CT图像运动伪影处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种ct图像运动伪影处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

ct(computedtomography，简称ct，计算机断层扫描)成像包括cbct(cone-beamcomputedtomography，简称cbct、锥形束ct，全称锥形束计算机断层扫描)成像，锥形束ct是口腔颌面影像检查的首要手段。锥形束ct图像是通过对扫描投影数据进行图像重建而得到的，该扫描投影数据是由通过x射线管和x射线探测器器在被检体周围进行扫描而取得的多个数据视图构成。在扫描过程中，会有各种客观因素影响扫描的可靠性，其中包括患者的运动。患者自主或非自主运动会使扫描投影数据对应的锥形束ct图像中出现运动伪影，该运动伪影会妨碍医生的诊断与治疗。

现有技术主要通过阻止患者运动和跟踪患者运动的方式来去除锥形束ct图像中的运动伪影，前者通过头部固定装置固定患者头部，但该方法无法完全避免患者在扫描数据过程中的运动，且会影响扫描流程；后者是通过光学相机跟踪患者运动，然后在图像重建过程中进行运动补偿，但该方法需要在扫描投影数据获取过程中引入相机，容易对临床扫描流程造成干扰。

综上，现有运动伪影去除方法均需要依靠外部硬件设备，而外部硬件设备的引入均会对扫描流程造成影响，因此现有技术无法在不影响扫描流程的情况下去除锥形束ct图像中的运动伪影。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种ct图像运动伪影处理方法、装置、电子设备及存储介质，解决了现有技术存在无法在不影响扫描流程的情况下去除锥形束ct图像中的运动伪影的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种ct图像运动伪影处理方法，包括：

获取目标对象的当前待估图像，所述当前待估图像对应扫描投影数据；

在当前第一坐标系中确定所述当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据所述扫描投影数据、所述当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果；

如果所述当前估计结果未符合预设收敛条件，则根据所述当前估计结果更新当前第一坐标系，以及在更新后的当前第一坐标系中重新确定所述当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据重新确定的所述扫描投影数据、所述当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果；

如果所述当前估计结果符合预设收敛条件，则根据所述当前估计结果更新当前第一坐标系，并在更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对所述扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像。

第二方面，本发明实施例还提供了一种ct图像运动伪影处理装置，包括：

图像获取模块，用于获取目标对象的当前待估图像，所述当前待估图像对应扫描投影数据；

运动估计模块，用于在当前第一坐标系中确定所述当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据所述扫描投影数据、所述当前重投影数据以和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果；

第一判别模块，用于如果所述当前估计结果未符合预设收敛条件，则根据所述当前估计结果更新当前第一坐标系，以及在更新后的当前第一坐标系中重新确定所述当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据重新确定的所述扫描投影数据、所述当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果；

第二判别模块，用于如果所述当前估计结果符合预设收敛条件，则根据所述当前估计结果更新当前第一坐标系，并在更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对所述扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如任意实施例所述的ct图像运动伪影处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如任意实施例所述的ct图像运动伪影处理方法。

本发发明实施例提供的ct图像运动伪影处理方法的技术方案，将当前重投影数据与当前辅助投影数据引入运动估计有助于提高运动估计结果的准确性；在运动估计的迭代过程中，通过根据不符合预设收敛条件的当前估计结果更新当前第一坐标系，可以实现逐步遍历目标对象在扫描投影数据获取过程中的各种可能性运动，以及使得当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据携带相应的运动信息；在运动估计的迭代过程中，采用扫描投影数据以及携带有运动信息的当前重投影数据和当前辅助投影数据进行运动估计，可以逐步逼近所需的运动估计结果。可以理解的是，在当前估计结果符合预设收敛条件时，当前估计结果即为运动估计结果，因此基于该当前目标结果更新当前第一坐标系，即可将所需的运动估计结果整合至当前第一坐标系中，那么在更新后的当前第一坐标系中对扫描投影数据进行图像重建即是对扫描投影数据进行运动补偿图像重建，所得到的目标图像即是去除了运动伪影的锥形束ct图像，实现了目标重建算法与运动估计的完美结合，有效地解决了锥形束ct图像的运动伪影问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的ct图像运动伪影处理方法的流程图；

