记者31日从中国科大附一院(安徽省立医院)获悉，该医院医学物理实验室杨益东教授团队近期连续在锥束CT和能谱CT成像研究方面取得重要进展：提出了一种稳定可靠、准确快速的锥束CT图像重建算法，解决了锥束CT图像伪影的难题，放疗放射剂量计算的准确度及肿瘤病灶和软组织器官的辨识度均大幅改善。

同时，首次提出了图像域双能图像信息矢量化分解的数学算法，将能谱CT图像中不同的组织成分精确地区分开来，并大幅提高了图像的质量。

以上成果相继发表在国际医学物理领域的顶级期刊Medical Physics上。

CT成像全称“x射线计算机断层成像”，广泛应用于疾病诊断和图像引导的治疗。

不同于传统诊断CT常用的扇形束扫描结构，锥形束CT采用大面积锥形x射线束扫描，扫描一圈即可获得需要扫描的患者部位的三维结构图。相较于传统的诊断CT，锥束CT具有开放性、小型化、可兼容和可灵活移动的优势，已经作为不可或缺的影像手段，广泛应用于临床肿瘤放射治疗中的患者摆位、介入治疗中的图像引导，以及骨科中的手术计划和术中引导。

据杨益东介绍，锥束CT单次旋转成像体积大，光子散射严重并造成图像伪影，极大制约了成像质量。为了解决这个难题，杨益东团队提出了一种稳定可靠、准确快速的锥束CT图像重建算法。该方法利用患者诊断CT中的先验信息，通过局域滤波，准确地计算、消除锥束CT投影中的散射信号，从而实现对锥束CT图像的伪影校正。

经过校正后的图像，CT像素值误差减少了百分之九十(从大于150HU降到15HU以内)，图像均匀度和对比度显著提升，放疗放射剂量计算的准确度及肿瘤病灶和软组织器官的辨识度均大幅改善。同时，该算法采用了GPU计算加速，整个锥束成像用时仅33秒，大幅提高了成像效率。