CN100592340C - 运动假影补偿 - Google Patents

Abstract

运动是在螺旋状锥形束CT中引起假影的最为重要的原因之一。通过比较对应投影数据的方向相反的射线，可以估计出运动量，并且可以按照本发明示例性实施例执行对相应的运动假影的随后抑制。运动假影补偿的方法可以以近似重构算法和精确重构算法实现。有利的是，在数据获取期间的运动被自动检测并且相关的运动假影可以被适应性地抑制。

Description

运动假影补偿

发明领域

本发明涉及例如医学应用中的图像处理领域。特别地，本发明涉及一种投影数据集内的运动假影(artifact)补偿方法、数据处理设备和相关的计算机程序。

背景技术

在采用多色辐射源(例如多色X射线源)的CT扫描仪中，多色X射线束穿越物体并且光子的吸收或散射取决于它们所穿越物体的性质。引入锥形束计算机X射线断层造影术(CT)系统带来了诸多好处。与单断层CT系统相比，减小了获取数据的时间。X射线管输出的利用更有效率，因而管子的散热处理更为简单，并且不再需要为获得令人满意的扫描时间而牺牲z方向分辨率。然而采用锥形束CT系统的主要问题是要找到合适的重构算法。在过去几年，已经有大量的出版物涉及在源-检测器系统的螺线路径期间所需的锥形束投影重构的问题。迄今为止，精确或准精确的算法仅针对PI和3-PI获取方式。作为替换方式，可采用近似算法，例如PI-FBP、WEDGE或WEDGE-PI。

运动是在螺线式锥形束CT中引起假影的最为重要的原因之一。特别是在采用现有精确方法进行重构时。这些方法一般采用投影数据的精确的n-PI的角度范围对每个目标点进行重构。这种特性预示着用于重构某一目标点的第一和最后的射线完全一致，但是从相对的侧提取的。运动假影表现为弧形，系由第一和最后的射线之间的不一致引起的。近似算法(例如WEDGE)通过所谓的过扫描(over-scan)加权缓解了该问题。在这种情况下，必须在利用大的过扫描范围来很好地抑制运动假影和利用小的过扫描范围来获得静止状态下最佳的图像质量之间找到一个折衷。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种改进的运动假影补偿。

按照如权利要求1所述的本发明的示例性实施例，上述目的可由在感兴趣目标的投影数据集内的运动假影补偿方法解决，其中通过产生辐射束的电磁辐射源并且通过检测该辐射束的辐射检测器来获得该投影数据集。按照本发明的该示例性实施例，确定了第一射线的投影数据集和第二射线的投影数据集的差异，随后根据该差异对投影数据集进行运动假影的补偿，从而得到经过运动假影补偿的投影数据集。随后，根据经过运动假影补偿的投影数据集重构感兴趣的目标，从而得到经过运动假影补偿的图像。第一射线和第二射线形成了投影数据集的投影数据。第一射线和第二射线是穿越一个目标点的方向相反的射线，并且第一射线的投影数据和第二射线的投影数据之间的差异是由于导致运动假影的感兴趣目标的运动而产生的。

换句话说，图像取自感兴趣的目标，并且经过两次测量的投影数据(第一次通过第一射线测量而第二次通过穿越同一目标点但是方向相反的第二射线测量)被相互比较。如果确定了第一射线和第二射线的投影数据之间的差异，则根据该差异对投影数据集进行运动假影的补偿。在运动假影补偿后，根据经过运动假影补偿的投影数据集重构感兴趣的目标。

如权利要求11所述，还提供了一种数据处理设备，其包含一个存储一个数据集的存储器和一个对感兴趣目标的投影数据集进行运动假影补偿的数据处理器，其中，该数据处理器适于执行下列操作：加载通过产生辐射束的旋转电磁辐射源并且通过检测该辐射束的辐射检测器而获得的该投影数据集；确定辐射束的第一射线的投影数据集和第二射线的投影数据集之间的差异；根据该差异对该投影数据集进行运动假影的补偿，从而得到一个经过运动假影补偿的投影数据集；根据该经过运动假影补偿的投影数据集重构感兴趣的目标，从而得到一个经过运动假影补偿的图像。第一射线和第二射线形成了投影数据集的投影数据并且是穿越一个目标点的方向相反的射线。此外，第一射线的投影数据和第二射线的投影数据之间的差异是由于导致运动假影的感兴趣目标的运动产生的。

上述方式的优点是改进了包含运动假影的图像的质量。

本发明还涉及一种计算机程序，其例如可以在诸如图像处理器之类的处理器上执行。这种计算机程序可以例如是CT扫描仪系统的一部分。按照本发明示例性实施例的计算机程序如权利要求12所述。优选的方式是将这些计算机程序加载到数据处理器的工作存储器内。该数据处理器因此被配备为执行本发明方法的示例性实施例。计算机程序可以存储在计算机可读介质上，例如CD-ROM。计算机程序还可以在诸如万维网之类的网络上提供，并且可以从这样的网络下载到数据处理器的工作存储器内。

