CN102063728A - 基于标准剂量图像冗余信息的低剂量ct图像重建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法，利用先前标准剂量CT图像的冗余信息，计算用于低剂量CT图像重建的非局部权值矩阵；鉴于非局部权值矩阵的计算方式，本发明方法不依赖于低剂量CT图像与标准剂量CT图像之间的配准精度；本发明对物理体模及临床腹部图像进行了定性和定量实验评价，结果表明本发明方法可有效提高图像重建的精确性和重建图像分辨率。

Description

基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法

技术领域

本发明涉及一种医学影像的图像重建方法，具体来说涉及一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法。

背景技术

现代CT检查中X线辐射剂量可能有致癌风险，引起了医用物理学界和医学界广泛的关注。因此如何最小化X线曝光剂量已成为CT领域的研究方向之一。降低CT扫描辐射剂量的简单且有效的方法是尽可能合理的降低管电流。然而，过度降低管电流会严重的降低CT图像的质量，相关组织间的对比度和噪声幅度的变大将会影响诊断的可靠性。因此，临床期望得到CT优化扫描方案以降低剂量，例如自动曝光控制技术和噪声抑制的重建技术。

基于低剂量CT测量数据噪声统计特性的迭代重建技术(SIR)相对于以滤波反投影(FBP)为代表的解析重建技术可以得到更优质的图像。然而，迭代重建技术计算量很大，在相当长的一段时间内很难用于临床。鉴于迭代重建技术的缺点，诸多基于低剂量CT测量数据噪声特性的滤波方法相继被提出，可以自动滤除高衰减区的噪声，从而有效降低重建图像的噪声和伪影。但是，这类方法在噪声滤除的同时常常造成重建图像分辨率的下降和图像细节的丢失。近年来，用于低剂量CT图像直接恢复的滤波方法也得到广泛研究，例如，基于边缘保持的各向异性扩散滤波技术，该技术可自动估计控制参数以获得边缘增强和结构保持的滤波后图像。但是，该类方法确难以消除低剂量CT中显著的条状伪影。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法，具有良好的图像重建鲁棒性，在噪声消除和伪影抑制两方面均有上佳表现。

本发明的目的可通过以下的技术措施来实现：一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)获取当前扫描的低剂量CT图像；

(2)对步骤(1)中获取的低剂量CT图像查找与之对应的先前扫描的标准剂量CT图像；

(3)对步骤(1)(2)中获取的先前扫描标准剂量CT图像与当前低剂量CT图像进行配准；

(4)利用步骤(3)配准后的标准剂量CT图像和步骤(1)获取的低剂量CT图像，计算优化的非局部权值矩阵；

(5)利用步骤(4)获取的权值矩阵对步骤(2)获取的标准剂量CT图像进行加权平均滤波，得到重建后的低剂量CT图像。

所述步骤(3)中的配准采用基于当量子午平面和互信息量的三维医学图像配准方法，具体过程为：

(a)对两幅图像执行二值化并形成三维向量，生成低剂量CT图像的坐标；

(b)计算两幅图像的质心和协方差矩阵；

(c)对两幅图像进行PCA变换；

(d)运用PCA变换将两幅图像转换到步骤(a)生成的坐标系下；

(e)利用标准剂量CT图像的当量子午平面与低剂量CT坐标平面之间的最大互信息量进行配准。

所述步骤(4)中的优化非局部权值矩阵计算过程为：

(f)在低剂量CT图像及经过配准的先前扫描标准剂量CT图像内分别选择一个包含图像几何信息的大方形邻域；在两个大方形邻域内选择两个大小相同的小方形邻域，其中心分别位于像素点x_i和像素点

