CN103180875A - 低剂量ct降噪 - Google Patents

Abstract

一种系统包括围绕检查区域旋转并发射横穿所述检查区域的辐射的源、探测横穿所述检查区域的辐射并生成指示所探测到的辐射的投影数据的辐射敏感探测器阵列以及对所述投影数据降噪的投影数据降噪器，其中，所述降噪器基于所述投影的探测光子数量对所述投影降噪。

Description

低剂量CT降噪

技术领域

下文大体上涉及数据的降噪，其尤其适用于计算机断层摄影（CT），但是也同样适用于其他成像模态，例如，混合PET/CT系统、数字X射线系统、和/或其他成像模态。

背景技术

多切片计算机断层摄影（CT）扫描器包括安装在可旋转扫描架上的X射线管，所述可旋转扫描架绕纵轴或z轴围绕检查区域旋转。X射线管发射横穿检查区域以及其内的受试者或对象的辐射。二维探测器阵列限定了跨越检查区域与X射线管相对的具有一定角度的弧。所述探测器阵列包括多行探测器，它们相对于彼此对准并且沿z轴延伸。所述探测器探测横穿检查区域以及其内的受试者或对象的辐射，并生成指示其的投影数据。重建器对所述投影数据进行处理，并重建出指示其的三维（3D）体积图像数据。对所述体积图像数据进行处理，以生成所述检查区域的一幅或多幅图像，包括设置于所述检查区域中的对象和受试者的部分。

令人遗憾的是，CT扫描器发射电离辐射，因而使患者暴露于电离辐射之下，其可能提高患癌风险。一般而言，沉积在患者内的辐射剂量取决于多种因素，包括但不限于管电流（mAs）、管电压（kVp）、螺距/曝光时间（对于螺旋扫描而言）、切片厚度和间隔（对于轴向扫描而言）、研究当中的扫描次数以及患者体格（例如，较胖或较瘦）。可以通过降低管电流、管电压和/或扫描次数和/或提高螺距、切片厚度和/或切片间隔而降低所沉积的剂量。然而，图像噪声与辐射剂量成反比，因而降低辐射剂量不仅降低了患者体内沉积的剂量，还提高了所采集的数据内的图像噪声，在重建过程中，所述噪声将被传播至图像，从而降低了图像质量（即噪声更高的图像），由此可能降低所述过程的诊断价值。

基于图像的降噪算法已经得到了应用。然而，所述算法在处理“有条纹的”图像方面存在困难，在这样的图像中，噪声在图像数据的相邻体素之间存在很强的相关性。通常，投影测量当中的非常低水平的光子通量在重建图像当中生成条纹。而且，在所探测到的光子的平均数量非常低（例如，<10）时，所述算法操作将引入偏差，所述偏差将会作为偏移的平均CT值显现在所述图像内。迭代式重建，例如，基于最大似然（ML）的重建具有在这样的情况下获得改善的图像的潜力。然而，基于ML的重建计算成本极高，因而当前阻碍了其在例程实践中的应用。

发明内容

本申请的各个方面解决了上述和其他问题。

根据一个方面，一种系统包括围绕检查区域旋转并发射横穿所述检查区域的辐射的源、探测横穿所述检查区域的辐射并生成指示所探测到的辐射的投影数据的辐射敏感探测器阵列以及对所述投影数据降噪的投影数据降噪器，其中，所述降噪器基于所述投影的探测光子数量对所述投影降噪。

根据另一方面，一种方法包括获得成像系统生成的投影数据，针对所述投影数据的二维投影确定估计的探测光子数量并生成指示其的信号；以及基于所述信号对所述投影降噪。降噪程度与所述投影的估计的探测光子数量成比例，并且将在两个不同的程度上对至少两个投影降噪。

根据另一方面，一种方法包括对具有这样噪声的图像降噪：所述噪声在图像的相邻体素之间存在强相关性，其中，所述降噪不会向经降噪的图像中引入条纹伪像。

附图说明

本发明可以采取各种部件和部件布置的形式，以及各种步骤和步骤安排的形式。附图的作用在于对优选实施例进行图示，不应认为其对本发明构成限制。

图1结合投影数据降噪器示出了一种示范性成像系统。

图2示出了一种示范性投影数据降噪器。

图3示出了一种用于采用投影数据降噪器降低投影数据的噪声的示范性方法。

具体实施方式

图1示出了一种成像系统100，例如，其可以是计算机断层摄影（CT）扫描器。成像系统100包括基本上固定的扫描架102和旋转扫描架104。旋转扫描架104以可旋转的方式受到固定扫描架102的支持，并且绕纵轴或z轴108围绕检查区域106旋转。

