CN102254310B - 用于减少ct图像数据中的图像伪影、尤其是金属伪影的方法 - Google Patents

用于减少ct图像数据中的图像伪影、尤其是金属伪影的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102254310B
CN102254310B CN201110123647.XA CN201110123647A CN102254310B CN 102254310 B CN102254310 B CN 102254310B CN 201110123647 A CN201110123647 A CN 201110123647A CN 102254310 B CN102254310 B CN 102254310B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
data set
image data
artifacts
ray
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201110123647.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN102254310A (zh
Inventor
托马斯.弗洛尔
伯恩哈德.克劳斯
雷纳.劳佩克
伯恩哈德.施米特
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Medical Ag
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of CN102254310A publication Critical patent/CN102254310A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102254310B publication Critical patent/CN102254310B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10141—Special mode during image acquisition
    • G06T2207/10144—Varying exposure
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/408—Dual energy

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于在产生对象的计算机断层造影(CT)图像数据时减少图像伪影、尤其是金属伪影的方法。在该方法中，在不同的平均X射线能量时产生两个CT图像数据组。通过将这两个CT图像数据组加权地组合来计算出新的CT图像数据组。在此在加权的组合中所采用的加权因子被选择为，使得在该新的CT图像数据组中的图像伪影与在两个原始CT图像数据组中的图像伪影相比明显减少。通过这种方式可以首先通过简单的方式明显减少CT图像中的金属伪影。

