CN102800073A - 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法 - Google Patents

一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102800073A
CN102800073A CN201210216187XA CN201210216187A CN102800073A CN 102800073 A CN102800073 A CN 102800073A CN 201210216187X A CN201210216187X A CN 201210216187XA CN 201210216187 A CN201210216187 A CN 201210216187A CN 102800073 A CN102800073 A CN 102800073A
Authority
CN
China
Prior art keywords
air
artifact
sectioning image
image
annulus
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.)
Granted
Application number
CN201210216187XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN102800073B (zh
Inventor
张定华
黄魁东
程云勇
张华�
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.)
Northwestern Polytechnical University
Original Assignee
Northwestern Polytechnical University
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 Northwestern Polytechnical University filed Critical Northwestern Polytechnical University
Priority to CN201210216187.XA priority Critical patent/CN102800073B/zh
Publication of CN102800073A publication Critical patent/CN102800073A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102800073B publication Critical patent/CN102800073B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明提供了一种锥束CT环形伪影的自动判别与校正方法，首先进行锥束CT空气扫描，重建出所有空气切片图像，并判定存在环形伪影的空气切片图像层号；然后对被测物体进行锥束CT扫描及重建；根据存在环形伪影的空气切片图像层号，将该层的被测物体切片图像与该层的空气切片图像对应像素灰度相减，完成环形伪影校正。本发明在锥束CT系统一次开机、工作状态不变的情况下，能够一次标记出所有存在环形伪影的切片图像层号，并完成所有被测物体的所有切片图像的环形伪影校正，环形伪影去除效果好，计算效率高，便于实现大量切片图像CT环形伪影校正的自动化。