优选地，在扫描期间自动比较第一射线产生的投影数据和第二射线产生的投影数据，因此导致快速的运动假影补偿。

按照如权利要求2所述的本发明的另一个示例性实施例，第一射线和第二射线之间差异的确定进一步包含如下步骤：根据投影数据选择第一射线和第二射线并且确定第一射线和第二射线之间的差异是否大于一个预先设定的阈值，其中，如果该差异大于该预先设定的阈值，则对投影数据集执行运动假影补偿。

按照本发明的示例性实施例，有益效果是，如果第一射线与第二射线之间的差异未超过预先设定的阈值，则不执行投影数据集的运动假影补偿。因此通过选择特定的阈值，可以根据各自的需要设定运动假影补偿算法的灵敏度。

按照如权利要求3所述的本发明的另一个示例性实施例，其中，第二射线根据邻近射线被内插(interpolated)。因此即使不存在与第一射线方向完全相反的原始的第二射线，也可以通过根据邻近射线的内插生成此类第二射线，这些邻近射线可以是对应于在对应于被内插的第二射线的被内插的投影数据附近获得的投影数据的射线。

按照如权利要求4所述的本发明的另一个示例性实施例，感兴趣的目标包含多个目标点，其中利用精确重构算法执行多个目标点的第一个目标点的重构。而且如果运动假影源于第一目标点的运动，则通过在用精确重构算法重构第一目标点之前对运动假影区域内的投影数据进行低通滤波来补偿运动假影。

按照本发明的该示例性实施例，有益的效果是可以在大范围内抹去(smear out)不一致性，并且可弱化严重的运动假影。

按照如权利要求5所述的本发明的另一个示例性实施例，辐射源围绕感兴趣的目标运动并且精确重构算法利用辐射源的二分之一圈和二分之三圈之一所产生的投影数据。

有利的是，利用辐射源的二分之一圈所产生的投影数据，即使用小的检测器阵列也可容易和快速地检测到方向相反的第一和第二射线。

本发明的另一个示例性实施例如权利要求6所述，其中，低通滤波的特性与运动假影区域内投影数据的性质相对应。有利的是，按照本发明的示例性实施例，可以根据运动假影的严重程度动态选择滤波器阈值。

按照如权利要求7所述的本发明的另一个示例性实施例，感兴趣的目标包含多个目标点，其中通过近似重构算法执行第一个目标点的重构。过扫描范围被用于第一个目标点的重构。如果运动假影源于第一目标点的运动，则通过增加过扫描范围来补偿运动假影。有利的是，该方法允许处图像质量的局部优化。

按照如权利要求8所述的本发明的另一个示例性实施例，第一个目标点属于PI-线，其上已被检测到运动并且过扫描范围的增加与运动假影区域内投影数据的性质相对应。有利的是，按照本发明的该示例性实施例，根据运动假影的严重程度设定过扫描范围。换句话说，一个相当占优势的运动假影可能导致一个大的过扫描范围，而较小的运动假影导致一个小的过扫描范围。这种例如根据第一射线与第二射线之间的差异来动态设定过扫描范围可快速和单独进行运动假影补偿。

按照如权利要求9所述的本发明的另一个示例性实施例，近似重构算法是WEDGE算法和PI滤波反投影算法(PI-FBP)中的一种。因此可对运动假影实现高的灵敏度。

按照如权利要求10所述的本发明的另一个示例性实施例，电磁辐射源为多色X射线源，其沿围绕感兴趣目标沿螺旋状路径运动。而且辐射束具有锥形束几何构型和扇形束几何构型中的一种。

由于多色X射线容易产生和提供好的图像分辨率，因此采用多色X射线是有利的。而且，由于CT扫描仪系统的几何构型可以是不同的设计(例如锥形束或扇形束几何构型)，因此本发明示例性实施例的方法可应用于多个不同的扫描仪系统并且可不局限于CT扫描仪系统。

本发明示例性实施例的要点可被认为是，通过确定方向彼此相反并且产生投影数据的第一射线与第二射线之间的差异(如果无运动则不显示差异)来检测投影数据集中的运动假影。在确定该差异之后，根据差异的大小对投影数据集进行运动假影补偿。这在重构的图像中提供了更好的图像质量。

