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申请/专利权人：赣南师范大学
摘要：一种基于全变分‑斯托克斯方程的脑灌注CT统计迭代重建方法，以取脑灌注CT设备的系统参数、平扫图像及扫描协议下的原始投影数据为起点，通过构建全变分‑斯托克斯方程模型，最后根据方差和全变分‑斯托克斯方程模型构建基于全变分‑斯托克斯方程的脑灌注CT统计迭代重建模型，使用交替优化算法求解，得到重建的灌注CT图像。本发明基于全变分‑斯托克斯方程的脑灌注CT统计迭代重建方法利用高质量先验图像的几何结构特征作为互补信息，随后将其引入脑灌注CT图像的重建过程中。本发明考虑投影数据的噪声统计特性，在去除噪声和伪影，能够保持脑灌注CT图像的边缘和结构细节信息，而且通过结合先验信息和投影数据特性，所以能够实现更精确、更准确的脑灌注CT成像。
主权项：1.一种基于全变分-斯托克斯方程的脑灌注CT统计迭代重建方法，其特征在于：通过如下步骤进行：步骤1、获取脑灌注CT设备的系统参数、平扫图像及扫描协议下的原始投影数据；步骤2、对所述原始投影数据序列进行系统校正和对数变化，获取变换后的投影数据及每帧投影数据的方差估计；步骤3、根据重建操作分别对每帧投影数据进行重建，得到每帧投影数据对应的脑灌注CT图像，其中所述重建操作具体为以平扫图像作为先验图像，构建当前帧投影数据的全变分-斯托克斯方程模型，最后根据方差和全变分-斯托克斯方程模型构建基于全变分-斯托克斯方程的脑灌注CT统计迭代重建模型，使用交替优化算法求解，得到当前帧的脑灌注CT图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 赣南师范大学 一种基于全变分-斯托克斯方程的脑灌注CT统计迭代重建方法
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