Description

用于减少CT图像数据中的图像伪影、尤其是金属伪影的方法
技术领域
本发明涉及一种用于在产生对象的计算机断层造影(CT)图像数据时减少图像伪影、尤其是金属伪影的方法。
背景技术
图像伪影可能在CT图像中由于不同的效应而出现。这些效应之一要回溯到所谓的辐射硬化，该辐射硬化是由于X射线的取决于能量的衰减而引起的。该辐射硬化在计算机断层造影设备中出现，因为计算机断层造影设备的X射线管不发射单能X射线而是发射更宽的X射线频谱。随着被透射对象厚度的增加，该X射线频谱的低能量部分比高能量部分被更强烈地吸收。由此硬的、高能量辐射的更大部分到达探测器并且在图像中形成暗区。金属植入物也导致辐射硬化。在此可能会导致非常强的图像伪影，例如以金属附近亮条纹和暗条纹的形式。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于提供一种用于产生CT图像的方法，利用该方法可以通过简单的方式减少这些图像中(特别是在医疗成像领域中)的这种金属伪影。
该技术问题利用根据本发明的方法解决。本方法的有利构成可以从以下描述以及实施例中得出。
在所建议的方法中，对感兴趣对象或对象体积同时或者以短的时间间隔拍摄具有彼此不同的平均X射线能量的两张计算机断层造影照片。这可以利用所谓的双能计算机断层造影设备或者也可以利用相应装备的C形臂系统来进行。在此，不同的平均X射线能量可以通过在拍摄系统的一个或多个相应采用的X射线管上的不同高电压来产生。替换的，不同的X射线能量谱也可以利用不同的滤波器来产生或者可以采用能量选择的探测器。特别有利的是，采用具有两个拍摄系统的计算机断层造影设备，该两个拍摄系统分别由一个X射线管和一个X射线探测器组成，其中利用不同的管电压来运行这两个X射线管。通过这种方式可以同时执行两次CT拍摄。最终根据由此获得的原始数据以公知的方式，例如利用滤波反投影技术，来产生两个CT图像数据组。由此每个CT图像数据组对应于不同的平均X射线能量或不同的X射线能量谱或不同的管电压，该管电压例如可以是80kV和140kV。在此已经认识到，在对象体积中存在的金属部件在利用不同的平均X射线能量产生的CT图像中引起非常相似的图像伪影。在此，这些图像伪影的不同之处主要在于它们的强度。该认识在本方法中被用于减少图像伪影或金属伪影。为此基于所述两个CT图像数据组的图像数据通过将这两个CT图像数据组加权组合来计算出新的CT图像数据组。在加权组合中所采用的加权因子被选择为，使得在该新的CT图像数据组中的图像伪影与在两个原始CT图像数据组中的图像伪影相比减少了。该新的CT图像数据组的一幅或多幅图像在此向使用者显示出来。
通过这种方式，可以通过对图像数据的简单后处理来明显减少尤其是通过在感兴趣对象体积中存在的金属部件而引起的图像伪影。这例如适用于在医疗成像中的金属植入物，例如适用于可能在CT图像中导致明显的图像伪影的关节植入物。
在所建议的方法的构成中，所述两个CT图像数据组的加权组合通过对这两个数据组的加权减法来进行。在此，图像数据，即每个相同像素或体素的灰度值或强度值被相互减去，以便获得新的CT图像数据组的相应像素或体素的强度值或灰度值。该减法在此例如基于较高平均X射线能量的CT图像数据组进行，从该CT图像数据组中利用相应的加权因子减去具有较小平均X射线能量的CT图像数据组。当然该减法还可以基于具有较小平均X射线能量的图像数据组来进行。在此，合适的加权因子是通过实验确定的，或者通过相应的模型计算事先确定的。在所建议的方法的有利构成中，使用者可以在观察所述新的CT图像数据组的一幅或多幅图像时改变该加权因子，并且在此过程中同时观察这些图像的变化。通过这种方式，可以例如通过显示在显示屏上的针对加权因子的滑动调节器交互地使得不期望的图像伪影通过简单的方式最小化。
在所建议的方法的其它优选构成中，根据在不同的平均X射线能量的情况下的两个CT图像数据组计算出单能CT图像数据组作为新的CT图像数据组。被用于计算出该单能CT图像数据组的X射线能量在此被调整为，使得不期望的图像伪影相对于原始图像数据组明显减少。在不同的平均X射线能量条件下根据CT图像数据组来计算出单能CT图像数据组原则上是公知的。为此已经存在自动执行该计算的可商业获取的模型。但是本方法的发明人已经认识到，通过适当选择单能CT图像数据组的能量来实现对通过金属部件引起的图像伪影的显著减少。在具有X射线管的计算机断层造影设备中，这些X射线管在双能系统的情况下运行在介于80kV和140kV之间的电压范围中，这种减少例如可能在介于120keV和130keV之间的能量范围中出现。但是这也取决于被拍摄CT图像照片的对象体积的性质。
