摘 要

本发明公开了三维X射线成像系统截断伪影校正方法及装置，方法包括：创建数字乳腺成像系统以及数字乳腺模型；生成数字乳腺模型的第一投影数据和第二投影数据；训练深度神经网络，并根据深度神经网络得到网络模型的权重参数；获取真实采集的截断投影数据的外轮廓边界，根据权重参数预测完整的外轮廓边界；根据外轮廓边界确定缺失投影区域，并通过外插值对缺失投影区域进行补全；对补全的投影数据进行SART迭代重建，每次图像更新时对截断投影所更新的图像区域对权重参数进行更新，直至图像重建结束，得到去除截断伪影的重建图像。本发明降低了计算复杂度、简单高效，可广泛应用于计算机断层成像技术领域。

背景技术

据相关研究，乳腺癌已成为全球女性的头号癌症，我国乳腺癌发病率也在与日俱增。数字乳腺体层合成技术(Digital Breast Tomosynthesis，DBT)作为三维X射线成像的一项前沿技术，可提供比传统技术更清晰准确的伪断层图像，很好地降低组织重叠，有效提高乳腺癌病灶早期检出率并降低假阳性的误检率。
DBT技术通过有限大角度的旋转扫描获取乳腺组织数据，采用联合迭代重建(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique，SART)方式重建得到优质的三维断层图像。但受限于探测器尺寸，当旋转角度较大或在MLO体位拍摄时，部分乳腺组织超出探测器有效范围造成了投影数据截断缺失。受制于SART的迭代重建原理，重建图像的像素值会被不平等更新。若直接使用这类截断投影数据重建，重建图像的上下端会出现阶梯状的截断伪影，阻碍了乳腺结构和病灶的识别诊断，导致漏诊或误诊。解决此类伪影对乳腺三维成像筛查尤为重要。
为解决此问题，有技术专家提出对重建图像边界的邻域均值进行外插，对边界附近的体素进行补偿，但该方法的校正效果与邻域附近的体素分布及邻域形状的选取有关，易受限制。此外还有专家提出全局投影修正的校正方法，此方法每次迭代时根据相邻投影角度计算重建图像，并利用全局投影数据修正截断区域的体素值，以修正后的图像进行下一次迭代更新直到图像重建完成。但此方法的修正函数为经验公式，无严谨理论和数学推导，不一定是最优校正。也有相关技术提出利用探测器位置边缘在重建图像的各个映射位置的交点错位信息去校正映射位置的锯齿伪影(截断伪影)，但该方法只能抑制截断伪影而不能完全去除，且对设备的几何要求较高。因此，高效去除此类伪影仍是业界难题之一。