CN116758183B - 一种cbct图像重建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种CBCT图像重建方法，包括获取待拍摄对象的目标位置的三维CT图像；依据三维CT图像与亮暗场进行负对数预处理后，将负对数预处理后第一重建投影图的边缘进行扩充；所述的扩充后的投影图进行加权处理，利用所述的重建后的三维体数据做正向投影，所述的正向投影影图和第一重建投影图进行拼接、加权和滤波反投影重建后获得目标图像。在常规的加权之间，将数据偏置方向扩充，消除了偏置过大对重建的影响，利用已知的体数据，将探测器偏置过大的原始数据进行了扩充，保证了扩充数据的准确性。从根本上解决了探测器偏置过大导致的伪影问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种CBCT图像重建方法。
背景技术
在CBCT即锥形束CT的成像领域，由于平板探测器的大小有限，想要在水平方向实现大视野成像，目前主要的办法是增大探测器的大小和增加探测器成像的偏置。以目前的技术来看，增加探测器的大小虽然可以有效增加CBCT的成像视野，但是这会大幅度提升整体的成本，因为较大的平板探测器的价格远远高于较小的平板探测器。此外，较大的探测器采图时间较长，通常会导致余辉等现象的产生。所以，目前主要利用增加探测器偏置的方法来扩大水平方向的视野。这样做的优点显而易见，就是在保持探测器不变的情况下，能够实现将近于两倍零偏置下的成像视野。但是目前这种方法依旧存在一定的缺陷，当探测器的偏置过大的时候，重建出来的图像将会产生新的伪影。
因为目前主要应用的重建算法是滤波反投影算法，在反投影重建之前，需要对投影图进行高通滤波，但是由于探测器偏置，需要在滤波之前对偏置处进行加权，这会使得在探测器的偏置附近产生过渡带，偏置越大，过渡越小，当偏置非常极限的时候，在偏置处将会产生剧变，导致滤波之后的图像在旋转轴附近产生伪影，在消除CBCT图像伪影方面，主要的也是两种方法，第一种是在体数据上进行滤波，这个一般称之为后处理；第二种是对投影图进行处理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种CBCT图像重建方法，以解决上述背景技术中提出的由于探测器偏置，需要在滤波之前对偏置处进行加权，这会使得在探测器的偏置附近产生过渡带，偏置越大，过渡越小，当偏置非常极限的时候，在偏置处将会产生剧变，导致滤波之后的图像在旋转轴附近产生伪影的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种CBCT图像重建方法，包括：
获取待拍摄对象的目标位置的三维CT图像，所述目标位置包括待拍摄对象的头部；
依据获取的所述拍摄对象的目标位置的三维CT图像与亮暗场进行负对数预处理后，将负对数预处理后第一重建投影图的边缘进行扩充，扩充后图像等效冗余数据量达到目标长度，得到扩充后的投影图；
依据所述的扩充后的投影图进行加权处理，然后进行滤波反投影算法重建，生成重建后的三维体数据，利用所述的重建后的三维体数据做正向投影，并且通过设置正向投影的几何参数，得到正向投影处理后的投影图即正向投影图；
利用所述的正向投影处理后的投影图和拍摄对象的目标位置的三维CT图像与亮暗场进行负对数预处理的第一重建投影图进行拼接，得到拼接投影图；
依据拼接投影图进行加权和滤波反投影重建后获得目标图像。
作为本发明进一步的方案：所述的第一重建投影图在偏置方向扩充一定的列数L，扩充方法为利用边界灰度值进行复制，或者以边界为对称轴进行镜像，然后重建得到一个新的三维体数据，即得到扩充后的投影图。
作为本发明进一步的方案：所述的重建得到一个新的三维体数据步骤的重建过程中进行加权处理。
作为本发明进一步的方案：所述的加权处理的方法为：在投影图上，根据射源对投影轴在探测器上的位置不同，对投影图不同区域采取不同的权重。
作为本发明进一步的方案：所述的正向投影处理后的投影图，通过把虚拟探测器向侧面扩大列数的方式从而设置正向投影的几何参数，获得一个相较于第一重建投影图在水平方向扩充了的投影图，扩充的方向为偏置一边。
