X-ray image reconstruction method and reconstruction system, and computer-readable storage medium

Abstract

An X-ray image reconstruction method, including S10 to S50. S10: Obtain a measured radiation intensity value of each pixel of a detector in each of a plurality of times of X-ray imaging of a to-be-imaged object. S40: Calculate a calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector based on a propagation distance that is of an incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of an analysis region in each time of X-ray imaging and the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging. S50: Generate an X-ray image based on the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector. The reconstruction method can correct geometrical distortion of the X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field. In addition, a computer-readable storage medium and an X-ray image reconstruction system are further provided.

Description

X-RAY IMAGE RECONSTRUCTION METHOD AND RECONSTRUCTION SYSTEM, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUMTECHNICAL FIELD

[0001] The present invention relates to the field of medical imaging, and in particular, to an X-ray image reconstruction method, and a reconstruction system and a computer-readable storage medium for implementing the reconstruction method.BACKGROUND

[0002] In an X-ray imaging process, a device may generate a conical X-ray radiation field. Because of a conical characteristic of the X-ray radiation field, if an image is directly reconstructed based on a measured radiation intensity value of each pixel of a detector, a magnification effect occurs on an obtained image, and such a magnification effect gradually increases from the center to the edge of a to-be-imaged object, resulting in that an internal structure of the object cannot be accurately reflected.SUMMARY

[0003] An objective of the present invention is to provide an X-ray image reconstruction method, which can correct geometrical distortion of an X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.

[0004] Another objective of the present invention is to provide a computer-readable storage medium, which can be used for correcting geometrical distortion of an X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.

[0005] Still another objective of the present invention is to provide an X-ray image reconstruction system, which can correct geometrical distortion of an X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.

[0006] The present invention provides an X-ray image reconstruction method, including S10 to S50. S10: Obtain a measured radiation intensity value of each pixel of a detector in each of a plurality of times of X-ray imaging of a to-be-imaged object, where a posture and a position of the to-be-imaged object in the plurality of times of X-ray imaging remain unchanged, and positions of X-ray focuses in the plurality of times of X-ray imaging are different. S40: Calculate a calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector based on a propagation distance that is of an incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of an analysis region in each time of X-ray imaging and the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging, where the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector is a linear attenuation coefficient obtained when the X-ray beam propagates through the analysis region in a direction perpendicular to a detection plane and reaches the pixel of the detector. S50: Generate an X-ray image based on the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector.

[0007] The X-ray image reconstruction method can correct geometrical distortion of the X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.

[0008] In another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, S40 includes S41 and S42. S41: Calculate an actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging based on the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging. S42: Calculate the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector based on the propagation distance that is of the incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of the analysis region in each time of X-ray imaging and the actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging by using an algebraic reconstruction algorithm. The calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector may be calculated by using the algebraic reconstruction algorithm when there is little data, or quality of the data is poor, thereby improving applicability of the reconstruction method.

[0009] In still another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, S42 includes S421 to S423.

[0010] S421: Establish the following formula (1) for each time of X-ray imaging, An·μ=Pn   Formula (1)

[0011] where An is a coefficient matrix of the algebraic reconstruction algorithm, and is a matrix of the propagation distance that is of the incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of the analysis region in an nth time of X-ray imaging, Pn is a matrix of the actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in the nth time of X-ray imaging, and μ is a matrix of a unit attenuation factor of each finite element.

[0012] S422: Establish the following formula (2) ,A·μ=P   Formula (2)

[0013] where A is a matrix of the propagation distance in each finite element of the analysis region in a process that the X-ray beam propagates through the analysis region in the direction perpendicular to the detection plane and reaches each pixel of the detector, and  P is a matrix of the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector, and μ is the matrix of the unit attenuation factor of each finite element.

[0014] S423: Define, according to the formula (1) and the formula (2) , a transformation function: F(A1, A2, ..., An) =f-1 (A) , to solve P=F (P1, P2, ..., Pn) and obtain P. This may facilitate calculation.

[0015] In yet another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, the X-ray focuses in the plurality of times of X-ray imaging are located on a same straight line perpendicular to the detection plane. This is conducive to simplifying subsequent geometric operations.

[0016] In yet another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, before S40, the method further includes S20 and S30. S20: Determine a space region including a part that is of the to-be-imaged object and that is irradiated in the plurality of times of X-ray imaging, as an analysis region. S30: Perform mesh generation on the analysis region, to form a plurality of finite elements.

