CN103093483B

CN103093483B - 用于提高4d‑ct图像质量的方法与装置

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Publication number: CN103093483B
Application number: CN201110358352.0A
Authority: CN
Inventors: 刘平; 王学礼; 曹蹊渺; 王颖
Original assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Current assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Priority date: 2011-10-31
Filing date: 2011-10-31
Publication date: 2017-05-31
Anticipated expiration: 2031-10-31
Also published as: CN103093483A

Abstract

本发明的名称为用于提高4D‑CT图像质量的方法与装置，其涉及提供用于生成扫描对象的4D‑CT图像的多个2D图像，其中所述多个2D图像按照所述扫描对象的多个状态被相应地分成多个状态组，所述多个状态组中的每个对应于扫描对象的一个状态的3D‑CT图像，并且每个状态组中的图像按照多个扫描床位被相应地分成多个2D图像组，每个图像组包括多层2D图像；建立与每个状态组中的相邻图像组间的偏差相关的成本函数；及根据所述成本函数对多个2D图像进行检选以生成4D‑CT图像。

Description

用于提高4D-CT图像质量的方法与装置

技术领域

本发明涉及4D-CT图像，尤其是涉及用于提高4D-CT图像质量的方法与装置。

背景技术

随着医疗技术的发展，放射线疗法在疾病治疗中的应用越来越广泛。对于放射线疗法而言，目标定义是治疗计划的关键步骤。治疗的成功与否取决了病变组织描绘的准确性。其中一个主要的问题是诸如病人呼吸引起的目标运动会导致传统自由呼吸计算机断层(CT)扫描中的显著伪影。为了克服该问题，4维计算机断层(4D-CT)扫描技术被运用以描绘运动的目标及目标运动的建模。通过在每个床位处进行过采样CT数据并将扫描图像检选(sorting)到对应于不同呼吸状态的多个CT体来实现4D-CT。

当前较常研究有的两种4D-CT，一种是基于外部装置的4D-CT，而另一种则是无装置4D-CT。基于装置的方案使用由CT扫描仪外的外部仪器记录的外部信号来进行检选。无装置的方案则基于病人内部身体构造进行检选，其呼吸信号从CT图像特征中提取。然而，两种方式都存在许多缺陷。例如，经检选的3D图像不是很准确，常常发生沿Z轴方向的失配等。有关4D-CT的一些现有技术也可以参见美国专利申请20090225957、20100202673、20070286331等。

因此，需要一种处理优化的方法以改善扫描图像的检选并提高4D-CT图像的质量。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中存在的问题。

根据本发明的第一方法，提供了一种用于提高4D-CT图像质量的方法，其包括：提供用于生成扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像，其中所述多个2D图像按照所述扫描对象的多个状态被相应地分成多个状态组，所述多个状态组中的每个对应于扫描对象的一个状态的3D-CT图像，并且每个状态组中的图像按照多个扫描床位被相应地分成多个2D图像组，每个图像组包括多层2D图像；建立与每个状态组中的相邻图像组间的偏差相关的成本函数；及根据所述成本函数对多个2D图像进行检选以生成4D-CT图像。

根据一个优先实施例的方法，在提供用于生成扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像之前进行初步检选，并以所述初步检选所得的初始检选参数作为获得所述成本函数的最小值所需的初始值。

根据一个优先实施例的方法，所述相邻图像组间的偏差表示为相邻的两个图像组中前一图像组的末层图像与后一图像组的首层图像的至少部分对应像素点值间的总差异。

根据一个优先实施例的方法，所述成本函数是至少部分状态组中的至少部分相邻图像组间的总偏差

根据一个优先实施例的方法，根据所述成本函数对所述4D-CT图像的多个2D图像进行检选包括：计算所述成本函数的最小值对应的检选参数，并根据所述检选参数对所述多个2D图像进行检选，其中所述检选参数包括各扫描床位对应的呼吸曲线的谷底点值和周期值。

