则将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于等于第一阈值且大于等于第二阈值时，将所述正则化项中的Z方向参数根据预设曲线进行动态调整，得到所述正则化项；若所述Z方向信息小于第二阈值时，所述正则化项中的Z方向参数保持不变，得到所述正则化项。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种医学图像迭代重建方法，其特征在于，所述方法包括：
获取初始图像；
根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；
根据所述初始图像的Z方向信息和预设函数关系，计算得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；其中，所述初始图像的Z方向信息包括初始图像的Z方向像素值变化信息，所述预设函数关系使得当所述初始图像的Z方向像素值变化增大时所述正则化项参数减小或不变，所述正则化项参数包括Z方向参数；
根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述预设函数为以Z方向像素值作为自变量，以正则化项参数作为因变量的单调不减函数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设函数为具有一个或多个分界点的分段函数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所述预设函数包括：
预先设置第一阈值、第二阈值以及预设Z方向参数，且所述第一阈值大于所述第二阈值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设函数包括：
若所述Z方向信息大于第一阈值时，则将所述正则化项中的Z方向参数调整为预设Z方向参数，得到所述正则化项；
若所述Z方向信息小于等于第一阈值且大于等于第二阈值时，将所述正则化项中的Z方向参数根据预设曲线进行动态调整，得到所述正则化项；
若所述Z方向信息小于第二阈值时，所述正则化项中的Z方向参数保持不变，得到所述正则化项。
6.一种医学图像迭代重建装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取初始图像；
计算模块，用于根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；
正则化项模块，用于根据所述初始图像的Z方向信息和预设函数关系，计算得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；其中，所述初始图像的Z方向信息包括初始图像的Z方向像素值变化信息，所述预设函数关系使得当所述初始图像的Z方向像素值变化增大时所述正则化项参数减小或不变，所述正则化项参数包括Z方向参数；
重建模块，用于根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下方法步骤：
获取初始图像；
根据所述初始图像计算所述初始图像的Z方向信息；
根据所述初始图像的Z方向信息和预设函数关系，计算得到正则化项参数，并根据正则化项参数确定目标函数；其中，所述初始图像的Z方向信息包括初始图像的Z方向像素值变化信息，所述预设函数关系使得当所述初始图像的Z方向像素值变化增大时所述正则化项参数减小或不变，所述正则化项参数包括Z方向参数；
根据所述初始图像和目标函数进行迭代重建。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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