诸如X射线管的辐射源110以可旋转的方式受到旋转扫描架104的支持。辐射源110与旋转扫描架104一起旋转，并发射横穿检查区域106的辐射。源准直器包括准直构件，其对辐射进行准直处理，从而使其形成大体为锥形、楔形、扇形或者其他形状的辐射束。

二维辐射敏感探测器阵列112界定了跨越检查区域106与辐射源110相对的呈一定角度的弧。探测器阵列112包括沿z轴108的方向延伸的多行探测器。探测器阵列112探测横穿检查区域106的辐射并生成指示其的投影数据。

投影数据降噪器114对投影数据降噪。就一个例子而言，在降噪器114采用的算法中，对应于较低光子数量的投影将比对应于较高光子数量的投影受到更为强烈的降噪，下文将对此给出更为详细的说明。这样的算法将能够减少重建图像中的由较低光子数量（例如，由于患者的身材、低剂量扫描等造成的）导致的条纹和/或偏差，同时保持所述数据中的强梯度（即，边缘），进而保持图像分辨率。

重建器116重建经降噪的投影数据，并生成指示其的三维（3D）体积图像数据。重建器116可以采用常规的3D滤波反投影重建、锥形射束算法、迭代算法和/或其他算法。

诸如卧榻的患者支撑118支持检查区域106内的诸如患者的对象或受试者。

通用计算系统或计算机起着操作员控制台120的作用。控制台120的处理器执行控制台126上的计算机可读指令，其允许操作员控制系统100的操作，例如，选择全剂量或低剂量扫描协议，激活投影数据降噪，启动扫描等。

在所示出的实施例中，将投影数据降噪器114示为单独的部件。在另一实施例中，投影数据降噪器114属于控制台120和/或其他计算装置的部分。

图2示出了投影数据降噪器114的例子。所示出的投影数据降噪器114包括对投影数据解记录（unlog）的数据解记录器200，其将衰减线积分转换为探测到的光子。

光子估计器202估计每一投影的探测光子数量，并生成指示其的信号。光子估计器202可以采用各种方案估计光子数量。例如，可以将探测到的光子数量估计为针对每一投影探测到的光子的平均数量。此外，可以（例如）采用移动平均值对这一均值进行平滑处理，由此可以促进缓解针对探测到的非常小的光子数量的泊松随机变量中的大的偏差。这里也可以设想其他技术，包括但不限于通常已知的用于估计探测光子数量的技术。

降噪器204基于估计的噪声对探测到的光子信号降噪。降噪器204能够为仅基于二维投影或者基于二维投影和一个或多个相邻二维投影对二维投影的探测光子进行降噪。如上所述，降噪器204可以采用这样的算法，即，对应于较低光子数量的投影将受到比对应于较高光子数量更为强烈的降噪，这将在保持边缘的同时缓解条纹。

数据记录器206记录经过降噪的探测光子，从而将经降噪的探测光子重新转换成衰减线积分，其能够通过重建器116得以重建。

评估器208可以用来基于预定的光子数量阈值确定是否应当对给定的投影降噪。在这种情况下，如果针对投影的估计光子数量表明该投影有足够数量的光子，那么不对该投影降噪。否则对该投影降噪。相对于对每一投影都降噪的做法而言，仅对被认定为没有足够的光子的投影降噪可以提高处理速度。在另一实施例中，可以省略评估器208。

下文提供了适当的降噪算法的非限制性例子，其以总变差最小化算法为基础，将每一2D投影作为图像处理。也可以采用具有适当的重新设计的类似的3D方法。

可以如方程1所示表示计算机断层摄影（CT）投影数据：

方程1：

$I=I_0{e}^{{-\&Integral;}_l\mathrm{\&mu;}\left(x\right)\mathrm{dl}}$

其中，I表示测得的光子，I₀表示输入光子，μ_x表示衰减函数，l表示采集线。

假设给定了光子测量结果的噪声特性，那么I表示平均光子测量结果，单个的实际测量结果f则是以I为均值，概率为的泊松随机变量的实现。

可以通过对代价函数求最小值而由f估计出平均光子测量结果I，其中，将所述代价函数表示为总变差项与加权最小二乘方项的和，如方程2所示：

方程2：

$\hat{I}=\min \{\&Integral;|\&dtri;I|+\frac{\mathrm{\&beta;}}{2}\&Integral;v\&CenterDot;{(I-f)}^2\}$