根据一个优先实施例的方法，使用Gauss-Newton方法或Levenberg-Marquardt方法获得所述成本函数的最小值对应的检选参数。

根据一个优先实施例的方法，在所述检选参数偏离所述初始检选参数超出约束因子时，基于所述约束因子与所述初始检选参数来调整所述检选参数。

根据一个优先实施例的方法，在至少一个状态组的至少一个相邻图像组的第一图像组和第二图像组间提供虚拟层，并且通过所述虚拟层来调整所述至少一个相邻图像组间的偏差。

根据一个优先实施例的方法，根据所述第一图像组中的多层2D图像的多个对应像素点值来获得新的像素点值从而形成第一虚拟层图像，根据所述第二图像组中的多层2D图像的对应像素点值来获得新的像素点值从而形成第二虚拟层图像，并且通过计算所述第一虚拟层图像和所述第二虚拟层图像的对应像素点值间的总差异来获得经调整的第一图像组和第二图像组间的偏差。

根据一个优先实施例的方法，根据所述第一图像组的多层2D图像间的多个偏差来获得第一虚拟层偏差，根据所述第二图像组的多层2D图像间的多个偏差来获得第二虚拟层偏差，并且通过第一图像组和第二图像组间的偏差减去所述第一虚拟层偏差和所述第二虚拟层偏差而获得经调整的第一图像组和第二图像组间的偏差。

根据一个优先实施例的方法，确定相邻的第一图像组的末层图像和第二图像组的首层图像间的差图像中的特定图像块是否由身体组织结构本身发生变化所引起，并且如果是的话，在计算所述第一图像组和第二图像组间的偏差时去除所述特定图像块。

根据一个优先实施例的方法，显示生成的4D-CT图像，并手动地对所述生成4D-CT图像做修正。

根据本发明的第二方面，提供一种用于提高4D-CT图像质量的装置，其包括：提供部件，用于提供用于生成扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像，其中所述多个2D图像按照所述扫描对象的多个状态被相应地分成多个状态组，所述多个状态组中的每个对应于扫描对象的一个状态的3D-CT图像，并且每个状态组中的图像按照多个扫描床位被相应地分成多个2D图像组，每个图像组包括多层2D图像；建立部件，建立与每个状态组中的相邻图像组间的偏差相关的成本函数；及检选部件，根据所述成本函数对多个2D图像进行检选以生成4D-CT图像。

根据一个优先实施例的装置，在提供用于生成扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像之前进行初步检选，并以所述初步检选所得的初始检选参数作为获得所述成本函数的最小值所需的初始值。

根据一个优先实施例的装置，所述相邻图像组间的偏差表示为相邻的两个图像组中前一图像组的末层图像与后一图像组的首层图像的至少部分对应像素点值间的总差异。

根据一个优先实施例的装置，所述成本函数是至少部分状态组中的至少部分相邻图像组间的总偏差。

根据一个优先实施例的装置，根据所述成本函数对所述4D-CT图像的多个2D图像进行检选包括：计算所述成本函数的最小值对应的检选参数，并根据所述检选参数对所述多个2D图像进行检选，其中所述检选参数包括各扫描床位对应的呼吸曲线的谷底点值和周期值。

根据一个优先实施例的装置，使用Gauss-Newton方法或Levenberg-Marquardt方法获得所述成本函数的最小值对应的检选参数。

根据一个优先实施例的装置，在所述检选参数偏离所述初始检选参数超出约束因子时，基于所述约束因子与所述初始检选参数来调整所述检选参数。

根据一个优先实施例的装置，在至少一个状态组的至少一个相邻图像组的第一图像组和第二图像组间提供虚拟层，并且通过所述虚拟层来调整所述至少一个相邻图像组间的偏差。

根据一个优先实施例的装置，根据所述第一图像组中的多层2D图像的多个对应像素点值来获得新的像素点值从而形成第一虚拟层图像，根据所述第二图像组中的多层2D图像的对应像素点值来获得新的像素点值从而形成第二虚拟层图像，并且通过计算所述第一虚拟层图像和所述第二虚拟层图像的对应像素点值间的总差异来获得经调整的第一图像组和第二图像组间的偏差。

根据一个优先实施例的装置，根据所述第一图像组的多层2D图像间的多个偏差来获得第一虚拟层偏差，根据所述第二图像组的多层2D图像间的多个偏差来获得第二虚拟层偏差，并且通过第一图像组和第二图像组间的偏差减去所述第一虚拟层偏差和所述第二虚拟层偏差而获得经调整的第一图像组和第二图像组间的偏差。