图2a是本发明实施例一提供的第一坐标系示意图；

图2b是本发明实施例一提供的第二坐标系示意图；

图3a是本发明实施例一提供的初始状态示意图；

图3b是本发明实施例一提供的目标状态示意图；

图4是本发明实施例二提供的ct图像运动伪影处理方法流程图；

图5是本发明实施例三提供的ct图像运动伪影处理方法流程图；

图6是本发明实施例三提供的基于区块的图像重建示意图；

图7是本发明实施例四提供的ct图像运动伪影处理装置的结构框图；

图8是本发明实施例五提供的计算机设备的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本发明实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本发明的技术方案，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

图1是本发明实施例提供的ct图像运动伪影处理方法的流程图。本实施例的技术方案适用于仅根据锥形束ct的扫描投影数据消除其ct图像中的运动伪影的情况。该方法可以由本发明实施例提供的ct图像运动伪影处理装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并配置在电子设备的处理器中应用。该方法具体包括如下步骤：

s101、获取当前待估图像，该当前待估图像对应扫描投影数据。

其中，扫描投影数据为目标对象的锥形束ct的原始投影数据。

获取到扫描投影数据之后，将初始第一坐标系作为当前第一坐标系，并在该当前第一坐标系中对该扫描投影数据进行图像重建以得到当前待估图像。其中，该步骤确定的当前待估图像为本实施例运动估计流程的输入图像，图像重建算法优选但不限于最大似然投射重建方法(maximumlikelihoodtransmissionreconstruction，简称mltr)。

s102、在当前第一坐标系中确定当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果。

其中，如图2a所示，第一坐标系为全局坐标系，包括每个投影角度对应的旋转角度和旋转时间t。该第一坐标系内的任一时刻的运动参数可表示为：

如图2b所示，第二坐标系为射线源-探测器坐标系，包括探测器在每个投影角度的旋转角度和旋转时间t。该第二坐标系内的任一时刻的运动参数可表示为：

sdetector,θ＝(ru,rv,rz,tu,tv,tz)^t

获取到当前待估图像之后，在当前第一坐标系中对该当前待估图像进行重投影和辅助投影，以得到相应的当前重投影数据和当前辅助投影数据。

其中，重投影数据是将当前待估图像投影到探测器之后，探测器接收的各投影值与其对应的射线穿越物体的长度值，可通过一个二维投影图像表示。

其中，辅助投影是在重投影的基础上，对每一个运动参数引入一个微小变化，以得到像素大小发生相应变化的二维图像。因为，假定运动参数的变化对投影数据的影响较小，那么在每一个角度，对于运动参数的投影的导数可被近似为投影像素灰度值大小的变化。基于预设估计顺序确定运动估计过程中的所有刚性运动参数中的当前待估参数；在第二坐标系中，根据扫描投影数据、当前重投影数据、当前辅助投影数据和已完成运动估计的刚性运动参数的估计结果完成当前待估参数的运动估计，以更新已完成运动估计的刚性运动参数的估计结果，直至已完成运动估计的刚性运动参数的估计结果包括所有刚性运动参数的估计结果，并将所有刚性参数的估计结果作为当前待估结果；其中，预设估计顺序为依次完成平移参数集合中的每个平移参数的运动估计，以及旋转参数集合中的每个旋转参数的运动估计。

其中，平移参数集合优选包括两个平移参数，旋转参数集合包括三个旋转参数。两个平移参数包括用于表示相对于探测器平面左右平移的第一平移参数以及表示相对于探测器平面上下平移的第二平移参数。之所以仅使用该两个平移参数，是因为相对于探测器平面垂直平移的第三平移参数对目标图像质量的影响可忽略不计，而且减少一个平移参数可以减少当前估计结果的数据计算量，从而提高当前估计结果的确定速度。

在一个实施例中，在当前次的运动估计迭代过程中，使用扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据，在第二坐标系中对当前待估参数进行解析优化计算以得到当前估计结果，具体如下：