作为本发明进一步的方案：所述的正向投影是模拟射源对待重建物体进行拍摄的过程，通过设备的成像几何，模拟一个虚拟的探测器从而模拟射源对待重建物体成像过程。
作为本发明进一步的方案：依据所述的正向投影处理后的投影图即正向投影图经过线性变换之后拼接到第一重建投影图上得到所述的拼接投影图。
作为本发明进一步的方案：将所述的第一重建投影图的数据记为im0，其长度和宽度分别为uNum和vNum，正向投影图的数据记为im1,其长度和宽度分别为uNum+L和vNum，正向投影图与第一重建投影图的重合部分记为im2，其长度和宽度分别为uNum和vNum,计算正向投影图和第一重建投影图重合部分每个像素点灰度值的比值，即im0与im2的比值，记为imRate，imRate的尺寸与第一重建投影图的尺寸一致。
作为本发明进一步的方案：依据所述的imRate的结果反映第一重建投影图的数据im0和正向投影图im2之间灰度的关系，其中，通过对投影图偏置一边的边界进行处理，得到探测器坏点因素影响imRate处理后的图像。
作为本发明进一步的方案：所述的投影图偏置一边的边界进行处理的处理方法包括以下步骤：
首先，选取imRate中靠近偏置一边边界的N列数据，对选取的N列数据每一行的数据进行排序，得到排序后的数据；
找到排序后的数据的中值，然后根据中值，找到排序前数据中与中值对用的值的索引坐标pos(i),i表示行数；
对于每一行的索引i，以pos(i)为起点，将正向投影图pos(i)与其右边界之间的所有数据乘上imRate中行索引为i的，列索引为pos(i)的值然后拼接到第一重建投影图上。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
利用减小偏置过大导致伪影问题的三维体数据，对其进行正向投影，此时由于存在探测器偏置的原因，重建的三维体数据视野较大，因此可以设置投影参数，得到一个较大的虚拟探测器，虽然在水平方向将探测器扩充了，但是扩充之后的探测器仍然能够正常对待重建物体进行成像，且不会导致重建区域外的数据被虚拟探测器采集到；然后可以利用正向投影得到的数据与第一重建投影图的投影图进行拼接，得到一个在探测器偏置方向经过扩充之后的投影图，从而可以间接减小探测器的偏置。将正向投影图拼接到第一重建投影图上之后，相当于等效的扩大了冗余区域，因为拼接之后，射源对旋转轴的投影距离图像边界更远，用现有的加权的方法进行加权的长度也就更长，此时权重变化较为平缓，也就是说扩充后保证了加权可以达到权重平滑过渡的效果，从根本上解决了探测器偏置过大导致的伪影问题。
附图说明
附图示出了本发明的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本发明的原理，其中包括了这些附图以提供对本发明的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分。
图1是CBCT图像重建方法的流程示意图。
图2为零偏置时成像光路图。
图3为偏置为offset时射源处于起始位置下的成像光路图。
图4为偏置为offset时射源旋转180°后位置下的成像光路图。
图5为偏置为offset时探测器平面图。
图6为冗余数据加权计算方法过程图。
图7为偏置为offset时实际成像的几何示意图。
图8为图7的俯视图。
图9为正向投影时的几何示意图。
图10为图9的俯视图。
图11为第一重建投影图和正向投影图的拼接过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于解释相关内容，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本发明的技术方案。
除非另有说明，否则示出的示例性实施方式/实施例将被理解为提供可以在实践中实施本发明的技术构思的一些方式的各种细节的示例性特征。因此，除非另有说明，否则在不脱离本发明的技术构思的情况下，各种实施方式/实施例的特征可以另外地组合、分离、互换和/或重新布置。