通过相似性测度计算两个小方形邻域的距离。

(g)在选定的小方形邻域内进行两像素间的灰度值比较的同时，利用两像素间相似性来获得刻画两像素关系间的权值量。

所述步骤(a)中的相似性测度采用两像素点邻域内所有像素点灰度值的欧几里德距离的反比例函数。

本发明的低剂量CT重建方法相比现有技术具有以下有益效果：

1、本方法利用先前扫描的标准剂量CT图像中的大量冗余信息来优化非局部权值矩阵计算，不需要将当前低剂量CT图像与先前扫描的标准剂量CT图像进行精确的配准；

2、本方法利用当前低剂量CT图像和先前扫描的标准剂量CT图像之间的噪声关系，可实现重建参数h的自适应估计；

3、本文方法可以较好的保持图像边缘，抑制匀质区域的噪声，具有较高的图像信噪比。

附图说明

图1(a)是管电压125kVp，管电流125mAs下获得的标准剂量CT体模图像；

图1(b)是管电压125kVp，管电流25mAs下获得的低剂量CT体模图像；

图1(c)是对低剂量CT图像进行非局部均值方法(NLM)重建的图像；

图1(d)是对低剂量CT图像运用本发明方法(ndiNLM)重建后的图像；

图2(a)至图2(d)分别是图1(a)至图1(d)中心区域的齿状物体的剖面图；

图3(a)是非局部均值方法(NLM)得到的低剂量CT图像的对比度噪声比(CNR)；

图3(b)是本发明方法(ndiNLM)重建的低剂量CT图像的对比度噪声比(CNR)；

图4(a)是非局部均值方法(NLM)得到的低剂量CT图像的MTF计算结果；

图4(b)是本发明方法(ndiNLM)重建的低剂量CT图像的MTF计算结果；

图5(a)为管电压130kVp，管电流200mAs，标准B40s重建核获得的标准剂量CT图像；

图5(b)为管电压130kVp，管电流30mAs，标准B40s重建核获得的低剂量CT图像；

图5(c)为非局部均值方法(NLM)重建的低剂量CT图像；

图5(d)为本发明方法(ndiNLM)重建的低剂量CT图像；

图6(a)至图6(d)分别是图5(a)至图5(d)图像的局部放大图像；

图7为对应于图5(b)至图5(d)图像不同方法重建图像细小结构处的剖面图；

图8是本发明基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法的流程图。

具体实施方式

本发明基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法的具体实施步骤如图8所示，具体如下：

1、留存成像对象不同时期CT设备扫描的标准剂量CT图像数据。利用CT设备扫描获得当前低剂量CT图像数据，射线剂量为先前扫描标准剂量的1/5至1/10；通过两次的CT平扫定位像进行定位，从留存的标准剂量CT图像数据库中找出与当前低剂量CT图像对应的标准剂量CT图像。

2、对采集的标准剂量CT图像与低剂量CT图像进行配准。配准采用基于当量子午平面和互信息量的三维医学图像配准方法，具体过程为：

(a)对两幅图像执行二值化并形成三维向量，生成低剂量CT图像的坐标；

(b)计算两幅图像的质心和协方差矩阵；

(c)对两幅图像进行主成像分析(PCA)变换；

(d)运用PCA变换将两幅图像转换到步骤(a)生成的坐标系下；

(e)利用标准剂量CT图像的当量子午平面与低剂量CT坐标平面之间的最大互信息量进行配准。

3、基于配准后的标准剂量图像与待重建的低剂量图像进行非局部权值矩阵的计算：

(a)在低剂量CT图像及经过配准的先前扫描标准剂量CT图像内分别选择一个包含边缘、拐角和纹理图像几何信息的大方形邻域；在两个大方形邻域内选择两个大小相同的小方形邻域，其中心分别位于像素点x_i和像素点

通过相似性测度计算两个小方形邻域的距离；相似性测度采用两像素点邻域内所有像素点灰度值的欧几里德距离的反比例函数。

(b)在选定的小方形邻域内进行两像素间的灰度值比较的同时，利用两像素间相似性来获得刻画两像素关系间的权值量。

上述权值量定义为：

$\tilde{w}(x_i,x_j)=\frac{1}{\tilde{Z}\left(x_i\right)}\exp \{-\frac{{\left|\right|{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{ld}}\left(V_i\right)-{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{nd}}^{\mathrm{reg}}\left({\tilde{V}}_j\right)\left|\right|}^2}{h^2}\},$