本发明的这些和其它方面将通过以下参照实施例的阐释而变得显而易见。

附图说明

以下参照附图描述本发明的示例性实施例：

图1示出了按照本发明的计算机X射线断层摄影术(CT)扫描仪的实施例的简化示意图。

图2a示出了按照锥形束重构的虚平面检测器的示意图。

图2b示出了按照PI-FBP算法的平行束几何构型。

图3示出了按照PI-FBP算法的反投影几何构型。

图4示出了按照PI-FBP算法确定s的几何构型。

图5示出了虚焦点居中的检测器的示意图。

图6示出了按照WEDGE算法确定V_w的几何构型。

图7示出了加权函数w(Θ)的实例。

图8示出了处于运动(动态的)和非运动(静止)的心脏的PI-线-偏离的直方图。

图9示出了以轴向断层形式的运动的心脏(左边的图像)和非运动的心脏(右边的图像)的PI-线偏离。

图10a示出了运动状态心脏的重构的轴向断层，其未按照本发明对运动假影进行补偿。

图10b示出了采用PI+plus+EPSELON算法的运动的心脏的两个重构的轴向断层。

图11示出了PI-线的示意图。

图12示出了3PI-线的示意图。

图13示出了按照本发明的运动假影补偿方法的示例性实施例的流程图。

图14示出了按照本发明的运动假影补偿方法的另一示例性实施例的流程图。

图15示出了按照本发明的图像处理设备的示例性实施例，其用于执行按照本发明的方法的示例性实施例。

具体实施方式

图1示出了按照本发明的CT(计算机X射线断层造影术)扫描仪系统的示例性实施例。参见示例性实施例，本发明被描述为应用于医学成像。但是应当指出的是，本发明并不局限于医学成像领域的应用，而是可用于其它应用，例如检测有害材料(例如爆炸物)的包裹行李检查或其它的工业应用(例如材料测试)。

图1所示的扫描仪为锥形束CT扫描仪。图1所示的CT扫描仪包含一个可围绕旋转轴2旋转的构台(gantry)1。构台借助电动机3驱动。参考标号4表示诸如X射线源之类的辐射源，按照本发明的一个方面，其发射多色辐射。

参考标号5表示一个孔径系统，其将辐射源发射的辐射束形成为锥形辐射束6。

引导锥形束6以便其穿透位于构台1(即CT扫描仪的检查区域)中心的感兴趣目标7，并且入射到检测器8上。如图1所示，检测器8被设置在构台1上与辐射源4相对的位置，因此检测器8的表面被锥形束6覆盖。图1所示的检测器8包含多个检测器元件。

在对感兴趣的目标7进行扫描期间，辐射源4、孔径系统5和检测器8都沿着构台1以箭头16所示方向的旋转。为使构台1与辐射源4、孔径系统5和检测器8一起旋转，将电动机3连接至与计算单元18相连的电动机控制单元17。

在图1中，感兴趣的目标被设置在传送带19上。在扫描感兴趣的目标7期间，在是构台1围绕病人7旋转的同时，传送带19使感兴趣目标7沿平行于构台1旋转轴2的方向移动。因此感兴趣的目标7沿螺旋状扫描路径被扫描。传送带19还可以在扫描期间停止，从而测量单个断层。例如在感兴趣的目标7是病人的医学应用中，采用可移动的平台代替传送带19。但是应当指出的是，在所有所述的情况下，都可以执行圆形扫描，此时在平行于旋转轴2的方向上没有位移而只是使构台1围绕旋转轴2转动。

检测器8与计算单元18相连。计算单元18接收检测结果(即来自检测器8的检测器元件的读数)，并根据读数确定扫描结果。检测器8的检测器元件可适于测量感兴趣目标造成的锥形束6的衰减。而且计算单元18与电动机控制单元17相连，以协调构台1与电动机3和20或与传送带19的运动。

计算单元18可适于根据检测器8的读数重构图像。计算单元18生成的图像可经接口22输出至显示器(图1中未画出)。

计算单元可由数据处理器实现，其适于根据检测器8的检测器元件的读数对图像进行运动假影校正补偿。按照本发明的一个方面，这种运动假影补偿可通过确定第一射线与第二射线之间的差异来执行，其中第一射线和第二射线是方向相反的射线并且第一射线与第二射线之间的差异是由导致运动假影的感兴趣目标的运动引起的。接着可根据所确定的差异补偿运动假影，从而得到经过运动假影补偿的投影数据集。此后，感兴趣的目标可从经过运动假影补偿的投影数据集中重构，从而得到经过运动假影补偿的图像。

而且计算单元可适于通过执行下列操作执行感兴趣目标的投影数据集中的运动假影补偿：加载通过产生辐射束的旋转电磁辐射源并且通过检测该辐射束的辐射检测器而获得的该数据集。随后确定第一射线和第二射线之间的差异，其中第一和第二射线是方向相反的射线并且其中第一和第二射线之间的差异是由导致运动假影的感兴趣目标的运动引起的。第一射线和第二射线对应投影数据集的投影数据。随后，根据该差异对投影数据集作运动假影补偿，得到经过运动假影补偿的投影数据集。补偿之后，可以从经过运动假影补偿的投影数据集重构感兴趣的目标，从而得到经过运动假影补偿的图像。

而且由图1可见，计算单元18可与扬声器21相连，例如可自动输出报警信号。

以下简要描述几种近似的螺旋状锥形束重构算法的基本形式。X射线焦点

沿螺旋状轨迹运动：

$\stackrel{\→}{a}\left(\mathrm{\λ}\right)=\left(\begin{array}{ccc}-R\·\cos \mathrm{\λ},& -R\·\sin \mathrm{\λ},& \mathrm{h\λ}+z_0\end{array}\right)$

间距P为

                    P＝2πh.