根据一个优先实施例的装置，确定相邻的第一图像组的末层图像和第二图像组的首层图像间的差图像中的特定图像块是否由身体组织结构本身发生变化所引起，并且如果是的话，在计算所述第一图像组和第二图像组间的偏差时去除所述特定图像块。

根据一个优先实施例的装置，用于显示生成的4D-CT图像并手动地对所述生成4D-CT图像做修正的部件。

根据本发明的第三方面，提供了一种4D-CT扫描设备，其包括本发明的用于提高4D-CT图像质量的装置。

根据本发明，能够自动准确地实现4D-CT图像的检选，并能够与现有技术的4D-CT图像技术结合大大地提高生成的4D-CT图像的质量。

附图说明

通过以下结合附图对本发明具体实施方式的描述，可以进一步理解本发明的优点、特点和特征。附图包括：

图1示出了4D-CT检选重建的过程；

图2示出一个状态组中相邻图像组所表示的相邻图像层；

图3示出两个相邻图像组中使用虚拟层的一个实施例；

图4示出两个相邻图像组中使用虚拟层的另一个实施例；

图5A-5B分别示出差图像中身体结构正常变化导致的图像块与非身体结构正常变化导致的图像块；

图6示出根据Levenberg-Marquardt方法求解最优检选参数时对因子λ的调整；

图7示出根据本发明实施例的方法的流程图；

图8示出根据本发明实施例的包括内部部件的装置。

具体实施方式

下面将参照附图更加完整地描述本发明，附图中示出了本发明的示例性实施例。但是，本发明可按照其它不同的形式实现，并且不应该被理解为限制于这些具体阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了使得本发明的公开变得更彻底和完整，从而将本发明的构思完全传递给本领域技术人员。在全文中，相同或相似的数字表示同一装置或单元。

为了消除或者减少呼吸运动伪影对胸腹部脏器CT扫描的影响，并反映胸腹部肿瘤随时间变化的规律，达到准确诊断和治疗的目的，提出了四维CT(4D-CT)的概念，将时间因数纳入CT扫描图像的三维重建中，可形成动态的四维CT图像，即4D-CT。

较常使用的有基于外部装置的4D-CT(A4D-CT)和无装置4D-CT(D4D-CT)。以基于外部装置的4D-CT例，在CT机上实现胸腹部A4D-CT的一般过程是：在图像采集时利用与CT机相连接的呼吸监控系统来检测患者的呼吸，同步采集CT图像和呼吸信号，在采集的每层CT图像上均“烙上”在呼吸周期中所处的时间信息(即状态)，然后按状态分别对所有CT图像出现进行分组和三维重建，其中各状态的三维图像构成一个随时间变化的三维图像序列，即4D-CT。现有的4D-CT系统主要采用肺活量计来测患者的呼吸量，用红外摄像装置来测量患者体表随呼吸起伏的高度差，或者用压力传感器等测量患者呼吸导致的压力差，将这些测量信号转换为呼吸周期信号；采集CT图像的方式大多采用电影模式(即CINE模式)，在每个扫描床位处按某个持续时间连续进行CT图像采集，在一个床位完成一次CINE模式扫描之后，CT床行进至下一个扫描床位，重复同样的CINE模式扫描，反复进行，直到覆盖整个需要扫描的范围为止。

上述基于装置的4D-CT重建方法要求在图像采集过程中，呼吸检测装置必须与CT机进行数据通信，并且要求呼吸信号与CT图像采集同步，并且，由于患者体表监测信号与体内脏器运动不同步，加上呼吸运动重复性较差，因此，经检选重建的CT图像往往不是很准确，例如，常常发生沿Z轴方向的失配等。

相类似地，在无装置4D-CT也存在经检选重建的4D-CT图像质量不佳的问题。

本发明提出了创造性的方法和装置，其中针对所有状态和所有床位进行全局性地优化以改善4D-CT成像的检选过程并提高4D-CT成像的质量。

图1简略地示出了4D-CT检选重建的过程。图1中，在CINE扫描过程中，总共存在N个床位，而每个床位处在不同的时间点进行M次采样。将N个不同床位在相同状态处的采样取出就能够形成一个新序列。如果在一个周期内共考虑P个状态，则能够形成P个新序列。每个新序列中都对应于扫描对象在一个状态的3D-CT图像。采样的总时间通常大于扫描对象状态变化的周期，所以一般存在如下：M＞＝P。当然在特殊情况下，也可以是M＜P。