[0017] In yet another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, S20 includes S21 and S22. S21: Obtain all or a part of a boundary of the irradiated part of the to-be-imaged object, which is referred to as a reference boundary. S22: Determine, based on the reference boundary, the space region that is used as the analysis region, to enable the reference boundary to be at least a part of a boundary of the analysis region. This is conducive to narrowing a range of the analysis region and reducing a subsequent calculation amount.

[0018] In yet another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, a method for obtaining all or a part of the boundary of the irradiated part of the to-be-imaged object includes a radar imaging method, a laser scanning method, a structured light scanning method, a stereo vision method, and / or a time-of-flight method. This may facilitate implementation.

[0019] In yet another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, a mesh element obtained through the mesh generation is a rectangular cuboid, and a set of opposite faces of the rectangular cuboid are parallel to the detection plane. This is conducive to simplifying subsequent geometric operations.

[0020] In yet another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, S50 includes S51 and S52. S51: Calculate a calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector based on the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector. S52: Generate the X-ray image based on the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector.

[0021] In yet another exemplary implementation of the X-ray image reconstruction method, in S51, the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector is calculated by using the following formula (3) ,I=I0e-P   Formula (3)

[0022] where I0 is a matrix corresponding to an incident radiation intensity value of each pixel of the detector, I is a matrix of the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector, and P is a matrix of the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector.

[0023] The present invention further provides a computer-readable storage medium, having a computer program stored thereon. When the computer program is executed by a processor, the steps of the foregoing X-ray image reconstruction method may be implemented, to correct geometrical distortion of the X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.

[0024] The present invention further provides an X-ray image reconstruction system, including a storage processing unit. The storage processing unit includes a memory and a processor. The memory stores a computer program. When the processor executes the computer program, the foregoing X-ray image reconstruction method may be implemented. The X-ray image reconstruction system can correct geometrical distortion of the X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0025] The following accompanying drawings only give schematic illustrations and explanations of the present invention, but do not limit the scope of the present invention.

[0026] FIG. 1 is a flowchart of an exemplary implementation of an X-ray image reconstruction method;

[0027] FIG. 2 is used for schematically describing positions of X-ray focuses in two X-ray images;

[0028] FIG. 3 is used for describing an exemplary method for determining an analysis region; and

[0029] FIG. 4 is a flowchart of S42 of a reconstruction method shown in FIG. 1.

[0030] Description of the numbers

[0031] 10 To-be-imaged object

[0032] 30 3D camera

[0033] S  Detection plane

[0034] F1 First X-ray focus

[0035] F2 Second X-ray focus

[0036] B  Reference boundary

[0037] A  Analysis regionDETAILED DESCRIPTION

[0038] To have a clearer understanding of the technical features, purposes, and effects of the present invention, specific implementations of the present invention are now described with reference to the accompanying drawings, in which the same reference numerals indicate components with the same or similar structures but the same function.

[0039] In this specification, "schematic" means "serving as an instance, an example, or a description" , and any figure or implementation described as "schematic" in this specification should not be interpreted as a more preferable or advantageous technical solution.

[0040] In this specification, "first" , "second" , and the like do not indicate importance, a sequence, or the like thereof, but are only used to indicate a difference between each other to facilitate description of the document.

[0041] To make the figures concise, only parts related to the present invention are schematically shown in the figures, and they do not represent actual structures as a product.

[0042] FIG. 1 is a flowchart of an exemplary implementation of an X-ray image reconstruction method. As shown in FIG. 1, the X-ray image reconstruction method includes the following S10 to S50.

[0043] S10: Obtain a measured radiation intensity value of each pixel of a detector in each of a plurality of times of X-ray imaging of a to-be-imaged object, where a posture and a position of the to-be-imaged object in the plurality of times of X-ray imaging remain unchanged, and positions of X-ray focuses in the plurality of times of X-ray imaging are different. That a posture and a position of the to-be-imaged object remain unchanged means that the posture and the position of the to-be-imaged object relative to a detection plane remain unchanged.