$\tilde{Z}\left(x_i\right)={\mathrm{\Σ}}_{{\tilde{x}}_j\∈{\tilde{N}}_i}\exp \{-\frac{{\left|\right|{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{ld}}\left(V_i\right)-{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{nd}}^{\mathrm{reg}}\left({\tilde{V}}_j\right)\left|\right|}^2}{h^2}\}$

其中，μ_ld表示低剂量CT图像，

表示配准后的先前扫描的标准剂量CT图像；集合V_i和

分别表示图像μ_ld中以x_i为中心和图像

中以

为中心的两个小方形邻域。

表示图像中的大方形邻域；‖·‖表示欧几里德距离。h为平滑参数，设定为其中

表示标准剂量CT图像噪声的标准差，ρ表示标准剂量CT扫描管电流与低剂量CT扫描管电流的比值，a为估计参数。

4、利用获取的非局部权值先验矩阵对低剂量CT图像进行重建，其重建公式为：

$\mathrm{ndiNLM}\left({\mathrm{\μ}}_{\mathrm{ld}}\right)\left(x_i\right)={\mathrm{\Σ}}_{{\tilde{x}}_j\∈{\tilde{N}}_i}\tilde{w}(x_i,{\tilde{x}}_j){\mathrm{\μ}}_{\mathrm{nd}}^{\mathrm{reg}}\left({\tilde{x}}_j\right)$

其中

表示像素点i处的大方形邻域，μ_ld表示低剂量CT图像，

表示配准后的先前扫描的标准剂量CT图像，ndiNLM(μ_ld)为重建后的低剂量CT图像在像素点i的值。

下面对具体数据采用本发明方法重建图像来说明本发明方法的效果。

首先采用如图1(a)所示的物理体模进行实验，将体模固定于操作台上，用LightSpeed VCT GE来获取CT图像，成像参数设置如下：准直器宽度为16×5.0mm，螺距为0.0mm，机架旋转周期为0.5s，层厚为5.0mm，管电压为125kVp，管电流分别设置为25mA(对应于低剂量CT扫描)和125mA(对应于标准剂量CT扫描)，并采用标准重建核。

图1(a)为管电压125kVp，管电流125mA的标准剂量CT图像；图1(b)为管电压125kVp，管电流25mA的低剂量CT图像，其噪声水平远高于标准剂量CT图像；图1(c)为采用非局部均值方法(NLM)重建的低剂量CT图像，图中含有明显的纹理伪影。图1(d)为采用本发明方法(ndiNLM)重建的代剂量CT图像，可以看出本发明方法可以有效抑制噪声和噪声引起的伪影。

图2(a)至图2(d)分别给出图1(a)至图1(d)中心区域的最大齿状物体的中心剖面图，可以看出，本发明方法较好的保持了重建图像边缘且在噪声消除的同时保持了良好的图像分辨率。

图3(a)和图3(b)分别显示了采用非局部均值方法(NLM)与本发明方法(ndiNLM)对体模重建图像的对比度噪声比(CNR)的计算结果。由图可以看出，本发明方法重建的低剂量图像的对比度噪声比较标准剂量CT图像有很大提升，显示出本发明方法低对度物体优良的重建能力。

图4(a)和图4(b)分别是由非局部均值方法(NLM)与本发明方法(ndiNLM)重建的体模图像相应的调制传递函数(MTF)曲线。图4(a)对应于非局部均值方法的计算结果；图4(b)为对应于本发明方法的计算结果。由图可看出，本发明方法重建的低剂量CT图像分辨率能够得到更好的保持且对平滑参数具有自适应特性。

其次采用真实临床图像数据进行实验。实验数据的获取是分别对病人进行了腹部的标准剂量CT扫描和低剂量CT扫描，具体过程为：先进行标准剂量CT扫描，20分钟后让病人再进行低剂量CT扫描，所有的CT机为Siemens EmotionCT 2007E。扫描参数设置如下：准直器宽度为16×1.2mm，螺距为0.8mm，机架旋转周期为0.6s，扫描层厚为1.5mm，管电压为130kVp，管电流分别采用200mAs(对应于标准剂量)和30mAs(对应于低剂量)，重建核为B40s，标准剂量CT扫描和低剂量CT扫描的CT剂量指数(CTDIvol)分别为22.29mGy和3.35mGy。