其中，v表示总统计加权，其将在噪声小时优选原始投影，在噪声大时优选具有小的总变差的投影。

一般而言，在估计的探测光子数量较低时，总变差项占据主导，而在估计的探测光子数量较高时，加权最小二乘方项则占据主导。

在方程2中，β是表示调节参数的任选变量，该参数控制进行平滑处理的算法的强烈程度，其中，较小的β值将导致总体更加强烈的平滑处理。

可以通过如方程3所示对欧拉－拉格朗日偏微分方程（PDE）离散化而解方程2：

方程3：

$0=-\mathrm{div}\left(\frac{\&dtri;I}{|\&dtri;I|}\right)+\mathrm{\&beta;}\&CenterDot;v\&CenterDot;(I-f)$

可以如方程4所示，通过每一投影的估计的探测光子的平均数量表示方程3：

方程4：

$0=-\mathrm{div}\left(\frac{\&dtri;I}{|\&dtri;I|}\right)+\mathrm{\&beta;}\&CenterDot;{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{sm}}(m,r)\&CenterDot;(I(m,r)-f(m,r))$

其中，ρ_sm(m,r)表示估计的探测光子的平均数量，m表示探测器的数量，r表示行数。通过取得初始测量结果f的平滑化版本导出方程4中的ρ_sm(m,r)；然而未必使估计的光子平均数量平滑化，下文将对此予以更为详细的描述。由于所记录的测量结果的噪声方差与1/ρ_sm(m,r)成比例，因而采用ρ_sm(m,r)替代方程3中的v是合理的。

通过如方程4所示的换算（scaling），优选获得高噪声（低光子）区域内的小的总变差以及具有高光子计数值的区域内的原始图像接近度。注意，其他形式的借助β的探测光子换算也是有可能的。例如，在另一实施例中，β可以与观测角成比例。

探测光子的平均数量的估计可以如下文所述。

从具有ρ(m,r)的形式的输入2D投影开始，其中，所述数据处于记录衰减域内，与这一测量相关联的探测光子数量作为每一投影的探测光子平均数量ρ_sm(m,r)估计。

可以交替采用这一均值或平滑化的均值。平滑化均值可以促进缓解针对探测到的非常小的光子数量的泊松随机变量中的大的偏差。就后一种情况而言，采用（例如）对估计的探测光子数量求得的移动平均值使估计光子数量平滑化，如方程5所示：

方程5：

${\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{sm}}(m,r)=\frac{1}{{\mathrm{nKernel}}^2}{\mathrm{\&Sigma;}}_j{\mathrm{\&Sigma;}}_k\mathrm{\&rho;}(m,r)$

其中，j∈{m-n:m+n}，k∈{r-n:r+n}，nKernel表示平滑化内核，这里也可以设想其他平滑化方案。对于处于投影的边缘的探测器而言，可以外推出或者以其他方式确定填充必要的缓冲区的值。

可以在迭代固定点方案的基础上采用方程5解方程4，在所述方案中，根据方程6由前一更新图像i确定每一更新i+1：

方程6：

${\mathrm{\&rho;}}^{i+1}(j,k)=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{\mathrm{\&rho;}\&Element;\{w,e,n,s\}}{W}_p{\mathrm{\&rho;}}^i(j,k)+{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{eff}}(j,k)\&CenterDot;{\mathrm{\&rho;}}^i(j,k)}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{\mathrm{\&rho;}\&Element;\{w,e,n,s\}}{W}_p+{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{eff}}(j,k)}$

其中，ρ_eff(m,r)=β·ρ_sm(m,r)，W_p表示权重，可以通过（例如）本领域已知的各种方式计算所述权重。

如方程7所示记录经降噪的探测光子：

方程7：

其中，ρ_输出(m,r)表示所输出的记录降噪探测光子，ρ_dn(m,r)表示经降噪的探测光子，N_r(m,r)表示光子数量，s表示换算因子。方程7将降噪探测光子重新转换成供重建的衰减线积分。

上述降噪算法是一种在计算方面有效率的算法，例如，因为在采集时对投影数据实施一次降噪操作，继而进行单次滤波反投影重建，因而避免了最大似然迭代方案中的多重前投影和反投影的繁重计算负担。

此外，相对于不向投影应用降噪算法的配置而言，上述降噪算法为重建图像提供了显著的条纹降低，同时又不影响投影的良好的统计学特性。通过在解记录的投影域内应用所述降噪算法，能够缓解来自低光子计数的偏差。

图3示出了一种用于对投影数据降噪的示范性方法。

在302中，采集多个二维投影信号（投影数据）。可以通过系统100和/或其他成像系统生成所述投影。

在304中，针对每一投影估计探测光子的平均数量。

在306中，采用如文中所述的以下算法对所述投影的至少子集降噪：在噪声小时优选原始投影，在噪声大时优选具有小的总变差的投影。如上文指出的，没有必要对具有足够数量的光子的投影降噪。

