(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211129193.1 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 深圳市安 健科技股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区朗山路 华瀚创新园办公楼 A座408室 (72)发明人 皮真真　唐静　李真林　梁泽军　 张雨　叶超　郑晗　杨杰　 (74)专利代理 机构 深圳市博锐专利事务所 44275 专利代理师 张丽方 (51)Int.Cl. G06T 11/00(2006.01) G06F 17/10(2006.01) G06T 7/136(2017.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 一种校正图像 硬化伪影的方法及装置 (57)摘要 本发明公开一种校正图像硬化伪影的方法 及装置， 通过获取原始图像后， 对原始图像进行 分割得到高密度组织图像， 再通过对图像进行正 投影、 数据融合以及反投影后得到第一融合数据 以及第二融合数据， 最后根据原始图像、 高密度 组织图像、 第一融合图像以及第二融合图像求解 修正系数 组， 并结合所述修正系数组得到校正图 像， 校正方法是在原始图像的基础上进行校正 的， 校正过程中不涉及到射线能量的获取、 处理 等步骤， 因此不需要额外的先验知识如能量依赖 性衰减系数、 射线源能量和探测器等相关信息， 仅在原始 图像的基础上进行简单计算就可得到 校正后的图像， 速度相对迭代算法更快， 提高伪 影校正的效率， 更适用于 工程应用。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115546332 A 2022.12.30 CN 115546332 A 1.一种校正图像 硬化伪影的方法， 其特 征在于， 包括 步骤： 获取原始图像， 分割原 始图像中的高密度组织， 得到高密度组织图像； 对所述原始图像以及高密度组织图像进行正投影， 得到原始正投影数据和高密度正投 影数据； 对所述原始正投影数据和高密度正投影数据进行融合得到第 一融合数据， 对所述高密 度正投影数据进行自融合得到第二融合数据； 对所述第一融合数据以及第 二融合数据进行反投影， 得到第 一融合图像以及第 二融合 图像； 根据所述原始图像、 高密度组织图像、 第一融合图像以及第二融合图像求解修正系数 组， 并结合所述 修正系数组得到校正图像。 2.根据权利要求1所述的一种校正图像硬化伪影的方法， 其特征在于， 所述分割原始图 像中的高密度组织， 得到高密度组织图像包括： 获取所述原始图像的CT值差异， 根据所述CT值差异将所述原始图像分割为高密度组织 区域和低密度组织区域； 根据所述高密度组织区域得到所述高密度组织图像。 3.根据权利要求1所述的一种校正图像硬化伪影的方法， 其特征在于， 所述根据 所述原 始图像、 高密度组织图像、 第一融合图像以及第二融合图像求 解修正系数组包括： 根据所述原 始图像、 高密度组织图像、 第一融合图像以及第二融合图像得到目标函数； 获取评价 函数， 根据所述评价 函数以及所述目标函数求 解所述修正系数组。 4.根据权利要求3所述的一种校正图像硬化伪影的方法， 其特征在于， 所述根据 所述原 始图像、 高密度组织图像、 第一融合图像以及第二融合图像得到目标函数包括： 获取第一阈值， 根据 所述第一阈值划分出所述原始图像、 高密度组织图像、 第 一融合图 像以及第二融合图像中的感兴趣区域； 根据所述原始图像的感兴趣区域、 高密度组织图像的感兴趣区域、 第一融合图像的感 兴趣区域以及第二融合图像的感兴趣区域得到目标函数。 5.根据权利要求4所述的一种校正图像硬化伪影的方法， 其特征在于， 所述目标函数 为： min S(c01,c11,c02)＝min ∫std(f0+c01f01+c11f11+c02f02)dxdy； 其中， c01、 c11和c02为修正系数组， f0为原始图像的感兴趣区域， f01为高密度组织图像的 感兴趣区域， f11为第一融合图像的感兴趣区域， f02为第二融合图像的感兴趣区域。 6.根据权利要求4所述的一种校正图像硬化伪影的方法， 其特征在于， 所述根据 所述评 价函数以及所述目标函数求 解所述修正系数组包括： 根据所述评价 函数求解所述目标函数， 得到所述 修正系数组； 所述评价 函数为： 其中， c01、 c11和c02为修正系数组， F＝f0+c01f01+c11f11+c02f02， 为F的均值， N为每一图像 中感兴趣区域中的像素个数。 7.根据权利要求6所述的一种校正图像硬化伪影的方法， 其特征在于， 所述根据 所述评权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546332 A 2价函数求解所述目标函数， 得到所述 修正系数组还 包括： 获取预设步长； 根据所述预设步长对所述修正系数组进行迭代计算， 并通过反向搜索得到优化后的所 述修正系数组。 8.根据权利要求7所述的一种校正图像硬化伪影的方法， 其特征在于， 所述根据 所述预 设步长对所述修正系数组进行迭代计算， 并通过反向搜索得到优化后的所述修正系数组包 括： 其中， k为迭代次数； sc01、 sc11和sc02分别为修正系数组c01、 c11和c02的预设步长， 和 为迭代过程中的修正系数组， 和 为迭代过程中 和 迭代一次后得到的修 正系数组。 9.根据权利要求1所述的一种校正图像硬化伪影的方法， 其特征在于， 所述根据 所述原 始图像、 高密度组织图像、 第一融合图像以及第二融合图像求解修正系数组， 并结合所述修 正系数组得到校正图像包括： 根据所述修正系数组对所述原始图像、 高密度组织图像、 第一融合图像以及第二融合 图像进行加权融合， 得到所述校正图像； 所述加权融合包括： 其中， 为校正图像， f ′0为原始图像， f ′10为高密度组织图像， f ′11为第一融合图像， f ′02 为第二融合图像； c01、 c11和c02为修正系数组。 10.一种校正图像硬化伪 影的装置， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理 器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1‑9任意一项所述的一种校正图像 硬化伪影的方法中的各个步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546332 A 3