图5(a)为管电压130kVp，管电流200mAs，标准B40s重建核获得的标准剂量CT图像；图5(b)为管电压130kVp，管电流30mAs，标准B40s重建核获得的低剂量CT图像；图5(c)为非局部均值方法(NLM)重建的低剂量CT图像；图5(d)为本发明方法(ndiNLM)重建的低剂量CT图像。图6(a)至图6(d)分别是图5(a)至图5(d)图像的局部放大图像。易见，两种方法均可以抑制低剂量CT图像中的噪声，但是本发明方法所重建的低剂量CT图像的质量更优，如重建图像边缘和图像分辨率的良好保持等。图7为图5(b)中箭头标识的细小结构处的剖面线。利用高斯函数似合部面线后，计算FWHM(Full-width at half-maximum)分别是3.89个像素和3.19个像素，图5(c)和图5(d)中的均匀区域(方框标识)的标准差分别是26.59和26.52。可以看出，在相同的噪声情况下(由标准差刻画)，本发明方法重建图像分辨率更高(由FWHM刻画)。

本发明的实施方式不限于此，在本发明上述基本技术思想前提下，按照本领域的普通技术知识和惯用手段对本发明内容所做出其它多种形式的修改、替换或变更，如配准还可采用各类不同的刚性或弹性配准方法，相似性测度还可采用各类不同的距离测量等，均可实现本发明目的。

Claims (6)

1.一种基于标准剂量图像冗余信息的低剂量CT图像重建方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)获取当前扫描的低剂量CT图像；

(2)对步骤(1)中获取的低剂量CT图像查找与之对应的先前扫描的标准剂量CT图像；

(3)对步骤(1)(2)中获取的先前扫描标准剂量CT图像与当前低剂量CT图像进行配准；

(4)利用步骤(3)配准后的标准剂量CT图像和步骤(1)获取的低剂量CT图像，计算优化的非局部权值矩阵；

(5)利用步骤(4)获取的权值矩阵对步骤(2)获取的标准剂量CT图像加权平均滤波，得到重建后的低剂量CT图像。

2.根据权利要求1所述的CT图像重建方法，其特征在于：所述步骤(2)中的先前标准剂量CT图像的查找为通过两次的CT平扫定位像进行定位。

3.根据权利要求1所述的CT图像重建方法，其特征在于：所述步骤(3)中的配准采用基于当量子午平面和互信息量的三维医学图像配准，具体过程为：

(a)对两幅图像执行二值化并形成三维向量，生成低剂量CT图像的坐标；

(b)计算两幅图像的质心和协方差矩阵；

(c)对两幅图像进行PCA变换；

(d)运用PCA变换将两幅图像转换到步骤(a)生成的坐标系下；

(e)利用标准剂量CT图像的当量子午平面与低剂量CT坐标平面之间的最大互信息量进行配准。

4.根据权利要求1所述的CT图像重建方法，其特征在于：所述步骤(4)中优化权值计算过程：

(f)在低剂量CT图像及经过配准的先前扫描标准剂量CT图像内分别选择一个包含图像几何信息的大方形邻域；在两个大方形邻域内选择两个大小相同的小方形邻域，其中心分别位于像素点x_i和像素点

通过相似性测度计算两个小方形邻域的距离；

(g)在选定的小方形邻域内进行两像素间的灰度值比较的同时，利用两像素间相似性来获得刻画两像素关系间的权值量。

5.根据权利要求4所述的CT图像重建方法，其特征在于：所述步骤(f)中的相似性测度采用邻域内所有像素点灰度值的欧几里德距离的反比例函数。

6.根据权利要求1所述的CT图像重建方法，其特征在于：所述的低剂量CT图像的射线剂量为先前扫描标准剂量的1/5至1/10。

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