在经过4D-CT(A4D-CT或D4D-CT)处理之后，形成的CINE图像被挑选和分成多个状态组。该多个状态组分别对应于被扫描对象的多个状态。多个状态组中的每个都分别对应于扫描对象的一个状态的3D-CT图像。这里的扫描对象包括胸腹部脏器，而多个状态则包括呼吸时身体脏器的不同状态。

以上形成新序列或状态组的过程被称为“检选”。在4D-CT的检选完成之后，每个CINE床位(和状态)处的检选参数就是确定值。在本发明的一个实施例中，将这些确定值作为初始参数，然后再被这些参数进行调整以使所有状态3D图像在沿Z轴方向的失配最小。例如，基于已检选的4D-CT图像，能够通过非线性优化方法对该4D-CT图像包括的所有状态的3D-CT图像进行调整。

在本发明的一个实施例中，每个状态组(其对应于扫描对象的一个状态的完整3D-CT图像)对应扫描被对象的一个状态。每个状态组又包括多个2D图像组，其表示相应状态下的特定扫描床位处的采样或扫描所得的多层2D图像。简单地说，每个图像组对应特定状态下的特定床位，一个图像组对应于一个采样。可以理解，相互相邻的图像组则包括同一状态下、相邻床位处的采样，因此相邻图像组所包括的多层2D图像在对应该同一状态的3D-CT图像中也是相邻的。

图2示出一个状态组中相邻图像组所表示的相邻图像层。其中，第一图像组与第二图像组相邻，而第二图像组则与第三图像组相邻。由此，构成两个相邻的图像组。如图2所示的，每个图像组包括多个2D图像层。如果将相邻图像组中的上部图像组中的最后一层图像(例如，第一图像组的末层图像)表达为I^up(x，y)，而将相邻图像组中的下部图像组的第一层图像(例如，第二图像组的首层图像表达为I^Down(x，y)，则该状态下两个相邻图像组间的偏差可以被表示为：

在以上公式(1)中，p表示状态号，即第p个状态，其取值范围为1至P(P表示在一个周期内共考虑P个状态)；n是床位号，即，第n个床位；则表示第p个状态中相邻的第n图像组与第n+1图像组间的偏差。可以理解的是，这里相邻图像组间的偏差同样可以表示成I^up(x，y)和I^Down(x，y)间对应像素点之差的绝对值之和如下：

可以理解，两个相邻图像组问的偏差也可以为相邻图像组中前一图像组的末层图像与后一图像组的首层图像的对应像素点值间的其它形式的总差异。同样，在求偏差时可以考虑图像中所有对应像素，也可以仅仅考虑图像中部分对应区域中的像素。

在特定床位的扫描中，4D-CT处理从该床位扫描所得到的所有状态采样(1-M)中选出状态采样(1-P)，再基于检选方法进行线性处理。因此，4D-CT检选过程可以用如下方程描述：

I(p)＝F(v，c，p) (2)

I(p)是该床位扫描中的p状态对应的图像组号，变量v是对应于床位扫描的呼吸曲线的谷底值，变量c是该对应于床位扫描的呼吸曲线的同期值，及变量p则是特定状态号。呼吸曲线是本领域技术人员所熟知和经常运用的概念，在此不再展开赘述。

具体地，函数F可以描述如下：

因此，4D-CT检选能够被表示为函数F如下：

I(n，p)＝F(v，c，p，n) (4)

在公式(4)中，n表示床位号，而p则表示特定状态。当4D-CT检选完成时，对应于n或(p，n)的每个(v，c)都具有确定的值。在本发明的一个实施例中，这些确定的值被用作初始值以最小化各状态对应的3D-CT图像沿Z轴方向的失配。

将v和c看作是变量，则函数F中的变量可以表达为向量V和C如下：

V＝{v₁，v₂，......，v_N}

C＝{c₁，c₂，......，c_N}

再将V和C合并为一个可变向量X如下：

X＝{v₁，c₁，v₂，c₂......，v_N，c_N} (5)