本文使用的术语是为了描述具体实施例的目的，而不是限制性的。如这里所使用的，除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式“一个(种、者)”和“所述(该)”也意图包括复数形式。此外，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”以及它们的变型时，说明存在所陈述的特征、整体、步骤、操作、部件、组件和/或它们的组，但不排除存在或附加一个或更多个其它特征、整体、步骤、操作、部件、组件和/或它们的组。还要注意的是，如这里使用的，术语“基本上”、“大约”和其它类似的术语被用作近似术语而不用作程度术语，如此，它们被用来解释本领域普通技术人员将认识到的测量值、计算值和/或提供的值的固有偏差。
在进行口腔CBCT拍摄时，虽然可以通过颌托等装置对被检体进行摆位固定，但同样也可能发生摆位存在较小偏差甚至可能是较大偏差的情况，摆位偏差会使得被检体的朝向偏离正前方，从而使得被检区域偏离图像的中心位置，因此难以通过该CBCT图像对待观测区域进行病灶、形态等情况的观测，利用该CBCT图像得到的侧位片或其他处理得到的结果也难以满足医学要求。
S100获取待拍摄对象的目标位置的三维CT图像，所述目标位置包括待拍摄对象的头部。
CBCT（锥形束计算机断层扫描）图像重建是一种在医学影像领域中常用的三维成像技术，用于获取人体内部的高分辨率图像。在CBCT图像重建的过程中，需要获取待拍摄对象的三维CT图像，其中包括待拍摄对象的头部。下面是该过程的详细步骤：
定位患者：在开始CBCT图像重建之前，首先需要将待拍摄的患者或对象定位到适当的位置，将患者放置在扫描设备的扫描区域内，并确保患者的头部位于所需的成像位置；
定位扫描区域：CBCT设备需要知道待拍摄区域的准确位置和大小，使用辅助线或者颌托定位来确保扫描区域与待拍摄对象的位置一致，从而获得所需的目标位置；
进行CT扫描：患者和扫描区域的位置被准确定位，CBCT设备开始进行CT扫描，利用X射线来获取多个不同角度的二维切片图像；
数据采集：扫描过程中，记录每个切片图像的位置和关联的数据；
三维重建：通过采集到的多个切片图像数据，可以利用计算机算法进行三维图像重建，在这一步骤中，会使用重建算法来将多个二维切片图像组合成高分辨率的三维CT图像，其中包括了待拍摄对象的头部。
在实际应用中，一般需要使得***的成像视野足够大，因此需要增大探测器的偏置来实现水平方向的大视野成像。但是增大探测器的偏置，需要对得到的投影图进行加权消除数据冗余的影响，但是当偏置过大时，加权方法没办法在极短的距离内完成平滑过渡，这将会导致后续的滤波过程放大了这种非平滑过渡产生的影响，从而最终在成像结果中引入伪影。
S200依据获取的所述拍摄对象的目标位置的三维CT图像与亮暗场进行负对数预处理后，将负对数预处理后第一重建投影图的边缘进行扩充，扩充后图像等效冗余数据量达到目标长度，得到扩充后的投影图。
这个过程涉及到CT图像重建中的一些预处理步骤，包括负对数预处理以及边缘扩充，以下是详细的步骤：
获取目标位置的三维CT图像：这一步骤已在上一个步骤中进行了说明，使用CBCT设备扫描待拍摄对象，然后通过重建算法得到目标位置的三维CT图像。
负对数预处理：这是一种用于减少CT图像中伪影和增强低对比度区域的预处理方法，在负对数预处理中，首先需要对CT图像进行负对数运算，公式如下：。
其中，x是原始CT图像中的像素值，x0为亮场图像中的像素值，f(x)是负对数预处理后的像素值，这个过程会增强CT图像中的边缘信息，减少伪影，提高图像质量。
第一重建投影图：负对数预处理后的CT图像可以用于生成投影图，这个投影图是一个中间步骤，用于后续的图像重建，投影图中包含了从不同角度观察的射线投影数据。
边缘扩充：边缘扩充旨在增加投影图的大小，使其达到目标长度。这种扩充可以通过插值方法完成，常见的方法有零填充、双线性插值等。这个步骤会在图像的边缘周围增加一些等效冗余数据，以满足后续重建算法的需求。