其中，r是当前待估参数，δr是对r引入的变化，fmeas是扫描投影数据，freproj是当前重投影数据，fincre是当前辅助投影数据。

在一些实施例中，在确定完当前重投影数据、当前辅助投影数据之后，对扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据分别进行拉普拉斯高斯算子滤波，以更新扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据。采用拉普拉斯高斯算子滤波可以有效地突出高频图像内容，减少视野外缺失信息对运动估计的影响，从而有效缓解口腔颌面锥形束ct的有限视野问题。

其中，拉普拉斯高斯算子滤波算法如下：

其中，x、y为相应投影数据对应的投影图像中的像素的坐标，σ优选为1.0，窗口大小优选为7×7。

s103、如果当前估计结果未符合预设收敛条件，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，以及在更新后的当前第一坐标系中重新确定当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据重新确定的扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果。

如果当前估计结果没有符合预设收敛条件，则表示当前估计结果不能用于估计目标对象的运动，因此根据该当前估计结果更新当前第一坐标系，然后在更新后的第一坐标系中重新进行运动估计的迭代过程。具体为：在更新后的第一坐标系中重新确定当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据该扫描投影数据、重新确定的当前重投影数据和当前辅助投影数据再次确定用于估计目标对象运动的当前估计结果，并判断该当前估计结果是否符合预设收敛条件，如果没有符合预设收敛条件，则执行s103；如果符合预设收敛条件，则结束当前运动估计结果的迭代过程，并执行下一步骤，即s104。

图3a为当前待估图像对应的目标对象的运动状态，图3b为更新后的当前第一坐标系对应的目标对象的运动状态。可见，根据当前估计结果更新当前第一坐标系，可使更新后的当前第一坐标系携带有相应的运动信息，那么在更新后的第一坐标系中重新确定的当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据也携带有相应的运动信息，该运动信息使得运动估计的当前次的迭代结果，即当前估计结果更加逼近最终的运动估计结果。实现了通过调整第一坐标系调整目标对象的运动状态数据的技术效果。

s104、如果当前估计结果符合预设收敛条件，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，并在更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像。

如果当前估计结果符合预设收敛条件，则表示当前估计结果为最终的运动估计结果，因此根据该当前估计结果更新当前第一坐标系可以将该最终的运动估计结果对应的运动信息整合至更新后的当前第一坐标系中。

在将当前估计结果对应的运动信息整合至更新后的当前第一坐标系中后，在该更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像，相当于采用目标重建算法对扫描投影数据进行运动补偿图像重建以得到目标图像。

其中，目标重建算法优选但不限于fdk(feldkamp-davis-kres，简称fdk)图像重建算法。

本发发明实施例提供的ct图像运动伪影处理方法的技术方案，将当前重投影数据与当前辅助投影数据引入运动估计有助于提高运动估计结果的准确性；在运动估计的迭代过程中，通过根据不符合预设收敛条件的当前估计结果更新当前第一坐标系，可以实现逐步遍历目标对象在扫描投影数据获取过程中的各种可能性运动，以及使得当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据携带相应的运动信息；在运动估计的迭代过程中，采用扫描投影数据以及携带有运动信息的当前重投影数据和当前辅助投影数据进行运动估计，可以逐步逼近所需的运动估计结果。可以理解的是，在当前估计结果符合预设收敛条件时，当前估计结果即为运动估计结果，因此基于该当前目标结果更新当前第一坐标系，即可将所需的运动估计结果整合至当前第一坐标系中，那么在更新后的当前第一坐标系中对扫描投影数据进行图像重建即是对扫描投影数据进行运动补偿图像重建，所得到的目标图像即是去除了运动伪影的锥形束ct图像，实现了目标重建算法与运动估计的完美结合，有效地解决了锥形束ct图像的运动伪影问题。

实施例二

图4是本发明实施例二提供的ct图像运动伪影处理方法的流程图。本发明实施例是对前述实施例的优化。

相应地，本实施例的方法包括：

s2011、获取目标对象的扫描投影数据，将初始第一坐标系作为当前第一坐标系，以及在该当前第一坐标系中基于最大似然投射重建方法对扫描投影数据进行图像重建以得到初始图像。

