关于CT金属伪影消除的论文研究-NL-PF与MIMS算法的应用.pdf

简介：
本文探讨了NL-PF和MIMS两种算法在减少CT扫描中由金属引起的图像伪影方面的应用效果，通过对比分析提供了优化CT影像质量的新思路。 我们开发了一种针对CT图像因金属伪影导致的质量下降的恢复算法。首先采用非局部前置滤波（Non-Local Pre-filter, NL-PF）对原始CT图像进行全局处理，有效去除噪声并平滑射线状金属伪影。随后结合最大互信息量分割方法（Mutual Information Maximized Segmentation, MIMS），将图像中的伪影成分分离出来，并通过周围非伪影区域的像素值来插补这些伪影类像素，生成所谓的“伪组织”图。最后一步是融合“伪组织”的sinogram和原始CT图像的sinogram以得到校正后的sinogram，并利用滤波反投影重建技术完成金属伪影修正。 实验结果显示该方法能够显著改善含有高密度物体引起的金属伪影问题，从而提升临床诊断与治疗效果。此外，这种方法还能清晰化器官轮廓，避免了因金属伪影造成的放射治疗效率降低的问题。