一种可能的检测器是虚平面检测器，其始终垂直于中心射线并且随焦点沿z方向运动。其可对具有如下定义的两个坐标u和v的每个焦点位置λ特征化(参见图2a)：

$u=R\·\tan \widetilde{\mathrm{\γ}}$ v＝z-h·λ-z₀

这意味着每个投影值由三元组(u，v，λ)特征化。虚检测器用两个正交矢量

和

(其方向为正的z方向，因此为

)表示跨度。矢量

可以根据下式定义

${\stackrel{\→}{e}}_f={\stackrel{\→}{e}}_u\×{\stackrel{\→}{e}}_v$

其垂直于虚检测器并且指向X射线焦点。另一虚检测器为PI-窗口(或Tam-Danielsson窗口)，其由螺旋线的两个连续的圈定界。其可以根据下式用虚平面检测器的坐标表示：

               v_Lower≤v≤v_Upper，

其中，

$V_{\mathrm{Upper},n-\mathrm{PI}-\mathrm{Window}}=h\·(1+\frac{u^2}{R^2})\·(\frac{\mathrm{\π}}{2}-\arctan \frac{u}{R})$

$V_{\mathrm{Lower},n-\mathrm{PI}-\mathrm{Window}}=h\·(1+\frac{u^2}{R^2})\·(-\frac{\mathrm{\π}}{2}-\arctan \frac{u}{R})$

PI-窗口确保数据获取方案，其对于目标函数的精确重构原则上是完备的，但是又是非冗余的。

原始的PI窗口概括为所谓的n-PI窗口，其通过使PI窗口以一倍或数倍于螺旋线间距的大小对称地扩展而得到。N-PI窗口以虚平面检测器的坐标表示的上和下边界为：

$V_{\mathrm{Upper},n-\mathrm{PI}-\mathrm{Window}}=h\·(1+\frac{u^2}{R^2})\·(\frac{\mathrm{n\π}}{2}-\arctan \frac{u}{R})$

$V_{\mathrm{Lower},n-\mathrm{PI}-\mathrm{Window}}=h\·(1+\frac{u^2}{R^2})\·(-\frac{\mathrm{n\π}}{2}-\arctan \frac{u}{R})$

PI和n-PI窗口的重要性是由于在某一源位置λ上测得的所有投影数据中只有位于这些窗口的上或下边界上的数据还是从相反方向测得的事实。因此只有这些数据在本发明中被用于检测运动。

PI-FBP算法

PI-滤波反投影算法(PI-FBP算法)是针对螺旋状轨迹的近似重构算法。其工作原理如下：

·它仅对PI-窗口内的投影数据进行操作

·数据被重组(rebinned)成平行束几何构型。

·以锥形角的余弦预加权重组的数据(这补偿了X射线的不同路径长度并且确保在z方向上均匀的目标可以精确重构)

·逐行地斜坡滤波(ramp filtering)

·反投影经过滤波的投影数据

数据的重组与坐标系统的变化相对应，其表示为：

$\left(\begin{array}{ccc}u,& v,& \mathrm{\λ}\end{array}\right)\⇔\left(\begin{array}{ccc}t,& \mathrm{\θ},& s\end{array}\right)$

其中(参见图2b)，

$t=R\·\sin \mathrm{\γ}=\frac{-u}{\sqrt{1+\frac{u^2}{R^2}}}$

$\mathrm{\θ}=\mathrm{\λ}+\mathrm{\γ}=\mathrm{\λ}-\arctan \left(\frac{u}{R}\right)$

$s:=z-h\·\mathrm{\θ}-z_0=\frac{v}{(1+\frac{u^2}{R^2})}+h\·\arctan \left(\frac{u}{R}\right).$

在上述方程式中，γ为扇形角，t为当投影到x-y平面内时线积分到z轴的距离，而θ为该线积分与x轴之间的夹角。简略的计算表明，n-PI窗口的上和下边界的s-坐标为：

$S_{\mathrm{Upper},n-\mathrm{PI}-\mathrm{window}}=\frac{\mathrm{n\πh}}{2}$ 和 $S_{\mathrm{Lower},n-\mathrm{PI}-\mathrm{window}}=-\frac{\mathrm{n\πh}}{2}$ (方程式(1))