其中，扫描投影数据为目标对象的原始扫描数据。

将初始第一坐标系作为当前第一坐标系，并在该当前第一坐标系中对扫描投影数据进行图像重建以得到初始图像，其中，图像重建方法优选但不限于最大似然投射重建方法。

s2012、按照下采样系数降低顺序，确定当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像，其中，最大下采样系数的解析度为1×1×1。

确定至少两个下采样系数，并按照下采样系数降低顺序确定当前下采样系数，然后确定该当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像。其中，该至少两个下采样系数中的最小下采样系数的解析度为1×1×1。在一个实施例中，该至少两个下采样系数包括3个下采样系数，它们的解析度分别为4×4×4、2×2×2和1×1×1，那么对于分辨率为512×512×512的初始图像来说，该3个下采样系数对应的三个采样图像的分辨率分别为128×128×128、256×256×256和512×512×512。

可以理解的是，根据下采样系数降低顺序确定当前下采样系数，可使当前下采样系数越来越小，而随着当前下采样系数的降低，当前下采样系数对应的当前待估图像的分辨率越来越高，在当前下采样系数为最小下采样系数时，当前待估图像即为初始图像。

s202、在当前第一坐标系中确定当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果。

s203、如果当前估计结果未符合预设收敛条件，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，以及在更新后的当前第一坐标系中重新确定当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据重新确定的扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果。

s2041、如果当前估计结果符合预设收敛条件，且当前下采样系数不是最小下采样系数，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，以及按照下采样系数降低顺序重新确定当前下采样系数，以及该当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像。

可以理解的是，由于当前下采样系数是按照下采样系数降低顺序确定的，因此，如果当前下采样系数不是最小下采样系数，那么至少该最小下采样系数还未被使用，因此运动估计的迭代过程并没有结束，因此根据当前估计结果更新当前第一坐标系，并按照下采样系数降低顺序确定当前下采样系数，然后确定当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像，然后启动该当前待估图像的运动估计的迭代过程。换言之，先确定较大解析度的下采样系数对应的采样图像的运动估计结果，然后基于该运动估计结果确定下一较小解析度的下采样系数对应的采样图像的运动估计结果，以此类推，直至确定出最小解析度的下采样系数对应的采样图像的运动估计结果，该运动估计结果即为最终的运动估计结果。

可以理解的是，通过大于1×1×1的解析度的下采样系数可以降低当前待估图像的数据量，从而降低运动估计迭代过程中的数据计算量，提高运动估计迭代过程中的运动估计速度。

s2042、如果当前估计结果符合预设收敛条件，且当前下采样系数为最小下采样系数，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，并在更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像。

可以理解的是，如果当前下采样系数为最小下采样系数，那么当前待估图像即为初始图像；如果当前估计结果符合预设收敛条件，且当前下采样系数为最小下采样系数，那么初始图像对应的当前估计结果符合预设收敛条件。此时将该当前估计结果作为目标对象的运动估计结果，并根据该运动估计结果更新当前第一坐标系，从而将该运动估计结果对应的目标对象的运动信息整合至第一坐标系中。在将运动估计结果对应的目标对象的运动信息整合至第一坐标系中之后，在更新后的第一坐标系中，根据目标重建算法对扫描投影数据进行图像重建，即相当于对扫描投影数据进行运动补偿重建，从而有效地消除由目标对象在扫描投影数据获取过程中的运动带来的运动伪影，使得重建后的目标图像具有较高的图像质量。

本发明实施例提供的ct图像运动伪影处理方法的技术方案，在前述实施例的基础上，通过大于1×1×1的解析度的下采样系数降低当前待估图像的数据量，从而降低运动估计迭代过程中的数据计算量，提高运动估计迭代过程中的运动估计速度。