根据在不同的平均X射线能量情况下的两个CT图像数据组来计算单能CT图像数据组的技术同样是两个图像数据组的加权组合。在此，首先执行两个CT图像数据组的基本材料分解，例如分解为水成分和骨骼成分。然后基于这两种材料或物质的已知的、取决于能量的X射线衰减系数，可以通过将这两种材料的份量与取决于能量的加权因子相应地相加，而计算出在每种期望的能量时的期望的CT图像数据组。
在所建议的方法的该优选构成中，优选地也向使用者在显示屏上显示该新的CT图像数据组的一幅或多幅CT图像，其中该使用者可以在显示屏上例如通过滑动调节器交互地改变所选择的能量，并且立即在所显示的一幅或多幅CT图像中识别出改变结果。由此使用者可以通过简单的方式实现对不期望的图像伪影的最小化。
所建议的方法优选地在双能计算机断层造影设备的图像分析站上进行，该图像分析站具有构成为执行该方法的图像分析模块。下面结合附图借助实施例再次简要解释本方法。
附图说明
在此示出：
图1是具有所建议的方法的各个方法步骤的流程图；以及
图2是用于利用所建议的方法减少CT图像中的金属伪影的示例。
具体实施方式
在该示例中，产生对象体模的CT图像，在该对象体模中包含用于示意性模拟髋骨和两个股骨的结构，其中股骨结构之一包含金属关节植入物。
利用双能计算机断层造影设备对该对象体积在不同的平均X射线能量的情况下执行两次CT拍摄。这两次拍摄在此是利用两个分开的拍摄系统同时执行的，这两个分开的拍摄系统利用不同的平均X射线能量运行。第一拍摄系统的X射线管利用80kV的低管电压并且因此利用低的平均X射线能量运行，第二拍摄系统的X射线管利用140kV的较高管电压并且因此利用较高的平均X射线能量运行。根据在一次CT扫描中同时绘制的两张CT照片，以公知的方式借助滤波反投影计算出两个CT图像数据组I1，I2。I1在此与在低的管电压时的图像数据组对应，I2在此与在高的管电压时的图像数据组对应。然后利用这两个图像数据组执行基本材料分解，其中对于各自的图像数据组的每个图像点或每个体素的值x列出以下等式：
x1＝a+f1*c
x2＝a+f2*c
通过这两个用于第一图像数据组I1的图像点或体素的灰度值或强度值x1以及用于第二图像数据组I2的图像点或体素的灰度值或强度值x2的等式，可以确定两个参数a和c。在这种情况下进行分解为水成分a和骨骼成分c的基本材料分解，从而由此获得具有水成分的数据组和具有骨骼成分的数据组。取决于所使用的X射线能量(例如对于低kV的下标1和对于高kV的下标2)的f1和f2的值可以从提供骨骼的取决于能量的X射线衰减的表格中获得。然后可以根据这两个由此获得的分布计算出在每种能量时的CT图像IE：
xE＝a+c*g(E)。
加权因子g(E)是骨骼浓度c与由此产生的依据能量的CT值大小之间的关系。该关系同样也可以从表格中获得。
在所建议的方法中，能量或加权因子g(E)被选择为，使得在所计算的单能CT图像数据组中的通过金属关节植入物引起的图像伪影相对于原始绘制的CT图像数据组被明显减少，优选地被最小化。将该新计算出的CT图像数据组IE的相应的一幅或多幅CT图像在显示屏上显示给使用者。该方法流程可以从图1中示意性获得。
图1也还示出第二方法替换，其中根据两个原始的CT图像数据组通过加权减法来获得新的CT图像数据组IE，在该新的CT图像数据组中同样减少了通过关节植入物引起的图像伪影。为此将各个图像数据组I1，I2的图像点或体素的灰度值或强度值适当地相减：
xE＝(x2-x2，base)-g*(x1-x1，base)。
在此同样以上面说明的方式来适当选择加权因子g。Xi，base在此确保该减法在软组织的HU水平上进行，因此只有伪影被相互减去。
在该优选构成中，所述加权因子g或能量E或g(E)在第一替换中由使用者通过显示屏上的交互调整可能来改变，使得分别利用瞬时选择的加权因子获得的新CT图像具有期望的图像伪影的减少。使用者可以直接在显示屏上跟踪加权因子的改变对CT图像的影响。这使得可以实现非常简单的调整可能以及在所显示的CT图像中非常简单地减少图像伪影。
图2示出利用图1所描述的方法产生的CT图像的示例。在此，在图像中可以识别出示意性模拟的髋关节结构1以及股骨结构2。在右侧的股骨结构中还置入了金属关节植入物3。左上侧的图像在此是在140kV的高管电压时拍摄的，而右上侧的图像是在80kV的管电压时拍摄的，并且示出各自的CT图像数据组的断面图像。在低的X射线能量时，明显出现辐射硬化效应，从而也可以在该图像中清楚识别出通过金属关节植入物3引起的射线形式的图像伪影。左下侧的图像在此仅示出由这两个绘制的CT图像数据组形成的平均值图像，也就是在介于两个上述X射线能量之间的平均X射线能量时的CT图像。在此也可以清楚识别出通过关节植入物引起的图像伪影。
现在右下侧的图像示出在120keV的能量时根据所建议的方法新计算的单能CT图像。与上面两个原始的CT图像相比，在此能够清楚识别出金属伪影的减少。该方法可以非常简单地执行，因为该方法是基于图像数据，也就是在图像重建之后而不是基于原始数据来执行的。