Description

一种锥束CT环形伪影的自动判别与校正方法
技术领域
本发明属于CT成像技术领域，涉及一种CT环形伪影的处理方法，特别是锥束CT环形伪影的自动判别与校正方法。
背景技术
锥束CT利用锥形束射线源和平板探测器采集被测物体的投影数据，并重建出连续的序列切片图像，具有扫描速度快、切片内和切片间的空间分辨率相同、精度高等特点，在医学病情诊断和工业无损检测等领域已显示出广阔的应用前景。环形伪影是CT中常见的一种伪影，主要由探测器响应不一致引起。环形伪影的存在在很大程度上降低了CT图像质量，给基于CT图像的分割、测量和识别等进一步的处理和分析带来很大困扰。因此，环形伪影的去除是提高CT图像质量的重要一步。
目前，去除CT环形伪影的方法主要有两类，即投影正弦图校正法和CT图像校正法。投影正弦图校正法是依据CT图像的环形伪影在投影正弦图中表现为竖直方向直线的特征，通过对投影正弦图数据进行补偿修正来实现环形伪影校正。CT图像校正法是将直角坐标下的环形伪影变换为极坐标下的直线伪影进行滤波，然后再变换到直角坐标系下，以达到去除环形伪影的目的。
这两类校正方法对环形伪影都有较好的抑制效果，但也都存在一定的不足。CT图像校正法由于采用了两次坐标变换，容易导致图像边缘失真，而投影正弦图校正法避免了坐标变换，校正后的图像具有较高的分辨率和保真度。另外，由于这两类方法都涉及若干参数或阈值的选择，在应用于复杂对象时容易将非伪影的部分误认为伪影。
上述方法大部分都是针对二维CT或一层切片图像进行讨论的，少量针对锥束CT的讨论也没有给出对锥束CT所有切片图像进行校正的描述。由于锥束CT的分辨率越来越高，当面对锥束CT一次扫描获取的数百甚至数千层、分辨率在百万像素以上的切片图像时，环形伪影的校正效果与校正效率就成为评估算法的两个重要方面。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种锥束CT环形伪影的自动判别与校正方法，以达到对大量切片图像进行环形伪影的快速自动判别与校正的目的。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：
（1）采用与面向被测物体的正式扫描完全相同的采集模式、扫描参数和校正处理方法，进行锥束CT空气扫描（即无被测物体），并重建出所有空气切片图像；
（2）对每一层空气切片图像，以图像中心（即环形伪影的圆心）为原点，将其变换为极坐标下的空气切片图像，极坐标横轴为半径，纵轴为角度；
（3）对每一层极坐标空气切片图像，将其按列叠加成一行，判断该空气切片图像中是否存在环形伪影：计算该行图像的灰度均值P和灰度标准方差T；若该行图像所有像素灰度均在P±αT的范围内，则认为该空气切片图像中无环形伪影，否则认为该空气切片图像中有环形伪影，α为判定系数，与平板探测器型号及稳定性相关，通常选取为1.1~1.4；记录存在环形伪影的空气切片图像层号；
（4）对被测物体进行锥束CT扫描及重建；
（5）根据存在环形伪影的空气切片图像层号，将该层的被测物体切片图像与该层的空气切片图像对应像素灰度相减，完成环形伪影校正。
本发明的有益效果是：本发明提供的方法在锥束CT系统一次开机、工作状态不变的情况下，用一次空气扫描即可自动标记出所有存在环形伪影的切片图像层号，并可通过简便计算完成所有被测物体的所有切片图像的环形伪影校正，环形伪影去除效果好，计算效率高，便于实现大量切片图像CT环形伪影校正的自动化。
本发明方法中生成的空气切片图像可用于锥束CT系统一次开机、工作状态不变的情况下的所有被测物体环形伪影自动判别与校正。
本发明方法不仅适用于锥束CT，也适用于其它类型CT成像的环形伪影判别与校正。
附图说明
图1为本发明的平板探测器监控与校正流程。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
在一X射线源为YXLON的Y.TU450-D02，平板探测器为Varian的PaxScan2520的锥束CT系统中，先后进行空气扫描和铝质零件扫描，扫描电压220kV，扫描电流2.28mA，应用本发明方法进行环形伪影的自动判别与校正，执行以下步骤：
(1)采用与铝质零件扫描完全相同的采集模式、扫描参数和校正处理方法，进行锥束CT空气扫描（即无被测物体），并重建出所有空气切片图像；
(2)对每一层空气切片图像，以图像中心（即环形伪影的圆心）为原点，将其变换为极坐标下的空气切片图像，极坐标横轴为半径，纵轴为角度；
(3)对每一层极坐标空气切片图像，将其按列叠加成一行，判断该空气切片图像中是否存在环形伪影：计算该行图像的灰度均值P和灰度标准方差T；若该行图像所有像素灰度均在P±1.2T的范围内，则认为该空气切片图像中无环形伪影，否则认为该空气切片图像中有环形伪影；记录存在环形伪影的空气切片图像层号；
(4)对被测物体进行锥束CT扫描及重建；
(5)根据存在环形伪影的空气切片图像层号，将该层的被测物体切片图像与该层的空气切片图像对应像素灰度相减，完成环形伪影校正。
本发明方法中生成的空气切片图像，在锥束CT系统一次开机、工作状态不变的情况下，在2小时内对扫描的24个铝质零件、每个零件1024层切片图像实现了较好的环形伪影校正，并未增加显著的扫描量和计算量，方法适应性好，易于实现自动化。

Claims (1)

1.一种锥束CT环形伪影的自动判别与校正方法，其特征在于包括下述步骤：
（1）采用与面向被测物体的正式扫描完全相同的采集模式、扫描参数和校正处理方法，进行锥束CT空气扫描，并重建出所有空气切片图像；
（2）对每一层空气切片图像，以图像中心为原点，将其变换为极坐标下的空气切片图像，极坐标横轴为半径，纵轴为角度；
（3）对每一层极坐标空气切片图像，将其按列叠加成一行，判断该空气切片图像中是否存在环形伪影：计算该行图像的灰度均值P和灰度标准方差T；若该行图像所有像素灰度均在P±αT的范围内，则认为该空气切片图像中无环形伪影，否则认为该空气切片图像中有环形伪影，α为判定系数，选取为1.1~1.4；记录存在环形伪影的空气切片图像层号；
（4）对被测物体进行锥束CT扫描及重建；
（5）根据存在环形伪影的空气切片图像层号，将该层的被测物体切片图像与该层的空气切片图像对应像素灰度相减，完成环形伪影校正。
CN201210216187.XA 2012-06-28 2012-06-28 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法 Active CN102800073B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210216187.XA CN102800073B (zh) 2012-06-28 2012-06-28 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210216187.XA CN102800073B (zh) 2012-06-28 2012-06-28 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102800073A true CN102800073A (zh) 2012-11-28
CN102800073B CN102800073B (zh) 2015-01-28