实施例三

图5是本发明实施例提供的ct图像运动伪影处理方法的流程图。本发明实施例是对前述实施例的优化。

相应地，本实施例的方法包括：

s3011、基于最大似然投射重建方法对扫描投影数据中的感兴趣区块和非感兴趣区块分别进行图像重建，以得到相应的感兴趣图像和非感兴趣图像，并根据感兴趣图像和非感兴趣图像确定初始图像。

其中，如图6所示，扫描投影数据中的感兴趣区块对应感兴趣图像，是位于初始图像中心的高分辨率区，扫描投影数据中的非感兴趣区块对应非感兴趣图像，是位于初始图像边缘的低分辨率区，即非感兴趣图像位于感兴趣图像的周围。

本实施例基于最大似然投射重建算法对扫描投影数据的感兴趣区块与非感兴趣区块分别进行图像重建，以得到高分辨率的感兴趣图像和低分辨率的非感兴趣图像，然后将该感兴趣图像与非感兴趣图像进行叠加以得到初始图像。

在一个实施例中，本实施例基于最大似然投射重建算法先对扫描投影数据的感兴趣区块进行图像重建以得到感兴趣图像，然后对非感兴趣区块进行图像重建以得到非感兴趣图像。

本实施例中，基于区块的图像重建原理如下：

设定锥形束ct扫描设备的射线源为单能量光源，在忽略散射效应的前提下估计衰减信号μ的泊松对数似然函数为：

其中，i为投影线的序号，yi是序号为i的投影线对应的穿透扫描值，是从衰减图像μ估计出来的穿透扫描值；x(μ)是正则化项，β是其权重。

通过最大化以上似然函数，通过迭代更新找到每一个体素的最优衰减系数，以得到相应的更新函数，具体为：

其中，μj是在体素j的线性衰减系数，cij是投影线i的交叉体素j的长度；cik是投影线i的交叉体素k的长度。

由于本实施例将扫描投影数据分成了感兴趣区块和非感兴趣区块，因此公式(2)可改写为：

其中，αj与αk均为体素权重系数，且属于感兴趣区块的交叉体素的αj和ak为1，属于非感兴趣区块的交叉体素的αj和ak为0；

在确定了之后，即可根据确定的确定扫描投影数据对应的初始图像。

可以理解的是，属于非感兴趣区块的交叉体素的αj和ak为0，因此在公式(3)的计算过程中，可以忽略属于非感兴趣区块的交叉体素，即参与公式(3)分母计算的交叉体素会减少，因此公式(3)的数据运算量会减少，因此可以提升图像重建过程的收敛速度。

s3012按照下采样系数组合降低顺序，确定当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像。

其中，下采样系数组合包括对应于感兴趣图像的第一下采样系数与对应于非感兴趣图像的第二下采样系数；采样系数组合降低顺序为同步降低顺序。

其中，同步降低顺序，是指采样系数组合每次变化时，其包含的第一下采样系数与第二下采样系数同时降低。示例性的，前一次确定当前待估图像使用的采样系数组合中第一下采样系数为当前次确定当前待估图像使用的采样系数组合中的第一下采样系数的两倍，相应地，前一次确定当前待估图像使用的采样系数组合中的第二下采样系数也为当前次确定当前待估图像使用的采样系数组合中的第二下采样系数的两倍。优选地，对于每个采样系数组合，其第一下采样系数为第二下采样系数的四倍。

s302、在当前第一坐标系中确定当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果。

s303、如果当前估计结果未符合预设收敛条件，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，以及在更新后的当前第一坐标系中重新确定当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据重新确定的扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果。

s3041、如果当前估计结果符合预设收敛条件，且当前下采样系数不是最小下采样系数，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，以及按照下采样系数组合降低顺序重新确定当前下采样系数组合，以及该当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像。

需要说明的是，本步骤中的当前下采样系数是指当前下采样系数组合。

可以理解的是，由于当前下采样系数是按照下采样系数组合降低顺序确定的，因此，如果当前下采样系数组合没有同时包含最小第一下采样系数与最小第二下采样系数，那么至少由最小第一下采样系数与最小第二下采样系数组成的下采样系数组合还未被使用，因此运动估计的迭代过程并没有结束，因此根据当前估计结果更新当前第一坐标系，并按照下采样系数组合降低顺序确定当前下采样系数组合，然后确定当前下采样系数组合对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像，然后启动该当前待估图像的运动估计的迭代过程。