其中对于n-PI窗口， $s\∈[-\frac{\mathrm{n\π}}{2}h;\frac{\mathrm{n\π}}{2}h]$

如上所述，在重组成平行束几何构型后，投影数据以如下的锥形角k的余弦加权：

$\cos \mathrm{\κ}=\frac{\sqrt{R^2-t^2}}{\sqrt{R^2-t^2+{(s+h\·\mathrm{\γ})}^2}}$

随后，数据沿t方向(如同在两维平行束重构中那样)被斜坡滤波。最后，对于每个具有坐标(x，y，z)的体素(voxels)，进行反投影以计算目标函数g(x，y，z)：

给出下列关系(参见图3)：

$\mathrm{\γ}=\arctan \left(\frac{-x\·\sin \mathrm{\γ}+y\·\cos \mathrm{\λ}}{R+x\·\cos \mathrm{\λ}+y\·\sin \mathrm{\λ}}\right)$

$\mathrm{\γ}=\arcsin \left(\frac{t}{R}\right)$

                  θ＝λ+γ

            t＝-x·sinθ+y·cosθ

从(x，y，z)至点

的距离μ为：

      μ(x，y，θ)＝x·cosθ+y·sinθ

对于s-坐标，给出下列关系(参见图4)：

$\frac{\mathrm{\Δz}}{\mathrm{\Δ}{z}_{\mathrm{Del}}}=\frac{\sqrt{R^2-t^2}+\mathrm{\μ}(x,y,\mathrm{\θ})}{\sqrt{R^2-t^2}},$

              Δz＝z-hλ-z₀，

         s＝z-hθ-z₀＝Δz_Del-hγ，

并且因此：

$s=-\mathrm{h\γ}+\frac{(z-\mathrm{h\λ}-z_0)\·\sqrt{R^2-t^2}}{\sqrt{R^2-t^2}+x\·\cos \mathrm{\θ}+y\·\sin \mathrm{\θ}}.$

对于每个体素，仅对属于与Δθ＝π的角度范围相对应的PI窗口的X射线进行反投影。这意味着当X射线(所谓的PI线)进入PI窗口(对于该PI线， $s=\frac{\mathrm{h\π}}{2}$ )时必须对每个体素进行计算，并且确定其坐标(t，θ，s)_SR，这里SR表示日出。对于“日落”(X射线离开PI-窗口)也存在同样的PI线，这里θ_SS＝θ_SR+π，t_SS＝-t_SR and s_SS＝-hπ/2.。

WEDGE算法

WEDGE算法也是针对螺旋状轨迹的近似重构算法。其工作原理如下：

·数据被重组成平行束几何构型(但是与PI-FBP算法比较时不同，参见下述)

·以锥形角的余弦预加权重组的数据(这补偿了X射线的不同路径长度并且确保在z方向上均匀的目标可以精确重构)

·逐行地斜坡滤波

·反投影经过滤波的投影数据

重新数据成平行束几何构型与PI-FBP算法相同。但是不同的是关于描述检测器高度的坐标。对于PI-FBP算法，我们已经示处从虚平面检测器到PI几何构型的坐标变换：

$\left(\begin{array}{ccc}u,& v,& \mathrm{\λ}\end{array}\right)\⇔\left(\begin{array}{ccc}t,& \mathrm{\θ},& s\end{array}\right)$

对于WEDGE算法，相应的坐标变换为：

$\left(\begin{array}{ccc}u,& v,& \mathrm{\λ}\end{array}\right)\⇔\left(\begin{array}{ccc}t,& \mathrm{\θ},& v_W\end{array}\right).$ 其余的变换v_w(u，v，λ)可以由下列关系得到(参见图5和6)：

            v_W＝Δz＝z-hλ-z₀

             Δz′＝Z′-hλ-z₀

$\frac{v_W}{\mathrm{\Δ}{z}^{\′}}=\frac{R}{\sqrt{R^2-t^2}}$

$v_w=(z^{\′}-\mathrm{h\θ}-z_0)\frac{R}{\sqrt{R^2-t^2}}$

PI-FPB几何构型中的s与WEDGE几何构型中的v_W之间的关系如下：

$s\frac{R}{\sqrt{R^2-t^2}}=v_w$ (方程式(2))