首先将偏置过大的投影图在偏置方向扩充一定的列数L，扩充方法可以是直接利用边界灰度值进行复制，或者以边界为对称轴进行镜像，从而使得需要加权的部分的宽度在可接受的范围内，然后进行重建得到一个三维体数据，具体算法流程如下：
1）获取探测器获得的投影图像；
2）对投影图像进行负对数运算，得到原始的投影图像；
3）根据偏置方向，将投影图像的偏置一侧扩充L个像素，L的选择要保证冗余数据部分的列数不小于某个最小值，以保证后续加权方法能够在加权范围内平滑过渡。这个扩充可以使用以下两种方法之一：
a.使用边界灰度值进行复制：将需要扩充的列直接复制边界处的灰度值。
b.以边界为对称轴进行镜像：以边界的灰度值为中心，将需要扩充的列进行镜像，从而使扩充部分更自然地过渡到原始图像。
利用经过扩充的投影图像进行三维重建，得到一个体数据。重建可以使用传统的CT重建算法，如滤波反投影方法。
分析重建得到的三维体数据。
虽然扩充部分的数据可能存在问题，但可以基于这个体数据进行进一步的处理，如伪影校正、图像滤波、分割等操作，以提高重建图像的质量和准确性。
总的来说，这个方法通过在偏置方向扩充投影图像的方法，一定程度上减小了偏置过大带来的伪影问题。尽管扩充部分的数据可能有一些问题，但它仍然为进一步的处理提供了基础，可以帮助优化最终的三维体数据。
得到扩充后的投影图经过边缘扩充后，投影图的尺寸达到了目标长度，这可以用于后续的图像重建过程，以获得更准确的三维CT图像。
预处理步骤旨在优化CT图像的质量，以便在后续的重建过程中获得更准确、更清晰的三维图像。
S300依据所述的扩充后的投影图进行加权处理，然后进行滤波反投影算法重建，生成重建后的三维体数据，利用所述的重建后的三维体数据做正向投影，并且通过设置正向投影的几何参数，得到正向投影处理后的投影图即正向投影图。
这个过程涉及到基于扩充后的投影图进行加权处理、滤波反投影算法重建、生成三维体数据、以及使用三维体数据进行正向投影来生成正向投影图。以下是具体的步骤：
加权处理：根据之前扩充的投影图，利用加权方法对其进行处理。这个加权过程是为了对不同部分的投影数据赋予不同的权重，以减小偏置带来的伪影。
当探测器偏置为零时：
在CBCT成像中探测器的偏置为射源对***旋转轴的投影在探测器上的水平位置与探测器中心的距离。想要得到完整的CT重建图，对于某个待重建点p(x,y,z)，有且仅当存在0-180°的射线穿过点p时才能对p点进行准确的成像。因此，如图2所示，在探测器偏置为零时，旋转一圈之后，仅有图中圆形阴影部分有0-180°的射线穿过，所以成像视野的半径为: 。
当探测器的偏置为offset时（offset表示为探测器偏置的大小）：
产生数据冗余的原因为当探测器的偏置为零时，最大的成像视野由SAD和SID的比例以及探测器的尺寸决定，SAD表示射源到旋转中心的距离，SID表示x射源到探测器的距离，为了增大成像视野，最为方便有效的方法为增大探测器的偏置。如如图3和如图4所示：射源对旋转轴的投影不再在探测器中心，而是靠近探测器的边缘，此时探测器的偏置为offset，成像视野大小近似为: 。
但是在增大探测器的偏置时，射线穿过待重建点p(x,y,z)的次数不同，一部分0-180°每个扫描角度下仅有一次射线穿过，但是对于旋转轴附近，半径为的区域，将会有数据冗余，因为0-180°的射线可能两次穿过该重建区域，因为扫描是360°，该部分的冗余数据表现在探测器上为以射源对旋转轴的投影点为起始位置，到探测器的边界为结束位置，如图5所示，部分数据存在冗余。
消除冗余数据的加权方法：
以在投影图上，根据射源对投影轴在探测器上的位置不同，对投影图不同区域采取不同的权重。
如图6，射源对旋转轴的投影在探测器水平方向上为u0点，旋转轴在探测器上的投影点为o点（垂足），射源在探测器上的投影点为uS点（垂足）。对于每一个扫描角度，都可以通过固定的几何关系，计算出uS、o、u0的位置，以及计算出射源与这些点连线与探测器水平方向的夹角。根据上面说到的探测器偏置会在旋转轴投影附近产生数据冗余，因此，我们可以计算出探测器上冗余数据的最大范围为u1到uC。然后我可以根据扫面一圈的几何关系，计算权重，最终的权重计算公式为：。
