一种用于金属伪影减少的重加权联合空间-拉东域CT图像重建模型

金属等高密度植入物常常导致重建的CT图像中出现严重伪影，这影响了基于图像的诊断和治疗计划的准确性。本文提出了一种新颖的基于小波框架的CT图像重建模型以减少金属伪影。该模型建立在一个联合空间和拉东（投影）域（JSR）图像重建框架之上，并在拉东域内置了加权和重加权机制以修复退化的投影数据。所提模型中采用的新加权策略不仅使拉东域中基于小波框架变换的正则化更加有效，而且使CT成像中通常假设的线性模型更准确地逼近非线性物理问题。所提出的模型被称为重加权JSR模型，它结合了最近提出的基于小波框架的JSR模型和归一化金属伪影减少模型的思想，并成功实现了比这两种方法明显更好的CT重建质量。为求解所提出的重加权JSR模型，提出了一种高效的交替迭代算法，并保证了收敛性。在模拟和真实CT图像数据上的数值实验证明了重加权JSR模型的有效性及其相较于一些最先进方法的优势。