[0044] Specifically, in an exemplary implementation, the X-ray focuses in the plurality of times of X-ray imaging are, for example, located on a same straight line perpendicular to the detection plane. In FIG. 2, two X-ray images are used as an example, and a first X-ray focus F1 of a first time of X-ray imaging and a second X-ray focus F2 of a second time of X-ray imaging are displayed. The first X-ray focus F1 and the second X-ray focus F2 are located on a same straight line L perpendicular to the detection plane S. This is conducive to simplifying subsequent geometric operations.

[0045] S20: Determine a space region including a part that is of the to-be-imaged object and that is irradiated in the plurality of times of X-ray imaging, as an analysis region. Specifically, S20 includes, for example, the following S21 and S22.

[0046] S21: Obtain all or a part of a boundary of the irradiated part of the to-be-imaged object, which is referred to as a reference boundary. The reference boundary is, for example, a three-dimensional boundary surface, but is not limited thereto.

[0047] S22: Determine, based on the reference boundary, the space region that is used as the analysis region, to enable the reference boundary to be at least a part of a boundary of the analysis region.

[0048] This is conducive to narrowing a range of the analysis region and reducing a subsequent calculation amount. Especially when all of the boundary of the irradiated part of the to-be-imaged object can be obtained, a range defined by all of the boundary may be used as the analysis region, and the analysis region determined in this way is the smallest.

[0049] In an exemplary implementation, the method for obtaining all or a part of the boundary of the irradiated part of the to-be-imaged object is, for example, a radar imaging method, a laser scanning method, a structured light scanning method, a stereo vision method, a time-of-flight method, or the like. Certainly, these methods may also be used in combination. Radar imaging method: A surface shape and a position of an object can be effectively obtained by measuring time delay and phase information of a signal with reference to a complex signal processing technology. Laser scanning method: A laser radar or a three-dimensional laser scanner is used to emit a laser beam to a surface of an object, and three-dimensional information of the surface of the object is accurately calculated by measuring a time or an angle from which the laser is reflected. Structured light scanning method: A known optical grating or pattern is projected on a surface of an object by using a structured light three-dimensional scanner, deformation of the pattern is captured by using a camera, and a three-dimensional profile of the object is calculated by using an algorithm. Stereo vision method: An object is photographed from different angles by using a binocular or multi-ocular camera system, and depth information of a surface of the object is calculated by using a triangulation method, to generate a three-dimensional profile. Time-of-flight (Time-of-Flight, ToF) method: A ToF camera is used to transmit a light pulse to a surface of an object, and a distance between each point on the surface of the object is calculated by measuring a time difference between returned light pulses, to generate a three-dimensional profile.

[0050] [Corrected under Rule 26, 28.09.2025]As shown in FIG. 3, in an exemplary implementation of the stereo vision method, for example, a reference boundary B (indicated by a dashed line in FIG. 3) of a to-be-imaged object 10 is obtained by using a 3D camera 30. The reference boundary B is used as a part of a boundary of an analysis region A (indicated by a dot filled region in FIG. 3) . A remaining part of the boundary of the analysis region A may be determined based on a blind region of vision (that is, a region that is on an upper side of the detection plane S and that is blocked by the boundary B) of the 3D camera 30, so that the analysis region A includes the blind region of vision.

[0051] In another exemplary implementation, if the boundary of the irradiated part of the to-be-imaged object is not considered, an entire X-ray radiation field may be used as the analysis region. This may increase the calculation amount.

[0052] S30: Perform mesh generation on the analysis region, to form a plurality of finite elements. A mesh element obtained through the mesh generation is, for example, a rectangular cuboid, where a set of opposite faces of the rectangular cuboid are parallel to the detection plane. This is conducive to simplifying subsequent geometric operations, but is not limited thereto. In another exemplary implementation, the mesh element obtained through the mesh generation may alternatively be in another form.

[0053] S40: Calculate a calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector based on a propagation distance that is of an incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of an analysis region in each time of X-ray imaging and the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging, where the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector is a linear attenuation coefficient obtained when the X-ray beam propagates through the analysis region in a direction perpendicular to a detection plane and reaches the pixel of the detector.

[0054] For ease of calculation, for example, an incident X-ray beam of each pixel of the detector may be represented by using a straight line from an X-ray focus to a pixel center point. On the basis of this, the propagation distance that is of the incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of the analysis region may be obtained through a geometric operation.

[0055] Specifically, S40 includes, for example, the following S41 and S42.

[0056] S41: Calculate an actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging based on the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging.