根据上述公式，当uC-u1非常小的时候，也就是说权重在这个区间内由[0,2]权重变化非常剧烈，由于加权之后采用的是滤波反投影算法，需要对图像做高通滤波处理，因此会放大这种突变产生的影响，从而最终在重建的图像上产生由这种权重剧变导致的伪影。
滤波反投影算法重建：使用加权处理后的投影图像，利用滤波反投影算法进行三维重建。滤波反投影是一种经典的CT重建方法，它能够从投影数据中重建出三维体数据。该算法首先对投影数据进行滤波，然后进行反投影，得到三维体数据。
生成三维体数据：滤波反投影算法重建之后，得到了一个三维体数据，它代表了扩充后的投影图所对应的物体在三维空间中的分布。
正向投影：利用得到的三维体数据进行正向投影。
生成正向投影图：根据所设置的正向投影几何参数，从三维体数据生成正向投影图。正向投影图是将三维物体在不同角度下投影到二维平面上的图像，可以用于模拟实际的成像过程，进一步分析和处理。
由于正常加权处理不了，因此进一步进行处理：
请参阅图7和图8，射源对旋转轴的投影在探测器上的位置在水平方向上距离探测器中心的距离为探测器偏置，想要正常成像，探测器偏置必须小于，uSpacing为探测器的像素大小。在偏置过大的情况下上述加权算法在极短的距离内权重变化非常的剧烈，这将会影响该算法的效果。
请参阅图9和图10，先将偏置过大的投影图在偏置方向扩充一定的列数L，从而使得需要加权的部分的宽度在可接受的范围内，然后采用上述的加权方法进行常规的重建得到一个三维体数据。然后基于这个体数据进行进一步的修正处理，利用上述得到的减小偏置过大导致伪影问题的三维体数据，对其进行正向投影，正向投影的过程相当于模拟射源对待重建物体进行拍摄的过程，通过设备的成像几何，我们可以模拟一个虚拟的探测器来模拟射源对待重建物体成像过程，此时由于存在探测器偏置的原因，重建的三维体数据视野较大，因此可以设置投影参数，得到一个较大的虚拟探测器，虽然在水平方向将探测器扩充了，但是扩充之后的探测器仍然能够正常对待重建物体进行成像，且不会导致重建区域外的数据被虚拟探测器采集到。
S400利用所述的正向投影处理后的投影图和拍摄对象的目标位置的三维CT图像与亮暗场进行负对数预处理的第一重建投影图进行拼接，得到拼接投影图。
正向投影处理后的投影图：使用三维体数据进行正向投影生成的投影图。
拼接过程：将正向投影处理后的投影图与经过负对数预处理的第一重建投影图进行拼接。
得到拼接投影图：经过拼接过程后，得到了拼接投影图。
请参阅图11，将第一重建投影图与正向投影图进行拼接，得到新的投影图因为正向投影图是由有伪影的三维体数据正向投影获得，不能直接对其进行重建。此处最终的目的是解决因为偏置过大导致的伪影问题，所以此处必须是对第一重建投影图进行扩充。但是第一重建投影图亮度可能与正向投影图不一致，因此需要对正向投影图做一次线性变换之后再拼接到第一重建投影图上。具体拼接方法如下：
第一步：将原始的投影图数据记为im0，其长宽为uNum*vNum，正向投影图记为im1,其长宽为（uNum+L)*vNum，正向投影图与第一重建投影图重合部分记为im2，如图所示，其长宽为uNum*vNum,计算正向投影图和第一重建投影图重合部分每个像素点灰度值的比值，也就是im0与im2的比值，记为imRate，，imRate尺寸与第一重建投影图尺寸一致。
第二步：在上述公式中，imRate的结果不一定能完全反映第一重建投影图im0和正向投影图im2之间灰度的关系，因为可能由于探测器坏点等因素的原因，导致im0的灰度值并不与物体的吸收系数有关系，因此需要对这种情况进行一定的处理，以减小由于坏点等因素对imRate结果值的影响。因为需要在偏置方向上对第一重建投影图进行拼接，所以针对投影图偏置一边的边界进行处理，具体处理方法如下。
1.首先，选取imRate中靠近偏置一边边界的N列数据。
2.对选取的N列数据每一行的数据进行排序。
3.找到排序后部分的中值，然后根据中值，找到排序前数据中与中值对应的值的索引坐标pos(i),i表示行数。