可以理解的是，通过大于1×1×1的解析度的第一下采样系数和/或大于1×1×1的解析度的第二下采样系数可以降低当前待估图像的数据量，从而降低运动估计迭代过程中的数据计算量，提高运动估计迭代过程中的运动估计速度。

s3042、如果当前估计结果符合预设收敛条件，且当前下采样系数为最小下采样系数，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，并在更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像。

需要说明的是，本步骤中的当前下采样系数是指当前下采样系数组合。

可以理解的是，如果当前下采样系数组合同时包括最小第一下采样系数和最小第二下采样系数，那么当前待估图像即为初始图像；如果当前估计结果符合预设收敛条件，且当前下采样系数组合同时包括最小第一下采样系数和最小第二下采样系数，那么初始图像对应的当前估计结果符合预设收敛条件。此时将该当前估计结果作为目标对象的运动估计结果，并根据该运动估计结果更新当前第一坐标系，从而将该运动估计结果对应的目标对象的运动信息整合至第一坐标系中。在将运动估计结果对应的目标对象的运动信息整合至第一坐标系中之后，在更新后的第一坐标系中，根据目标重建算法对扫描投影数据进行图像重建，即相当于对扫描投影数据进行运动补偿重建，从而有效地消除由目标对象的在扫描投影数据获取过程中的运动带来的运动伪影，使得重建后的目标图像具有较高的图像质量。

本发明实施例提供的ct图像运动伪影处理方法的技术方案，在前述实施例的基础上，为扫描投影数据的感兴趣区块匹配至少两个第一下采样系数，为非感兴趣区块匹配至少两个第二下采样系数，通过包含大于1×1×1解析度的第一下采样系数和/或第二下采样系数的下采样系数组合来降低当前待估图像的数据量，从而降低运动估计迭代过程中的数据计算量，提高运动估计迭代过程中的运动估计速度。

实施例四

图7是本发明实施例提供的ct图像运动伪影处理装置的结构框图。该装置用于执行上述任意实施例所提供的ct图像运动伪影处理方法，该装置可选为软件或硬件实现。该装置包括：

图像获取模块11，用于获取目标对象的当前待估图像，当前待估图像对应扫描投影数据；

运动估计模块12，用于在当前第一坐标系中确定所述当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据扫描投影数据、当前重投影数据以和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果；

第一判别模块13，用于如果当前估计结果未符合预设收敛条件，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，以及在更新后的当前第一坐标系中重新确定当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据重新确定的扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果；

第二判别模块14，用于如果当前估计结果符合预设收敛条件，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，并在更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像。

优选地，图像获取模块11用于将初始第一坐标系作为当前第一坐标系，并在当前第一坐标系中基于最大似然投射重建方法对扫描投影数据进行图像重建以得到当前待估图像。

优选地，图像获取模块11用于获取目标对象的扫描投影数据，将初始第一坐标系作为当前第一坐标系，以及在该当前第一坐标系中基于最大似然投射重建方法对所述扫描投影数据进行图像重建以得到初始图像；按照下采样系数降低顺序确定当前下采样系数，以及该当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像，其中，最大下采样系数的解析度为1×1×1；相应的，第二判别模块14用于如果当前估计结果符合预设收敛条件，且当前下采样系数不是最小下采样系数，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，以及按照下采样系数降低顺序重新确定当前下采样系数，以及该当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像；如果当前估计结果符合预设收敛条件，且当前下采样系数为最小下采样系数，则根据当前估计结果更新当前第一坐标系，并在更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像。

优选地，图像获取模块11用于基于最大似然投射重建方法对扫描投影数据中的感兴趣区块和非感兴趣区块分别进行图像重建，以得到相应的感兴趣图像和非感兴趣图像，并根据感兴趣图像和非感兴趣图像确定初始图像；按照下采样系数组合降低顺序，确定当前下采样系数对应的初始图像的采样图像，并将该采样图像作为当前待估图像；下采样系数组合包括对应于感兴趣图像的第一下采样系数与对应非感兴趣图像的第二下采样系数；采样系数组合降低顺序为同步降低顺序。