Claims (2)

1.一种用于在产生对象体积的CT图像数据时减少金属伪影的方法，其中对对象体积同时或者以短的时间间隔拍摄具有彼此不同的平均X射线能量的两个原始数据，
-其中在不同的平均X射线能量时产生该对象体积的至少两个从原始数据中重建的CT图像数据组，以及
-通过将这两个CT图像数据组加权减法来计算出新的CT图像数据组，并且显示该新的CT图像数据组的一幅或多幅图像，
-其中在加权减法中所采用的加权因子被选择为，使得在该新的CT图像数据组中的图像伪影与在两个CT图像数据组中的图像伪影相比减少了。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使得使用者在观察所述新的CT图像数据组的一幅或多幅图像时能够交互地改变所述加权因子，其中该改变实时地影响所显示的图像。
CN201110123647.XA 2010-05-17 2011-05-13 用于减少ct图像数据中的图像伪影、尤其是金属伪影的方法 Active CN102254310B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102010020770.5 2010-05-17
DE102010020770A DE102010020770A1 (de) 2010-05-17 2010-05-17 Verfahren zur Reduzierung von Bildartefakten, insbesondere von Metallartefakten, in CT-Bilddaten

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102254310A CN102254310A (zh) 2011-11-23
CN102254310B true CN102254310B (zh) 2016-06-29

Family

ID=44859695

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201110123647.XA Active CN102254310B (zh) 2010-05-17 2011-05-13 用于减少ct图像数据中的图像伪影、尤其是金属伪影的方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8634625B2 (zh)
CN (1) CN102254310B (zh)
DE (1) DE102010020770A1 (zh)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012095713A1 (en) * 2011-01-10 2012-07-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Dual -energy tomographic imaging system
DE102011004120B4 (de) * 2011-02-15 2017-04-06 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren, Bilddatensatzbearbeitungseinrichtung, Röntgensystem und Computerprogramm zur Korrektur von Bilddaten eines Untersuchungsobjekts
CN103186889B (zh) * 2011-12-30 2017-08-18 Ge医疗系统环球技术有限公司 一种用于减少医学图像中的金属伪影的方法和设备
US9468409B2 (en) 2012-11-30 2016-10-18 General Electric Company Systems and methods for imaging dynamic processes
WO2014147495A2 (en) * 2013-03-21 2014-09-25 Koninklijke Philips N.V. A method and x-ray system for computer aided detection of structures in x-ray images
CN103440636B (zh) * 2013-08-26 2016-08-17 深圳先进技术研究院 Ct系统的金属伪影消除方法及其系统
CN104517263B (zh) * 2013-09-30 2019-06-14 Ge医疗系统环球技术有限公司 减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置
US9226723B2 (en) * 2014-02-25 2016-01-05 Kabushiki Kaisha Toshiba Ordered subset scheme in spectral CT
DE102015204450A1 (de) 2015-03-12 2016-09-15 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Erzeugung eines Ergebnisbildes zu einer vorgebbaren, virtuellen Röntgenquantenenergieverteilung, Computerprogramm, Datenträger sowie Röntgenbildaufnahmevorrichtung
CN105046675B (zh) * 2015-08-24 2017-09-29 重庆邮电大学 基于mvct图像消除kvct图像中金属伪影的方法
DE102015218928B4 (de) 2015-09-30 2022-05-12 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Erzeugung von Röntgenbilddaten eines Untersuchungsobjektes mit unterdrücktem Calcium-Signal
CN105286902B (zh) * 2015-10-26 2018-01-02 天津大学 一种去除ct图像金属伪影的方法
US10451697B2 (en) * 2017-07-25 2019-10-22 Spintech, Inc. Systems and methods for strategically acquired gradient echo imaging
US10932741B2 (en) * 2017-12-07 2021-03-02 Ohio State Innovation Foundation Assessing a condition of a subject using non-contrast dual energy computed tomography
US10902621B2 (en) * 2018-03-25 2021-01-26 Varian Medical Systems International Ag Deformable image registration based on masked computed tomography (CT) image
US11210779B2 (en) * 2018-09-07 2021-12-28 Siemens Healthcare Gmbh Detection and quantification for traumatic bleeding using dual energy computed tomography
JP2023039761A (ja) * 2021-09-09 2023-03-22 キヤノン株式会社 放射線検査装置、放射線検査方法及びプログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1518955A (zh) * 2002-11-27 2004-08-11 GEҽ��ϵͳ���������޹�˾ 软组织容积可视化的方法和装置
US7639773B2 (en) * 2007-07-18 2009-12-29 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc X-ray CT apparatus and method of generating an image