因此，公式(4)可以表达为：

I(n，p)＝F(X，p，n) (6)

考虑公式(1)、(5)、(6)，定义成本函数如下：

根据成本函数能够对4D-CT扫描所得的多个2D图像组进行检选以生成4D-CT图像。可以理解，虽然以上成本函数表示的是所有状态下的全部相邻图像组间的偏差之和(即，总偏差)，但是成本函数也可以表示部分状态下的部分相邻图像组间的偏差之和。另外，也可以知道除了偏差和之外也可以采用本领域中其它类似的方式来表示成本函数。例如，可以采用相邻图像组间偏差的平方和、相邻图像组的相邻2D图像间偏差最大的对应像素之差的绝对值总和、或相邻图像组的相邻2D图像间偏差最大的对应像素之差的平方和等，在此不再赘述。

对于以上示例性的成本函数E而言，计算时用到的全部I(n，p)，尤其是I^up(x，y)和I^Down(x，y)，都由公式(6)中的变量向量X所决定。现在为了使得成本函数得到最小值E^minimized，需要找到最佳的输入变量向量X^optimized。在计算X^optimized时的初始值X^initial可以取初步检选(A4D-CT或D4D-CT)所确定的检选参数。由此，本发明能够对初步检选的参数进行优化，以达到获得更好的4D-CT图像。当然，这里的X^initial也可以取经验值或其它适合的值。

在本发明的一个实施例中，为了避免X^optimized偏离X^initial过大从而引起相对于真实呼吸状态的失真，定义了约束因子T。约束因子T表示对于特定状态下特定床位所允许的最优检选参数v_opt(或c_opt)偏离初始检选参数v_initial(或c_initial)的最大比例，即需满足以下条件：

及

T的范围可以包括但不限于10％-20％(以上采用了与发明交底书中不一样的描述方式)。如果X^optimized对应的某些床位的检选参数存在不符合约束因子T的情况，则需要基于约束因子T与初始检选参数X^initial来调整X^optimized。例如，该不符合约束因子T的检选参数v_opt(或c_opt)被按照大于或小于对应初始检选参数v_initial(或c_initial)被设置为：

v_initial(或c_initial)*(1-T)；或

v_initial(或c_initial)*(1+T)

根据本发明的一个实施例，在至少一个状态组的至少一个相邻图像组的上图像组和下图像组间提供了虚拟层，并且通过虚拟层来调整相邻图像组间的偏差。我们知道，一个重要的CINE扫描参数是层厚，其相关于相邻图像组间的偏差在一些情况下，层厚达到2.5mm，甚至5mm。这种层厚可能引起相邻图像组间上图像组的末层图像与下图像组的首层图像间明显的不同。这种所不期望的偏差的积聚会导致计算不准确。这会导致优化求解X^optimized的迭代过程不能收敛到全局最小值，或使收敛速度大大变慢。

通过在相邻图像组间提供虚拟层并且借助虚拟层来调整相邻图像组间的偏差就能够解决以上与层厚相关的问题。通过虚拟层能够补偿和/或调整对应相邻床位的图像组间的层厚误差。

图3示出同一状态下对应相邻床位1、2的两个相邻图像组中使用虚拟层的一个实施例。其中，床位1的图像组的末层图像L4与床位2的图像组的首层图像L1’相邻。虚拟层A基于床位1的图像组的多层图像L1-L4生成，虚拟层B基于床位2的图像组的多层图像L1’-L4’生成。在根据公式(1)计算时，使用虚拟层A与虚拟层B来替代L4和L1’。根据本发明的一个实施例，每个虚拟层中的像素可以基于相应图像组的多个2D图像中的对应像素点而获得。

图4示出同一状态下对应相邻床位1、2的相邻图像组中使用虚拟层的另一实施例。如图4所示的，对于床位1，首先根据公式(1)计算床位1的图像组中各相邻图像层(L1和L2相邻、L2和L3相邻、L3和L4相邻)间的偏差d1、d2、d3。然后，根据偏差d1、d2、d3生成虚拟层D1。同理，对于床位2的图像组也能够生成偏差d1’、d2’、d3’和虚拟层D2。再根据公式(1)计算L4和L1’间的偏差最后，床位1的图像组与床位2的图像组间的偏差被调整为