4.对于每一行的索引i，以pos(i)为起点，将正向投影图pos(i)与其右边界之间的所有数据乘上imRate中行索引为i的值，列索引为pos(i)的值然后拼接到第一重建投影图上。具体公式如下：。
其中，i取[0,vNum)，j取[pos(i),uNum+extNum)。
将正向投影图拼接到第一重建投影图上之后，相当于等效的扩大了冗余区域，因为拼接之后，射源对旋转轴的投影距离图像边界更远，用上述加权的方法进行加权的长度也就更长，此时权重变化较为平缓，也就是说扩充后保证了加权可以达到权重平滑过渡的效果。并且扩充的数据为正向投影获得的数据，与真实投影数据一致，不存在扩充的数据错误的问题。所以直接对扩充后的数据进行加权即可。
S500依据拼接投影图进行加权和滤波反投影重建后获得目标图像。
拼接投影图：首先，由正向投影处理后的投影图和负对数预处理的第一重建投影图拼接而成的。
加权处理：在拼接投影图上进行加权处理。对拼接图像的不同部分进行加权。
滤波反投影重建：使用加权处理后的拼接投影图，应用滤波反投影算法进行三维重建。
得到目标图像：经过滤波反投影重建后，得到了最终的目标图像。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施方式所属技术领域的技术人员所理解。处理器执行上文所描述的各个方法和处理。例如，本发明中的方法实施方式可以被实现为软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储器。在一些实施方式中，软件程序的部分或者全部可以经由存储器和/或通信接口而被载入和/或安装。当软件程序加载到存储器并由处理器执行时，可以执行上文描述的方法中的一个或多个步骤。备选地，在其他实施方式中，处理器可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行上述方法之一。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，可以具体实现在任何可读存储介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施方式方法的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施方式的步骤之一或其组合。该存储介质可以是易失性/非易失性存储介质。
此外，在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读存储介质中。存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
就本说明书而言，“可读存储介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。可读存储介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，可读存储介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在存储器中。
本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述任一实施方式的CBCT图像的处理方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式/方式”、“一些实施方式/方式”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施方式/方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式/方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须是相同的实施方式/方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施方式/方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施方式/方式或示例以及不同实施方式/方式或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