[0057] S42: Calculate the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector based on the propagation distance that is of the incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of the analysis region in each time of X-ray imaging and the actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging by using an algebraic reconstruction algorithm.

[0058] Specifically, as shown in FIG. 4, in an exemplary implementation, S42 includes, for example, the following S421 to S423.

[0059] S421: Establish the following formula (1) for each time of X-ray imaging, An·μ=Pn   Formula (1)

[0060] where An is a coefficient matrix of the algebraic reconstruction algorithm, and is a matrix of the propagation distance that is of the incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of the analysis region in an nth time of X-ray imaging, Pn is a matrix of the actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in the nth time of X-ray imaging, and μ is a matrix of a unit attenuation factor of each finite element.

[0061] Two X-ray images are used as an example, and A1·μ=P1 and A2·μ=P2 may be established.

[0062] S422: Establish the following formula (2) ,A·μ=P   Formula (2)

[0063] where A is a matrix of the propagation distance in each finite element of the analysis region in a process that the X-ray beam propagates through the analysis region in the direction perpendicular to the detection plane and reaches each pixel of the detector, and  P is a matrix of the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector, and μ is the matrix of the unit attenuation factor of each finite element.

[0064] S423: Define, according to the formula (1) and the formula (2) , a transformation function: F(A1, A2, ..., An) =f-1 (A) , to solve P=F (P1, P2, ..., Pn) and obtain P.

[0065] Two X-ray images are used as an example. A transformation function: F (A1, A2) =f-1(A) is defined according to the formula (1) and the formula (2) , to solve P=F (P1, P2) and obtain P.

[0066] It can be understood that, in the X-ray image reconstruction method, the more times X-ray imaging is used, the more accurate a value of P is.

[0067] However, this is not limited thereto. In another exemplary implementation, alternatively, a unit attenuation factor of each finite element is calculated based on a propagation distance that is of an incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of an analysis region in each time of X-ray imaging and the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging, and then a calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector is calculated based on the unit attenuation factor of each finite element.

[0068] S50: Generate an X-ray image based on the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector.

[0069] Specifically, S50 includes, for example, the following S51 and S52.

[0070] S51: Calculate a calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector based on the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector.

[0071] Specifically, in S51, for example, the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector is calculated by using the following formula (3) ,I=I0e-P   Formula (3)

[0072] where I0 is a matrix corresponding to an incident radiation intensity value (that is, an intensity value of an incident ray) of each pixel of the detector, I is a matrix of the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector, and P is a matrix of the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector.

[0073] S52: Generate the X-ray image based on the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector. The X-ray image may be generated based on the radiation intensity value by using an existing method, and details are not described herein again.

[0074] According to the X-ray image reconstruction method, a calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector is calculated based on a propagation distance that is of an incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of an analysis region in each time of X-ray imaging and the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging, and an X-ray image is generated based on the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector. This corrects geometrical distortion of the X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.

[0075] The present invention further provides a computer-readable storage medium. In an exemplary implementation of the present invention, the computer-readable storage medium stores a computer program. When the computer program is executed by a processor, the steps of the foregoing X-ray image reconstruction method may be implemented, to correct geometrical distortion of the X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.

[0076] The present invention further provides an X-ray image reconstruction system. In an exemplary implementation of the present invention, the reconstruction system includes a storage processing unit. The storage processing unit includes a memory and a processor. The memory stores a computer program. When the processor executes the computer program, the foregoing X-ray image reconstruction method may be implemented. The X-ray image reconstruction system can correct geometrical distortion of the X-ray image caused by a conical characteristic of an X-ray radiation field.

[0077] It should be understood that although this specification is described according to each embodiment, not every embodiment includes only one independent technical solution. This description manner of this specification is merely for the purpose of clarity. A person skilled in the art should consider this specification as a whole, and the technical solutions in the embodiments may also be properly combined to form other implementations that can be understood by the person skilled in the art.

[0078] The series of detailed descriptions listed above are merely specific descriptions of feasible embodiments of the present invention, but are not intended to limit the protection scope of the present invention. Any equivalent solution or change made without departing from the technical spirit of the present invention, for example, combination, division, or repetition of features, shall fall within the protection scope of the present invention.