可以理解的是，可以在所有状态的全部相邻床位的相邻图像组间设置虚拟层，或者只在部分状态的部分相邻图像组间设置虚拟层。

根据本发明的一个实施例，如果将相邻图像组间相邻的两张2D图像(例如图3中的L4、L1’)的对应像素相减就能够形成差图像。在这种差图像中，能够发现许多连续的块状区域。能够通过区域检测算法检测与标记所有的块状区域。这种块区域中的一些窄长或非凸出，这就意味着两张相邻2D图像间的失配。而另一些块状区域则为凸出且具有光滑边缘，这就意味着在后一张2D图像中出现了新的解剖学结构，尽管在前一张CT图像中不存在该解剖学结构。

例如，如图5A所示，差图像中的图像块为凸、接近于圆形或整块的聚集性和向心性较好。这种情况下，认为这些图像块是身体结构的正常变化，不计入相邻图像组间的偏差。相反，如图5B所示，差图像中的图像块为非凸、细长、弯曲、聚集性和向心性较差，则认为这些图像块不是由身体结构正常变化引起，应当计入相邻图像组间的偏差总和。

当CINE扫描参数“层厚”较大，例如2.5mm或5mm时，经常发生这种情况。例如，对于身体中的横隔膜，在前一张CT图像中什么都没有，但是会在差图像中生成相当圆滑的区域。通过对这种差图像中的块状区域的分析就可以判定这种块状区域是由于新身体结构的出现所引起的，还是由于图像间的失配所引起的。如果是正常的身体结构变化，则在计算相邻床位的相邻图像组间的偏差时将这些区域去除，也可以在计算E^minimized完全不考虑该相邻图像组间的偏差。

可以使用本领域熟知的方法来求得X^optimized，例如，非线性方法，包括但是不限于Gauss-Newton方法和Levenberg-Marquardt方法。在本发明的一个实施例中，使用Gauss-Newton方法或改善的Newton方法(如Newton方法的随机版本)来获得X^optimized。具体如下：

定义梯度E’和Hessian H

优化值为：

x^*＝x-H^-1E′

在每次迭代中，执行步骤x→x+λ(x^*-x)，其中λ是因子。

在参数向量改变时，也可考虑约束因子T。当x^*＝x(或E^minimized)不再变小时，就可以退出循环并得到了X^optimized。X^optimized对应于最佳检选参数，包括各扫描床位的呼吸曲线对应的谷底点值和周期值：

V_opt＝{v_opt1，v_opt2，......，v_optN}

X_opt＝{c_opt1，c_opt2，......，c_optN}

利用以上所得的V_opt和X_opt就能够对4D-CT扫描所得的多个2D图像组进行检选以生成改善的4D-CT图像。

根据本发明的一个实施例，也可以利用Levenberg-Marquardt方法来获得E^minimized和对应的X^optimized。Levenberg-Marquardt方法使用线性方程组解的搜索方向：

(J(x_k)^TJ(x)+λ_kI)*d_k＝-J(x_k)E(x_k)

其中，λ_k控制d_k的方向与幅度。当λ_k为0时，其方向与Gauss-Newton方法一致。当趋向于无穷大时，d_k趋向于0向量和最陡下降方向。线性预测的平方和计算为：

f_p(x_k)＝(J(x_k-1))^Td_k-1+E(x)

调整λ的方式与Gauss-Newton方法不同，具体请参见说明书附图6。

虽然以上只是详细介绍了两种求解X^optimized的方法，但是本领域技术人员能够明白，本领域中经常使用的求解最小值对应的参数的方法也能够被用于本发明。

附图7示出了根据本发明方法的流程图。在步骤1中，提供用于扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像，其中多个2D图像按照扫描对象的多个状态被相应地分成多个状态组，多个状态组中的每个对应于扫描对象的一个状态的3D-CT图像，并且每个状态组中的图像按照多个扫描床位被相应地分成多个2D图像组，每个图像组包括多层2D图像；然后，在步骤2中，建立与每个状态组中的相邻图像组间的偏差相关的成本函数；最后，在步骤3中，根据成本函数对4D-CT图像的多个2D图像进行检选以生成4D-CT图像。

