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基于混合重建法的CT图像金属伪影去除算法研究的中期报告 一、研究背景 CT（computed tomography）即计算机断层扫描，是一种医学成像技术。该技术能够通过旋转的X射线束在多个角度上对物体进行扫描，从而获取多个不同角度的断层图像。然而，由于金属物质具有强烈的X射线吸收能力，因此在CT图像重建过程中很容易出现金属伪影，这种伪影会严重影响到图像的质量和诊断效果，特别是对于颅骨、人工关节等骨科植入物的医疗领域尤为明显。 为了减轻或消除金属伪影，研究人员提出了多种方法，其中混合重建法（iterative reconstruction with metal artifact reduction，IR-MAR）是比较有效的一种方法之一。 二、研究内容和方法 本项目拟使用基于混合重建法的CT图像金属伪影去除算法，对颅骨、人工关节等植入金属物质的部位进行处理。该算法能够在保证重建图像分辨率的同时，消除金属伪影。 具体方法如下： 1. 对采集的原始CT图像进行预处理，包括去除扫描中的小偏移和不对称性等不良影响。 2. 利用几何扭曲模型来描述金属物体的形态变化和位置信息。 3. 利用超声或磁共振模态的图像信息，以及金属物体在CT图像中的位置和几何形态，设计基于物理的估计模型。 4. 确定伪影区域和伪影物体的位置和几何形态，并利用设定的估计模型来修改伪影区域的像素值。 5. 对修正后的图像进行重建和重采样，以获得更加精确的图像。 三、进展情况及预期结果 目前，我们已经完成了对基于混合重建法的CT图像金属伪影去除算法的理论研究，并初步进行了实验验证。实验结果表明，该算法能够有效去除金属伪影，并提高CT图像的质量和诊断效果。 下一步，我们将进行更为深入的实验研究，包括大量样本的数据采集和图像处理、算法的优化和改进等。我们期望通过这些研究，能够进一步提高CT图像金属伪影去除的准确性和可靠性，为临床医学诊断提供更加精确和准确的图像资料。