本领域的技术人员应当理解，上述实施方式仅仅是为了清楚地说明本发明，而并非是对本发明的范围进行限定。对于所属领域的技术人员而言，在上述公开的基础上还可以做出其它变化或变型，并且这些变化或变型仍处于本发明的范围内。
Claims (8)
1.一种CBCT图像重建方法，其特征在于，包括：
获取待拍摄对象的目标位置的三维CT图像，所述目标位置包括待拍摄对象的头部；
依据获取的所述拍摄对象的目标位置的三维CT图像与亮暗场进行负对数预处理后，将负对数预处理后第一重建投影图的边缘进行扩充，扩充后图像等效冗余数据量达到目标长度，得到扩充后的投影图；
依据所述的扩充后的投影图进行加权处理，然后进行滤波反投影算法重建，生成重建后的三维体数据，利用所述的重建后的三维体数据做正向投影，并且通过设置正向投影的几何参数，得到正向投影处理后的投影图即正向投影图；
利用所述的正向投影处理后的投影图和拍摄对象的目标位置的三维CT图像与亮暗场进行负对数预处理的第一重建投影图进行拼接，得到拼接投影图，其中，拼接投影图的拼接步骤为：
第一步：将所述的第一重建投影图的数据记为im0，其长度和宽度分别为uNum和vNum，正向投影图的数据记为im1,其长度和宽度分别为uNum+L和vNum，正向投影图与第一重建投影图的重合部分记为im2，其长度和宽度分别为uNum和vNum,计算正向投影图和第一重建投影图重合部分每个像素点灰度值的比值，即im0与im2的比值，记为imRate，imRate的尺寸与第一重建投影图的尺寸一致；
第二步：依据所述的imRate的结果反映第一重建投影图的数据im0和正向投影图im2之间灰度的关系，其中，通过对投影图偏置一边的边界进行处理，得到探测器坏点因素影响imRate处理后的图像；
依据拼接投影图进行加权和滤波反投影重建后获得目标图像。
2.根据权利要求1所述的CBCT图像重建方法，其特征在于，所述的第一重建投影图在偏置方向扩充一定的列数L，扩充方法为利用边界灰度值进行复制，或者以边界为对称轴进行镜像，然后重建得到一个新的三维体数据，即得到扩充后的投影图。
3.根据权利要求2所述的CBCT图像重建方法，其特征在于，所述的重建得到一个新的三维体数据步骤的重建过程中进行加权处理。
4.根据权利要求3所述的CBCT图像重建方法，其特征在于，所述的加权处理的方法为：在投影图上，根据射源对投影轴在探测器上的位置不同，对投影图不同区域采取不同的权重。
5.根据权利要求1所述的CBCT图像重建方法，其特征在于，所述的正向投影处理后的投影图，通过把虚拟探测器向侧面扩大列数的方式从而设置正向投影的几何参数，获得一个相较于第一重建投影图在水平方向扩充了的投影图，扩充的方向为偏置一边。
6.根据权利要求1所述的CBCT图像重建方法，其特征在于，所述的正向投影是模拟射源对待重建物体进行拍摄的过程，通过设备的成像几何，模拟一个虚拟的探测器从而模拟射源对待重建物体成像过程。
7.根据权利要求1所述的CBCT图像重建方法，其特征在于，依据所述的正向投影处理后的投影图即正向投影图经过线性变换之后拼接到第一重建投影图上得到所述的拼接投影图。
8.根据权利要求1所述的CBCT图像重建方法，其特征在于，所述的投影图偏置一边的边界进行处理的处理方法包括以下步骤：
首先，选取imRate中靠近偏置一边边界的N列数据，对选取的N列数据每一行的数据进行排序，得到排序后的数据；
找到排序后的数据的中值，然后根据中值，找到排序前数据中与中值对用的值的索引坐标pos(i),i表示行数；
对于每一行的索引i，以pos(i)为起点，将正向投影图pos(i)与其右边界之间的所有数据乘上imRate中行索引为i的，列索引为pos(i)的值然后拼接到第一重建投影图上。
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