根据本发明的一个实施例，也能够手动地对生成的4D-CT图像进行修正。例如，通过将4D-CT图像显示在显示器上，并根据临床知识来去除呼吸对于生成的4D-CT图像的影响。尤其是，用户能够使用特征引导线作为修改的指引。另外，当不规则呼吸在当前切片(或采样)处发生时，呼吸幅度会大于或小于相邻采样，因此可能找不到该采样的适合图像。对此，用户通过手动缩放该特定采样的图像就能够解决以上由不规则呼吸引起的问题。

如图8所示，还提供了用于实现本发明的装置，其中用于提高4D-CT图像质量的装置100包括：提供部件、建立部件和检选部件。提供部件用于提供用于扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像，其中多个2D图像按照扫描对象的多个状态被相应地分成多个状态组，多个状态组中的每个对应于扫描对象的一个状态的3D-CT图像，并且每个状态组中的图像按照多个扫描床位被相应地分成相邻的多个2D图像组，每个图像组包括多层2D图像。建立部件用于建立与每个状态组中的相邻图像组间的偏差相关的成本函数。检选部件则用于根据成本函数对4D-CT图像的多个2D图像进行检选以生成4D-CT图像。根据本发明的一个实施例，还提供了修改部件，用于根据临床知识对生成的4D-CT图像进行手动修正。本发明的用于提高4D-CT图像质量的装置能够被用于4D-CT扫描设备，以提高CT扫描设备的成像质量。

实际上，本领域技术人员能够明白，本发明的用于提高4D-CT图像质量的方法中的各步骤和各子步骤都能够利用硬件装置、固件、计算机程序软件或其组合等形式来实现。

借助上面给出的说明以及相应的附图，已经对本发明的较佳实施例作了详细的揭示。另外，尽管在描述中采用了一些特定的术语，但它们仅是示例性的。在不偏离本发明的精神和范围的情况下，还存在着许多其它的实施例，其都落入本申请要求的保护范围内。本发明的保护范围由所附的权利要求书来限定。

Claims

1.一种用于提高4D-CT图像质量的方法，其包括：

提供用于生成扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像，其中所述多个2D图像按照所述扫描对象的多个状态被相应地分成多个状态组，所述多个状态组中的每个对应于扫描对象的一个状态的3D-CT图像，并且每个状态组中的图像按照多个扫描床位被相应地分成多个2D图像组，每个图像组包括多层2D图像；

在至少一个状态组的至少一个相邻图像组的第一图像组和第二图像组间提供虚拟层，并且通过所述虚拟层来调整所述至少一个相邻图像组间的偏差；

建立与每个状态组中的相邻图像组间的偏差相关的成本函数；及

根据所述成本函数对多个2D图像进行检选以生成4D-CT图像。

2.如权利要求1所述的方法，其中，在提供用于生成扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像之前进行初步检选，并以所述初步检选所得的初始检选参数作为获得所述成本函数的最小值所需的初始值。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述相邻图像组间的偏差表示为相邻的两个图像组中前一图像组的末层图像与后一图像组的首层图像的至少部分对应像素点值间的总差异。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述成本函数是至少部分状态组中的至少部分相邻图像组间的总偏差。

5.如权利要求4所述的方法，其中，根据所述成本函数对所述4D-CT图像的多个2D图像进行检选包括：计算所述成本函数的最小值对应的检选参数，并根据所述检选参数对所述多个2D图像进行检选，其中所述检选参数包括各扫描床位对应的呼吸曲线的谷底点值和周期值。

6.如权利要求5所述的方法，其中，使用Gauss-Newton方法或Levenberg-Marquardt方法获得所述成本函数的最小值对应的检选参数。

7.如权利要求2-6中任一项所述的方法，其中，在所述检选参数偏离所述初始检选参数超出约束因子时，基于所述约束因子与所述初始检选参数来调整所述检选参数。

8.如权利要求1所述的方法，其中，根据所述第一图像组中的多层2D图像的多个对应像素点值来获得新的像素点值从而形成第一虚拟层图像，根据所述第二图像组中的多层2D图像的对应像素点值来获得新的像素点值从而形成第二虚拟层图像，并且通过计算所述第一虚拟层图像和所述第二虚拟层图像的对应像素点值间的总差异来获得经调整的第一图像组和第二图像组间的偏差。

