计算机断层成像(Computed Tomography,CT)扫描中,植入病人体内的金属物体,如:股骨内固定、金属假牙、颈椎内固定等会导致重建图像中产生金属伪影,这些伪影降低了断层图像中金属周围的清晰度,直接影响医生对断层结构的诊断。当被成像物体中仅有单个小尺寸金属时,金属伪影往往表现为其周围存在的放射状条纹;当金属物数量较多且金属尺寸较大时,金属伪影不仅包含从金属区域发出的条状伪影,还包含由X射线能谱硬化引起的杯状伪影和多个金属之间的暗带区域。研究校正金属伪影的方法,特别是多金属和大尺寸情况下的校正方法一直是CT应用研究领域的难点与热点问题之一。目前主流的金属伪影校正方法主要有投影插值法和迭代法。本文针对现有的校正方法在次级伪影抑制和骨骼结构保护方面存在诸多的缺陷与不足,在投影插值法和迭代法两个方向分别提出了相应的改进方法或新方法。论文工作具体从图像分割、投影插值算法、并行加速到图像重建算法等方面都进行了深入、全面的分析与研究,旨在提高CT金属伪影校正方法的有效性。归纳起来,取得了如下的研究成果:(1)通过对临床含金属伪影CT图像的进行分析,构造滤波算子和软组织恢复函数,计算具有完整组织信息的先验图像,从而提出了基于先验插值的金属伪影校正算法,有效地抑制了次级伪影和保护了金属周围的高密度组织结构。此外,应用构造的先验图像,提出了区域性平滑插值算法,有效地保证了插值数据与周围非金属投影数据的平滑性过渡,有效解决了多金属情况下金属投影插值难的问题。(2)基于先验插值的金属伪影校正流程中,原始图像、金属图像、先验图像的正投影过程和插值校正后投影数据的反投影过程,约占整个校正时间的90%左右,而正投影与反投影过程具有数据计算量大,并行性明显的特点。基于CUDA架构,针对正投影过程中各射线线积分相互独立,反投影过程中各像素操作相互独立,充分使用纹理内存的线性插值提高计算效率,实现对正投影与反投影过程的并行加速。与CPU相比,GPU上的校正重建时间缩短了约7倍,加速效果明显。(3)构建实验平台对产生金属伪影的硬化效应、散射效应、噪声等进行了建模仿真。在投影域,首先分割出金属投影和非金属投影。通过具体分析金属投影数据与图像空间金属植入物体的投影关系,建立金属边界切线方程,提出了一种切线反投影算法,具体定位图像空间金属物的位置和形状。针对非金属投影,通过研究信号的稀疏性与图像重建的关系,提出了一种约束最优化模型对非金属投影进行重建。实验结果表明:该算法可以有效地抑制金属伪影和噪声,改善组织结构的可见性。此外,文中又通过研究l0范数惩罚函数与l1范数惩罚函数的关系,采用自定义的权值函数对全变分模型做加权惩罚生成权值全变分模型,并通过交替解权值全变分最小化过程和更新权值步骤实现了变权全变分重建算法。实验结果表明:基于变权全变分迭代重建的金属伪影校正算法不仅能有效地抑制伪影和噪声,而且能重建出清晰的边缘细节。