对于PI-FBP算法，在重组成WEDGE束几何构型之后，以锥形角的余弦预加权投影数据，从而确保z方向上均匀的目标的精确重构。随后，应用在t方向上的斜坡滤波。最后，对于具有经过滤波的投影数据的每个体素(x，y，z)进行反投影。对于WEDGE算法，在整个检测器高度上进行反投影，而不是仅在PI窗口内。这意味着角度范围Δθ通常大于π。由此带来的直接结果是在反投影期间必须有一个加权函数w(θ)并且该加权函数对某些射线两次出现而其它射线仅出现一次的事实进行补偿(参见图7)。但是必须认识到，由于θ相差π的两个射线并不真正互相平行，因此加权函数可能是有问题的。因此对于z方向具有强的梯度的目标，WEDGE算法通常在重构的图像中显露出比PI-FBP算法更多的假影。

WEDGE-PI算法

WEDGE-PI算法与WEDGE算法几乎相同，但是它仅利用PI窗口内的投影数据。相对于PI-FBP方法的差异在于滤波。

如上所述，PI窗口内的投影数据原则上足够用于精确重构被测量目标，并且还是非冗余的。这意味着原则上不需要进行投影数据的加权来补偿某些线积分被测量不止一次的事实。

但是仅在PI窗口内操作的重构算法对于运动假影更为敏感。在反投影期间，第一和最后的射线(“日出”的PI线和“日落”的PI线)都是相同的并且应当包含相同的投影值。当发生运动时，情况不再如此。投影值的这种不一致立即在重构图像中表现为拖尾假影。

在一个大于π的角度范围内施行反投影的算法对运动假影的敏感度要低得多。其原因在于投影数据的不一致在一定程度上在重构图像的更大区域内被抹去，因此不易被察觉(没有明显的拖尾)。

为了改进图像质量，建议在发生运动的图像区域内采用“较大的”反投影窗口(大于PI窗口)，但是当运动“不是很剧烈”时，对于反投影采用相对“小的”角度范围(PI窗口或至少基本上不大于PI窗口)。按照本发明示例性实施例的用于反投影的运动检测算法和随后的角度范围适配(WEDGE-PI+Epsilon算法)包含下列步骤：

·对于每个体素(x，y，z)，确定日出和日落的PI线

·如果PI线的投影值是(几乎是)一致的，则将PI窗口用于反投影

·如果PI线的投影值有相当差异，则将整个角度范围(在整个检测器高度上)用于反投影

以下更为详细地描述WEDGE-PI+Epsilon算法。该算法在WEDGE几何构型内的投影数据上进行。

理想情况下，对于非运动目标，每个体素的PI线的投影值应当相同：

p(t，θ，v_w(s＝πh/2))＝p(-t，θ+π，v_w(s＝-πh/2))

(参见方程式(1)和(2))。实际上它们是不同的并且可以定义每个体素的PI线的投影值的相对偏差：

$d_{\mathrm{Rel}}\left(\stackrel{\→}{r}\right):=\frac{|p(t,\mathrm{\θ},v_w(s=\mathrm{\πh}/2))-p(-t,\mathrm{\θ}+\mathrm{\π},v_w(s=-\mathrm{\πh}/2))|}{\max (p(t,\mathrm{\θ},v_w(s=\mathrm{\πh}/2)),p(-t,\mathrm{\θ}+\mathrm{\π},v_w(s=-\mathrm{\πh}/2)}.$

以下将该量称为“PI线偏差”。

按照本发明的示例性实施例，程序可以对所有必须重构的体素循环。如上所述，对于每个体素，计算出与PI窗口的日出相对应的t、θ和v_W。由于实际的数据是在所有坐标上以离散方式采样的，因此计算这些坐标上的投影值通常需要三维内插。在下列实施例中，采用三重线性内插。

每个体素的反投影的角度范围通过选择两个阈值τ₁和τ₂来单独调整：

·如果d_Rel(x，y，z)≤τ₁，则选择Δθ(x，y，z)＝π+ε₁

·如果d_Rel(x，y，z)≥τ₂，则选择Δθ(x，y，z)＝π+ε₂

·如果τ₁≤d_Rel(x，y，z)≤τ₂，则选择

$\mathrm{\Δ\θ}(x,y,z)=\mathrm{\π}+{\mathrm{\ϵ}}_1+\frac{(d_{\mathrm{Rel}}-{\mathrm{\τ}}_1)}{({\mathrm{\τ}}_2-{\mathrm{\τ}}_1)}\·({\mathrm{\ϵ}}_2-{\mathrm{\ϵ}}_1).$

替换方式是可以用WEDGE算法(缺省的“过扫描”窗口)提供的角度范围来代替π+ε₂。

对于胸腔模型，图8示出了表示运动和非运动心脏的相对PI线偏离的直方图。运动引起的PI线偏离在0.3％-2％之间。因此如上所述，强制性的仔细确定PI线以及它们相应的投影值，从而可以将“信号”(d_Rel)从“离散化噪声”中分离。图9示出了对于运动心脏(左边图像)和对于非运动心脏的(右边图像)的一个轴向断层的PI线偏离。运动心脏的效果是明显的。