9.如权利要求1所述的方法，其中，根据所述第一图像组的多层2D图像间的多个偏差来获得第一虚拟层偏差，根据所述第二图像组的多层2D图像间的多个偏差来获得第二虚拟层偏差，并且通过第一图像组和第二图像组间的偏差减去所述第一虚拟层偏差和所述第二虚拟层偏差而获得经调整的第一图像组和第二图像组间的偏差。

10.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，确定相邻的第一图像组的末层图像和第二图像组的首层图像间的差图像中的特定图像块是否由身体组织结构本身发生变化所引起，并且如果是的话，在计算所述第一图像组和第二图像组间的偏差时去除所述特定图像块。

11.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，显示生成的4D-CT图像，并手动地对所述生成4D-CT图像做修正。

12.一种用于提高4D-CT图像质量的装置，其包括：

提供部件，用于提供用于生成扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像，其中所述多个2D图像按照所述扫描对象的多个状态被相应地分成多个状态组，所述多个状态组中的每个对应于扫描对象的一个状态的3D-CT图像，并且每个状态组中的图像按照多个扫描床位被相应地分成多个2D图像组，每个图像组包括多层2D图像；其中，在至少一个状态组的至少一个相邻图像组的第一图像组和第二图像组间提供虚拟层，并且通过所述虚拟层来调整所述至少一个相邻图像组间的偏差；

建立部件，建立与每个状态组中的相邻图像组间的偏差相关的成本函数；及

检选部件，根据所述成本函数对多个2D图像进行检选以生成4D-CT图像。

13.如权利要求12所述的装置，其中，在提供用于生成扫描对象的4D-CT图像的多个2D图像之前进行初步检选，并以所述初步检选所得的初始检选参数作为获得所述成本函数的最小值所需的初始值。

14.如权利要求13所述的装置，其中，所述相邻图像组间的偏差表示为相邻的两个图像组中前一图像组的末层图像与后一图像组的首层图像的至少部分对应像素点值间的总差异。

15.如权利要求14所述的装置，其中，所述成本函数是至少部分状态组中的至少部分相邻图像组间的总偏差。

16.如权利要求15所述的装置，其中，根据所述成本函数对所述4D-CT图像的多个2D图像进行检选包括：计算所述成本函数的最小值对应的检选参数，并根据所述检选参数对所述多个2D图像进行检选，其中所述检选参数包括各扫描床位对应的呼吸曲线的谷底点值和周期值。

17.如权利要求16所述的装置，其中，使用Gauss-Newton方法或Levenberg-Marquardt方法获得所述成本函数的最小值对应的检选参数。

18.如权利要求13-17中任一项所述的装置，其中，在所述检选参数偏离所述初始检选参数超出约束因子时，基于所述约束因子与所述初始检选参数来调整所述检选参数。

19.如权利要求12所述的装置，其中，根据所述第一图像组中的多层2D图像的多个对应像素点值来获得新的像素点值从而形成第一虚拟层图像，根据所述第二图像组中的多层2D图像的对应像素点值来获得新的像素点值从而形成第二虚拟层图像，并且通过计算所述第一虚拟层图像和所述第二虚拟层图像的对应像素点值间的总差异来获得经调整的第一图像组和第二图像组间的偏差。

20.如权利要求12所述的装置，其中，根据所述第一图像组的多层2D图像间的多个偏差来获得第一虚拟层偏差，根据所述第二图像组的多层2D图像间的多个偏差来获得第二虚拟层偏差，并且通过第一图像组和第二图像组间的偏差减去所述第一虚拟层偏差和所述第二虚拟层偏差而获得经调整的第一图像组和第二图像组间的偏差。

21.如权利要求12-17中任一项所述的装置，其中，确定相邻的第一图像组的末层图像和第二图像组的首层图像间的差图像中的特定图像块是否由身体组织结构本身发生变化所引起，并且如果是的话，在计算所述第一图像组和第二图像组间的偏差时去除所述特定图像块。

22.如权利要求12-17中任一项所述的装置，其中，用于显示生成的4D-CT图像并手动地对所述生成4D-CT图像做修正的部件。

23.一种4D-CT扫描设备，包括如权利要求12-22中任一项所述的装置。