Family

ID=47199172

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210216187.XA Active CN102800073B (zh) 2012-06-28 2012-06-28 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102800073B (zh)

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103593826A (zh) * 2013-10-22 2014-02-19 南方医科大学 图像环形伪影校正方法
CN103778603A (zh) * 2014-01-08 2014-05-07 天津大学 显微ct中闪烁体缺陷引起的图像伪影的修复算法
CN105184835A (zh) * 2015-09-15 2015-12-23 上海联影医疗科技有限公司 乳腺断层图像重建方法和装置
CN105321155A (zh) * 2015-10-29 2016-02-10 北京理工大学 一种cbct图像环形伪影消除方法
CN107154025A (zh) * 2016-03-04 2017-09-12 北京大学 一种针对颈动脉磁共振血管壁成像的血流伪影去除方法
US9875558B2 (en) 2015-09-15 2018-01-23 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Image reconstruction system and method
WO2018103015A1 (zh) * 2016-12-07 2018-06-14 深圳先进技术研究院 一种环形伪影修正的方法及装置
WO2018126434A1 (zh) * 2017-01-06 2018-07-12 深圳先进技术研究院 Ct图像阴影校正方法、装置及电子设备
CN110060316A (zh) * 2019-04-29 2019-07-26 重庆邮电大学 一种用于ct重建中多区域分割的环伪影校正方法
US10586355B2 (en) 2015-09-15 2020-03-10 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Image reconstruction system and method
CN110889878A (zh) * 2019-11-08 2020-03-17 湖北科技学院 结合图像平滑处理的ct图像环形伪影抑制方法
CN111053568A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 苏州瑞派宁科技有限公司 Ct图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质
CN111110260A (zh) * 2019-12-24 2020-05-08 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 一种图像重建方法、装置及终端设备
CN111640160A (zh) * 2020-05-18 2020-09-08 扬州哈工博浩智能科技有限公司 一种ct图像预处理方法
CN112233027A (zh) * 2020-09-30 2021-01-15 西北工业大学 一种ct图像环形伪影的迭代后处理去除方法
WO2021253599A1 (zh) * 2020-06-17 2021-12-23 南京安科医疗科技有限公司 一种头部移动ct探测器的自校准方法及扫描系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101178808A (zh) * 2007-11-15 2008-05-14 南方医科大学 一种改进的锥形束ct环形伪影的消除方法
CN102521801A (zh) * 2011-11-23 2012-06-27 中国科学院深圳先进技术研究院 Ct图像的环形伪影及弧形伪影校正方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101178808A (zh) * 2007-11-15 2008-05-14 南方医科大学 一种改进的锥形束ct环形伪影的消除方法
CN102521801A (zh) * 2011-11-23 2012-06-27 中国科学院深圳先进技术研究院 Ct图像的环形伪影及弧形伪影校正方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张华等: "一种基于空气扫描的锥束CT环形伪影校正方法", 《CT理论与应用研究》 *