图10a示出了对于运动心脏的一个重构的轴向断层，其未按照本发明进行运动假影补偿。在图像的左侧，例如可以清楚地识别心脏部分运动引起的条纹。而且在脊椎附近还有明显的阴影状假影。

图10b示出了对于运动心脏的两个重构的轴向断层，其按照本发明方法的示例性实施例进行了运动假影补偿，这里将ε₁选择为30°，角度范围在间隔[π+ε₁；过扫描]内调整，参数τ₁＝0.0025和τ₂＝0.02。运动假影明显得到抑制(图10b左边的图像)；而且在脊椎附近没有明显的阴影状假影(图10b右边的图像)。

图11示出了执行按照本发明示例性实施例的方法的CT扫描仪系统的示意性PI测量几何构型。对于精确的PI重构算法，采用的检测器区域对应图11所示的适于在辐射源的一个周期之间的检测器区域，该辐射源围绕感兴趣目标沿螺旋状路径运动并且发射多色辐射的锥形束。PI线位于检测器30的上和下边界上。在点34处，源4发射包含第一射线32的辐射束，该辐射束照到某个目标点33并到达位置35处的检测器30。在源4沿螺旋状路径31向位置35行进到半圈后，源4发射包含第二射线的锥形束，该锥形束从源4的位置35经过目标点33到达现在位于检测器30上的位置34。因此在不同的时刻从螺旋状路径的不同侧发射的射线32和36是完全相反的阵列。

图12示出了执行按照本发明示例性实施例的方法的CT扫描仪系统的示意性3-PI测量几何构型。辐射源4沿螺旋状路径31运动并且发射电磁辐射锥形束。在位置34处，源4发射包含第一射线32的锥形束，该锥形束通过目标点33上并且到达位置35处的检测器30。在源4沿螺旋状路径31行进到一圈半后，源4位于位置35并且发射包含第二射线的锥形束，该锥形束经过目标点33并且到达处于位置34处的检测器30。由于检测器30沿着螺旋状路径31运动并且总是与辐射源4相对，因此当源4已经运动到位置35时，检测器30位于与图12所示的其位置相对的一侧。因此第一射线32和第二射线36是方向相反的射线，它们通过相同的目标点，因此可以用于按照本发明示例性实施例的方法的运动检测和由目标点33运动引起的运动假影的补偿。

图13示出了按照本发明的运动假影补偿方法的示例性实施例的流程图。在于步骤S1开始之后，在步骤S2中执行投影数据集的获取。随后，在步骤S3中，将获得的投影数据集加载到数据处理器的存储器内，并选择第一射线和第二射线，其中根据投影数据选择第一射线和第二射线。随后，在步骤S4中，确定第一射线与第二射线之间的差异是否大于预先设定的阈值。该阈值可以根据投影数据的性质，由用户设定或者从软件侧设定。如果第一射线与第二射线之间的差异不明显，则意味着其小于或等于预先设定的阈值，因此不执行运动假影校正(步骤S5)。另一方面，如果第一射线与第二射线之间的差异大于预先设定的阈值，则在步骤S6中通过低通滤波进行运动假影补偿。有利的是，例如如果没有发现与第一射线方向相反的原始的第二射线，则可以根据邻近射线内插第一射线或第二射线。换句话说，如果运动假影源于被第一射线和第二射线穿过的目标点的运动，则可以在利用精确重构算法重构第一目标点之前，通过对运动假影区域内的投影数据进行低通滤波来补偿运动假影。随后，在步骤S7中，由精确重构算法执行目标点的重构，按照本发明示例性实施例，该算法可利用源于辐射源的半圈(PI)或二分之三圈(3-PI)的投影数据。

此外，按照本发明的示例性实施例，低通滤波的特性(例如滤波器强度和频率相关性)可与运动假影区域内的投影数据的性质对应。换句话说，可以在以自适应方式检测运动的区域中执行低通滤波。

运动假影补偿方法在步骤S8中结束。

图14示出了按照本发明的运动假影补偿方法的另一示例性实施例的流程图。运动假影补偿方法开始于步骤S1。在步骤S2中，通过产生锥形束的电磁多色辐射源并且通过检测锥形束的辐射检测器来执行感兴趣目标的投影数据集的获取。随后，在步骤S3中，选择第一射线和第二射线，其中第一射线和第二射线对应于投影数据集的投影数据并且其中第一射线和第二射线是方向相反的射线。随后，在步骤S4中，将第一射线与第二射线相互比较，并确定在第一射线与第二射线之间是否有明显的差异。如果在两个方向相反的射线之间没有明显的差异，则不执行运动假影校正(步骤S5)。另一方面，如果检测到在第一射线与第二射线之间存在明显的差异，则增加过扫描范围，从而在与第一射线和第二射线对应的数据内进行运动假影补偿。该处理在步骤S6中执行。