Claims

1.An X-ray image reconstruction method, comprising:S10: Obtain a measured radiation intensity value of each pixel of a detector in each of a plurality of times of X-ray imaging of a to-be-imaged object, wherein a posture and a position of the to-be-imaged object in the plurality of times of X-ray imaging remain unchanged, and positions of X-ray focuses in the plurality of times of X-ray imaging are different;S40: Calculate a calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector based on a propagation distance that is of an incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of an analysis region in each time of X-ray imaging and the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging, wherein the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector is a linear attenuation coefficient obtained when the X-ray beam propagates through the analysis region in a direction perpendicular to a detection plane and reaches the pixel of the detector; andS50: Generate an X-ray image based on the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector.2.The X-ray image reconstruction method according to claim 1, wherein S40 comprises:S41: Calculate an actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging based on the measured radiation intensity value of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging; andS42: Calculate the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector based on the propagation distance that is of the incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of the analysis region in each time of X-ray imaging and the actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in each time of X-ray imaging by using an algebraic reconstruction algorithm.3.The X-ray image reconstruction method according to claim 2, wherein S42 comprises:S421: Establish the following formula (1) for each time of X-ray imaging,An·μ=Pn    Formula (1)wherein An is a coefficient matrix of the algebraic reconstruction algorithm, and is a matrix of the propagation distance that is of the incident X-ray beam of each pixel of the detector and that is in each finite element of the analysis region in an nth time of X-ray imaging, Pn is a matrix of the actual linear attenuation coefficient of each pixel of the detector in the nth time of X-ray imaging, and μ is a matrix of a unit attenuation factor of each finite element;S422: Establish the following formula (2) ,A·μ=P    Formula (2)wherein A is a matrix of the propagation distance in each finite element of the analysis region in a process that the X-ray beam propagates through the analysis region in the direction perpendicular to the detection plane and reaches each pixel of the detector, and P is a matrix of the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector, and μ is the matrix of the unit attenuation factor of each finite element; andS423: Define, according to the formula (1) and the formula (2) , a transformation function: F (A1, A2, ..., An) =f-1 (A) , to solve P=F (P1, P2, ..., Pn) and obtain P.4.The X-ray image reconstruction method according to claim 1, wherein the X-ray focuses in the plurality of times of X-ray imaging are located on a same straight line perpendicular to the detection plane.5.The X-ray image reconstruction method according to claim 1, before S40, further comprising:S20: Determine a space region comprising a part that is of the to-be-imaged object and that is irradiated in the plurality of times of X-ray imaging, as the analysis region; andS30: Perform mesh generation on the analysis region, to form a plurality of finite elements.6.The X-ray image reconstruction method according to claim 5, wherein S20 comprises:S21: Obtain all or a part of a boundary of the irradiated part of the to-be-imaged object, which is referred to as a reference boundary; andS22: Determine, based on the reference boundary, the space region that is used as the analysis region, to enable the reference boundary to be at least a part of a boundary of the analysis region.7.The X-ray image reconstruction method according to claim 6, wherein a method for obtaining all or a part of the boundary of the irradiated part of the to-be-imaged object comprises a radar imaging method, a laser scanning method, a structured light scanning method, a stereo vision method, and / or a time-of-flight method.8.The X-ray image reconstruction method according to claim 5, wherein a mesh element obtained through the mesh generation is a rectangular cuboid, and a set of opposite faces of the rectangular cuboid are parallel to the detection plane.9.The X-ray image reconstruction method according to claim 1, wherein S50 comprises:S51: Calculate a calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector based on the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector; andS52: Generate the X-ray image based on the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector.10.The X-ray image reconstruction method according to claim 9, wherein in S51, the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector is calculated by using the following formula (3) , I=I0e-P      Formula (3)wherein I0 is a matrix corresponding to an incident radiation intensity value of each pixel of the detector, I is a matrix of the calibrated radiation intensity value of each pixel of the detector, and P is a matrix of the calibrated linear attenuation coefficient of each pixel of the detector.11.A computer-readable storage medium, having a computer program stored thereon, wherein when the computer program is executed by a processor, the steps of the X-ray image reconstruction method according to any one of claims 1 to 10 are implemented.12.An X-ray image reconstruction system, wherein the system comprises a storage processing unit, the storage processing unit comprises a memory and a processor, the memory stores a computer program, and when the processor executes the computer program, the X-ray image reconstruction method according to any one of claims 1 to 10 is implemented.

Images