运动估计模块12用于基于预设估计顺序确定运动估计过程中的所有刚性运动参数中的当前待估参数；在第二坐标系中，根据扫描投影数据、当前重投影数据、当前辅助投影数据和已完成的刚性运动参数的估计结果完成当前待估参数的运动估计，以更新已完成的刚性运动参数的估计结果，直至已完成的刚性运动参数的估计结果包括所有刚性运动参数的估计结果，并将所有刚性参数的估计结果作为当前待估结果；其中，预设估计顺序为依次完成平移参数集合中的每个平移参数的运动估计，以及旋转参数集合中的每个旋转参数的运动估计。

优选地，该装置还包括滤波模块，用于对扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据分别进行拉普拉斯高斯算子滤波，以更新扫描投影数据、当前重投影数据和当前辅助投影数据。

本发发明实施例提供的ct图像运动伪影处理装置的技术方案，将当前重投影数据与当前辅助投影数据引入运动估计有助于提高运动估计结果的准确性；在运动估计的迭代过程中，通过根据不符合预设收敛条件的当前估计结果更新当前第一坐标系，可以实现逐步遍历目标对象在扫描投影数据获取过程中的各种可能性运动，以及使得当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据携带相应的运动信息；在运动估计的迭代过程中，采用扫描投影数据以及携带有运动信息的当前重投影数据和当前辅助投影数据进行运动估计，可以逐步逼近所需的运动估计结果。可以理解的是，在当前估计结果符合预设收敛条件时，当前估计结果即为运动估计结果，因此基于该当前目标结果更新当前第一坐标系，即可将所需的运动估计结果整合至当前第一坐标系中，那么在更新后的当前第一坐标系中对扫描投影数据进行图像重建即是对扫描投影数据进行运动补偿图像重建，所得到的目标图像即是去除了运动伪影的锥形束ct图像，实现了目标重建算法与运动估计的完美结合，有效地解决了锥形束ct图像的运动伪影问题。

本发明实施例所提供的ct图像运动伪影处理装置可执行本发明任意实施例所提供的ct图像运动伪影处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图8为本发明实施例五提供的电子设备的结构示意图，如图8所示，该设备包括处理器501、存储器502、输入装置503以及输出装置504；设备中处理器501的数量可以是一个或多个，图8中以一个处理器501为例；设备中的处理器501、存储器502、输入装置503以及输出装置504可以通过总线或其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

存储器502作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的ct图像运动伪影处理方法对应的程序指令/模块(例如，图像获取模块11、运动估计模块12、第一判别模块13以及第二判别模块14)。处理器501通过运行存储在存储器502中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的ct图像运动伪影处理方法。

存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器502可进一步包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置503可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。

输出装置504可包括显示屏等显示设备，用于输出当前待估图像或目标图像，例如，用户终端的显示屏。

实施例六

本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种ct图像运动伪影处理方法，该方法包括：

获取目标对象的当前待估图像，所述当前待估图像对应扫描投影数据；

在当前第一坐标系中确定所述当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据所述扫描投影数据、所述当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果；

如果所述当前估计结果未符合预设收敛条件，则根据所述当前估计结果更新当前第一坐标系，以及在更新后的当前第一坐标系中重新确定所述当前待估图像对应的当前重投影数据和当前辅助投影数据，以及在第二坐标系中，根据重新确定的所述扫描投影数据、所述当前重投影数据和当前辅助投影数据，确定用于估计目标对象运动的当前估计结果；

如果所述当前估计结果符合预设收敛条件，则根据所述当前估计结果更新当前第一坐标系，并在更新后的当前第一坐标系中采用目标重建算法对所述扫描投影数据进行图像重建以得到目标图像。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的ct图像运动伪影处理方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的ct图像运动伪影处理方法。

值得注意的是，上述ct图像运动伪影处理装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。