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4611341A (en) * 1981-05-05 1986-09-09 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Multiple-energy x-ray substraction imaging system
US7424088B2 (en) * 2004-09-29 2008-09-09 Kabushiki Kaisha Toshiba Image reconstruction method using Hilbert transform
DE102008030552A1 (de) * 2008-06-27 2009-12-31 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Erzeugung von Bilddaten zu einer virtuell vorgebbaren Röntgenröhrenspannung aus ersten und zweiten CT-Bilddaten

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1518955A (zh) * 2002-11-27 2004-08-11 GEҽ��ϵͳ���������޹�˾ 软组织容积可视化的方法和装置
US7639773B2 (en) * 2007-07-18 2009-12-29 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc X-ray CT apparatus and method of generating an image

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Behrendt等.Image Fusion in Dual Energy Computed Tomography: Effect on Contrast Enhancement, Signal-to-Noise Ratio and Image Quality in Computed Tomography Angiography.《Investigative Radiology》.2009,第44卷(第1期),1-6. *
Reconstruction of multi-energy X-ray computed tomography images of laboratory mice;Gleason, S.S.等;《Nuclear Science, IEEE Transactions on》;19990831;第46卷(第4期);1081-1086 *

Also Published As

Publication number Publication date
US8634625B2 (en) 2014-01-21
US20110280458A1 (en) 2011-11-17
DE102010020770A1 (de) 2011-11-17
CN102254310A (zh) 2011-11-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102254310B (zh) 用于减少ct图像数据中的图像伪影、尤其是金属伪影的方法
Xu et al. A practical cone-beam CT scatter correction method with optimized Monte Carlo simulations for image-guided radiation therapy
Szczykutowicz et al. Dual energy CT using slow kVp switching acquisition and prior image constrained compressed sensing
US10064591B2 (en) System, method and computer readable medium for preview of low-dose x-ray projection and tomographic images
JP6492005B2 (ja) Ｘ線ｃｔ装置、再構成演算装置、及び再構成演算方法
CN110811660B (zh) 一种校正ct射线束硬化伪影的方法
CN105745686B (zh) 处理双能量谱乳房摄影图像
CN104408758A (zh) 一种低剂量能谱ct图像处理方法
CN105962959A (zh) 对于虚拟x射线量子能量分布产生图像的方法和拍摄装置
CN104103055B (zh) 自动获取最优输出数据
Lin et al. An efficient polyenergetic SART (pSART) reconstruction algorithm for quantitative myocardial CT perfusion
Wu et al. Iterative CT shading correction with no prior information
Altunbas et al. A unified scatter rejection and correction method for cone beam computed tomography
Yang et al. Shading correction assisted iterative cone-beam CT reconstruction
CN106659456A (zh) 对比剂剂量模拟
CN109448071A (zh) 一种能谱图像重建方法及系统
CN117437144A (zh) 用于图像去噪的方法和系统
Pua et al. A pseudo-discrete algebraic reconstruction technique (PDART) prior image-based suppression of high density artifacts in computed tomography
Wang et al. Image-based synthetic CT: simulating arbitrary low dose single and dual energy protocols from dual energy images
EP2864964B1 (en) Image reconstruction in interleaved multi-energy imaging
Gomi et al. Development of a denoising convolutional neural network-based algorithm for metal artifact reduction in digital tomosynthesis for arthroplasty: A phantom study
Wang et al. Synthetic CT: simulating arbitrary low dose single and dual energy protocols
Chae et al. Lung segmentation using prediction-based segmentation improvement for chest tomosynthesis
Jacobson et al. A kV–MV approach to CBCT metal artifact reduction using multi-layer MV-CBCT
Peng et al. Dual-Energy Cone-Beam CT Using Two Complementary Limited-Angle Scans with A Projection-Consistent Diffusion Model

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20220127

Address after: Erlangen

Patentee after: Siemens Healthineers AG

Address before: Munich, Germany

Patentee before: SIEMENS AG

TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240903

Address after: German Phu F Haim

Patentee after: Siemens Medical AG

Country or region after: Germany

Address before: Erlangen

Patentee before: Siemens Healthineers AG

Country or region before: Germany

TR01 Transfer of patent right