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103593826A (zh) * 2013-10-22 2014-02-19 南方医科大学 图像环形伪影校正方法
CN103593826B (zh) * 2013-10-22 2016-08-17 南方医科大学 图像环形伪影校正方法
CN103778603A (zh) * 2014-01-08 2014-05-07 天津大学 显微ct中闪烁体缺陷引起的图像伪影的修复算法
CN103778603B (zh) * 2014-01-08 2016-08-17 天津大学 显微ct中闪烁体缺陷引起的图像伪影的修复方法
CN105184835A (zh) * 2015-09-15 2015-12-23 上海联影医疗科技有限公司 乳腺断层图像重建方法和装置
US11335041B2 (en) 2015-09-15 2022-05-17 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Image reconstruction system and method
US9875558B2 (en) 2015-09-15 2018-01-23 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Image reconstruction system and method
US10600214B2 (en) 2015-09-15 2020-03-24 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Image reconstruction system and method
US10586355B2 (en) 2015-09-15 2020-03-10 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Image reconstruction system and method
CN105184835B (zh) * 2015-09-15 2018-11-06 上海联影医疗科技有限公司 乳腺断层图像重建方法和装置
CN105321155A (zh) * 2015-10-29 2016-02-10 北京理工大学 一种cbct图像环形伪影消除方法
CN107154025B (zh) * 2016-03-04 2019-12-13 北京大学 一种针对颈动脉磁共振血管壁成像的血流伪影去除方法
CN107154025A (zh) * 2016-03-04 2017-09-12 北京大学 一种针对颈动脉磁共振血管壁成像的血流伪影去除方法
WO2018103015A1 (zh) * 2016-12-07 2018-06-14 深圳先进技术研究院 一种环形伪影修正的方法及装置
WO2018126434A1 (zh) * 2017-01-06 2018-07-12 深圳先进技术研究院 Ct图像阴影校正方法、装置及电子设备
CN110060316A (zh) * 2019-04-29 2019-07-26 重庆邮电大学 一种用于ct重建中多区域分割的环伪影校正方法
CN110060316B (zh) * 2019-04-29 2023-03-03 重庆邮电大学 一种用于ct重建中多区域分割的环伪影校正方法
CN110889878A (zh) * 2019-11-08 2020-03-17 湖北科技学院 结合图像平滑处理的ct图像环形伪影抑制方法
CN111110260A (zh) * 2019-12-24 2020-05-08 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 一种图像重建方法、装置及终端设备
CN111110260B (zh) * 2019-12-24 2023-09-26 沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司 一种图像重建方法、装置及终端设备
CN111053568A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 苏州瑞派宁科技有限公司 Ct图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质
CN111053568B (zh) * 2019-12-30 2021-10-08 苏州瑞派宁科技有限公司 Ct图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质
CN111640160A (zh) * 2020-05-18 2020-09-08 扬州哈工博浩智能科技有限公司 一种ct图像预处理方法
WO2021253599A1 (zh) * 2020-06-17 2021-12-23 南京安科医疗科技有限公司 一种头部移动ct探测器的自校准方法及扫描系统
CN112233027B (zh) * 2020-09-30 2022-12-09 西北工业大学 一种ct图像环形伪影的迭代后处理去除方法
CN112233027A (zh) * 2020-09-30 2021-01-15 西北工业大学 一种ct图像环形伪影的迭代后处理去除方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN102800073B (zh) 2015-01-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102800073B (zh) 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法
CN109801343B (zh) 基于重建前后图像的环形伪影校正方法、ct控制系统
Zhu et al. Improved compressed sensing‐based algorithm for sparse‐view CT image reconstruction
US9486178B2 (en) Radiation tomographic image generating apparatus, and radiation tomographic image generating method
CN102521801B (zh) Ct图像的环形伪影及弧形伪影校正方法
CN106447684A (zh) 工业ct图像中弱边缘尺寸测量方法
JP2012523030A5 (zh)
JPWO2012173205A1 (ja) 画像のノイズレベルを推定する方法
CN104161536A (zh) 一种基于互补光栅的锥束ct散射校正方法及其装置
CN110133014B (zh) 一种芯片内部缺陷检测方法及系统
US20150348289A1 (en) Image processing device, radiation detecting device, and image processing method
CN108292430A (zh) 用于对功能医学成像中的定量图生成进行自动优化的方法
Sadi et al. Removal of ring artifacts in computed tomographic imaging using iterative center weighted median filter
CN111553960A (zh) 一种基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法
CN103218834A (zh) 一种基于点扩展函数的工业ct图像重建中心定位方法
Raghunath et al. Motion correction of pet brain images through deconvolution: Ii. practical implementation and algorithm optimization
CN109636872B (zh) 基于滑动窗口差值和条带噪声检测的cbct环形伪影消除方法
US9886749B2 (en) Apparatus and method for parameterizing a plant
KR101431646B1 (ko) 데이터처리장치, 데이터처리방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체
CN103405241B (zh) 一种射线成像的探测器余辉校正方法
CN114359126A (zh) 三维图像的几何校正方法、装置、电子设备及存储介质
AU2013273647B2 (en) Improvements in and relating to ophthalmoscopes
CN104504656A (zh) 锥束ct图像域快速散射修正方法
JP4494732B2 (ja) 感度エンコーディング磁気共鳴イメージングの方法及びシステム
CN102759538B (zh) 一种锥束ct系统点扩展函数的测量与建模方法

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