应当指出的是，被该CT扫描仪系统扫描的感兴趣的目标包含多个目标点。第一目标点作为其中一个目标点被第一射线和第二射线穿越。第一目标点的重构由近似重构算法进行，其中过扫描范围内用于第一目标点的重构。通过增加目标点的过扫描范围，可以加强对运动假影的抑制。因此，如果第一射线与第二射线之间的差异超过某个预设的阈值，则认为相应的投影数据包含了源于第一目标点运动的运动假影。结果是通过增加第一目标点的过扫描范围来补偿运动假影。有利的是，过扫描范围的增加量与运动假影区域内投影数据的性质相对应。因此用于重构目标点的过扫描范围可以根据投影数据的性质适应性地增加。该程序可以对图像质量进行局部优化。

随后，在步骤S7中，由上面作了详细描述的近似重构算法，例如WEDGE算法、WEDGE-PI算法、WEDGE-PI+Epsilon算法或PI滤波反投影算法进行感兴趣目标点的重构。

该方法在步骤S8中结束。

图15示出了按照本发明的图像处理设备的示例性实施例，其用于执行按照本发明的方法的示例性实施例。图15所示的图像处理设备包含与存储了描述感兴趣目标(例如病人)的图像的存储器152相连的中央处理单元(CPU)或图像处理器151。图像处理器151可以连接至多个输入/输出网络或诊断设备，例如MR设备或CT设备。图像处理器进一步连接到显示设备154，例如计算机监视器，用于显示在图像处理器151中计算的或进行适应处理的信息或图像的。操作人员可经键盘155和/或输出设备(未在图15内示出)与图像处理器151交互。

此外，经总线系统153可以将图像处理和控制处理器151与例如监视感兴趣目标的运动的运动监视器相连。例如在病人的肺部被成像的情况小，运动传感器可以是呼气传感器。在心脏被成像的情况小，运动传感器可以是则可以是心电图记录仪(ECG)。

Claims (6)

1.一种在感兴趣目标的投影数据集中进行运动假影补偿的方法，其中通过产生射束的电磁辐射源并且通过检测该射束的辐射检测器来获得该投影数据集，该方法包含以下步骤：

-根据差异对该投影数据集进行运动假影补偿，从而获得经运动假影补偿的投影数据集；

-根据该经运动假影补偿的投影数据集，重构该感兴趣目标，从而获得经运动假影补偿的图像；

-其中第一射线和第二射线形成该投影数据集的投影数据；

-其中第一射线和第二射线是穿越单个目标点的相反射线；

-确定第一射线的投影数据和第二射线的投影数据的差异；

-其中第一射线的投影数据与第二射线的投影数据的差异是由于导致运动假影的感兴趣目标的运动而产生的；

-其中所述感兴趣目标包含多个目标点；

-其中利用近似重构算法，执行第一个目标点的重构；

-其中过扫描范围被用于该第一个目标点的重构；以及

-其中如果所述运动假影源于该第一目标点的运动，则通过增加该过扫描范围来补偿所述运动假影。

2.如权利要求1所述的方法，

-其中所述第一个目标点属于其上已被检测到运动的PI-线；以及

-其中所述过扫描范围的增加与所述运动假影的区域内投影数据的性质相对应。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述近似重构算法是WEDGE算法和PI滤波反投影算法中的一种。

4.如权利要求1所述的方法，

-其中所述电磁辐射源为多色X射线源；

-其中所述源围绕所述感兴趣目标沿螺旋状路径运动；以及

-其中所述射束具有锥形射束几何形状和扇形射束几何形状中的一种。

5.如权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述辐射束是锥形射束。

6.一种数据处理设备，包含：

-用于存储数据集的存储器；

-用于在感兴趣目标的投影数据集中执行运动假影补偿的数据处理器，其中该数据处理器适于执行下列操作：

-加载通过产生射束的旋转电磁辐射源并且通过检测该射束的辐射检测器而获得的该数据集；

-根据差异对该投影数据集进行运动假影补偿，从而得到经运动假影补偿的投影数据集；

-根据该经运动假影补偿的投影数据集重构该感兴趣目标，从而得到经运动假影补偿的图像；

-其中第一射线和第二射线形成该投影数据集的投影数据；

-其中第一射线和第二射线是穿越单个目标点的相反射线；

-确定第一射线的投影数据和第二射线的投影数据的差异；

-其中第一射线的投影数据和第二射线的投影数据的差异是由于导致运动假影的该感兴趣目标的运动而产生的；

-其中所述感兴趣目标包含多个目标点；

-其中利用近似重构算法，执行第一个目标点的重构；

-其中过扫描范围被用于该第一个目标点的重构；以及

-其中如果所述运动假影源于该第一目标点的运动，则通过增加该过扫描范围来补偿所述运动假影。

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