一种用于截断视野牙科锥形束CT的迭代重建方法

在牙科锥形束计算机断层扫描（CBCT）中，紧凑且成本效益高的系统设计通常使用小型探测器，导致截断的视野（FOV）无法完全覆盖患者头部。在迭代重建方法中，截断FOV内的实际投影与前向投影之间的差异会随迭代累积，导致重建图像质量显著下降。在本研究中，我们提出了一种两阶段方法来减轻牙科CBCT中的截断伪影。在第一阶段，我们采用隐式神经表示（INR），利用其卓越的表示能力，在扩展区域上生成先验图像，使其前向投影完全覆盖患者头部。为了减少计算和内存负担，INR重建以粗体素尺寸进行。然后，使用该先验图像的前向投影来估计测量投影数据中因截断FOV造成的差异。在第二阶段，将经差异校正的投影数据用于截断区域内的传统迭代重建过程。我们的数值结果表明，所提出的双网格方法有效抑制了截断伪影，从而提高了CBCT图像质量。