在308中，将经降噪的投影转换为降噪衰减数据。

在310中，重建降噪衰减数据，以生成一幅或多幅图像。

可以通过计算机可读指令实现上述操作，计算机可读指令在被计算机处理器执行时，令处理器执行所描述的动作。在这种情况下，将所述指令存储在与相关计算机相关或者能够为其所访问的计算机可读存储介质中。

应当认识到，可以通过运行一个或多个计算机可读和/或可执行指令的一个或多个处理器实现所述投影数据降噪器114，其中，所述指令存储在或者被编码到诸如物理存储器的计算机可读存储介质上。或者或此外，可以将所述指令存储到诸如信号介质等的瞬时媒介上。

已经参考各种实施例描述了本发明。在阅读文中的描述的同时，本领域技术人员可以想到修改和变化。这意味着，应当将本发明推断为包括所有此类落在所附权利要求或者其等同要件的范围内的修改和变化。

Claims (20)

1.一种系统，包括：

源，其围绕检查区域旋转并且发射横穿所述检查区域的辐射；

辐射敏感探测器阵列，其探测横穿所述检查区域的辐射并生成指示所探测到的辐射的投影数据；以及

投影数据降噪器，其对所述投影数据降噪，其中，所述降噪器基于一投影的探测光子数量对所述投影进行降噪。

2.根据权利要求1所述的系统，所述降噪器包括：

光子估计器，其估计针对每一投影的探测光子数量，其中，所述投影数据降噪器基于所估计的探测光子数量对所述投影数据降噪。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，所估计的探测光子数量表示对所估计的探测光子数量求得的平滑化移动平均值。

4.根据权利要求1所述的系统，所述投影数据降噪器还包括：

基于对代价函数求最小值以及所估计的探测光子数量对投影进行降噪的降噪器，所述代价函数包括至少两项：第一总变差项和第二加权最小二乘方项。

5.根据权利要求1所述的系统，所述投影数据降噪器还包括：

通过在所估计的探测光子数量大时优选所述投影，在所估计的探测光子数量小时优选具有小的总变差的投影而对投影进行降噪的降噪器。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，降噪器采用迭代算法对所述代价函数的求最小值。

7.根据权利要求1所述的系统，还包括：

重建器，其重建经降噪的投影数据以生成体积图像数据。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，相对于具有较高光子数量的投影而言，所述投影数据降噪器将在更大的程度对具有较低光子数量的投影降噪。

9.根据权利要求1所述的系统，所述投影数据降噪器还包括：

评估器，其基于对于投影的探测光子数量确定是否对所述投影进行降噪。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，至少一个投影包含满足预定光子数量阈值的数量的探测光子，其不受到降噪，并且至少一个投影包含不满足所述预定光子数量阈值的数量的探测光子，其受到降噪。

11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述投影数据降噪器在保持给定的图像分辨率的同时降低噪声。

12.一种方法，包括：

获得成像系统生成的投影数据；

针对所述投影数据的二维投影确定估计的探测光子数量，并生成指示估计的探测光子数量的信号；以及

基于所述信号对所述投影进行降噪。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，降噪程度与所述投影的估计的探测光子数量成比例，并且在两个不同的程度上对至少两个投影进行降噪。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，对所述投影降噪包括对代价函数求最小值，所述代价函数包括总变差项和加权最小二乘方项。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，在所述估计的探测光子数量较低时，所述总变差项占据主导，在所述估计的探测光子数量较高时，所述加权最小二乘方项占据主导。

16.根据权利要求12所述的方法，其中，在所述估计的探测光子数量大时，所述代价函数优选所述投影，在所述估计的探测光子数量小时，所述代价函数优选具有小的总变差的投影。

17.根据权利要求12所述的方法，还包括：

仅对那些具有不满足预定阈值的估计光子数量的投影进行降噪，对其余的投影则基于相应的估计光子数量进行一定程度的降噪。

18.根据权利要求12所述的方法，其中，相对于具有较高的估计的探测光子数量的投影而言，将在更大的程度上对具有较低的估计的探测光子数量的投影进行降噪。

19.根据权利要求12所述的方法，还包括：

通过采用对所述估计的探测光子数量求得的移动平均值使所述估计的探测光子数量平滑化，其中，基于平滑化的估计的探测光子数量对所述投影进行降噪。

20.一种方法，包括：

对具有这样噪声的图像进行降噪：所述噪声在所述图像的相邻体素之间存在强相关性，其中，所述降噪不会向经降噪的图像内引入条纹伪像。

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