CN103733222B - 不同x射线图像信息类型的频率相关组合 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及X射线成像技术。在相位对比度成像中，通过单个的图像采集处理来获得不同类型的图像信息，例如，吸收图像信息和差分相位对比度图像信息。各自类型的图像信息包括不同的图像特性。本发明涉及一种不同类型的图像信息的频率相关组合，以获得具有与该各自图像信息及其各个的图像信息类型相比改进的特性的组合图像。因此，提供一种用于对象的X射线成像中的图像处理的装置（56）以及方法（100），包括接收（102）第一图像信息类型的所述对象的第一图像信息，接收（104）第二图像信息类型的所述对象的第二图像信息，其中，所述第二图像信息类型不同于所述第一图像信息类型。随后将所述第一图像信息和所述第二图像信息进行组合（106），以获得所述对象的组合图像信息，其中，所述第一图像信息和所述第二图像信息的所述组合是取决于所述第一图像信息和第二图像信息的空间频率的频率相关组合。
Description
技术领域
本发明大体上涉及X射线成像技术以及图像后处理。
具体而言，本发明涉及一种用于对象的X射线成像中的图像处理的装置和方法。
特别地，本发明涉及取决于各个的图像信息类型的频率（尤其取决于图像信息的空间频率）对基本上同时采集的不同的X射线图像信息类型进行组合。
背景技术
在一般的X射线成像中，通过对穿透感兴趣对象的X辐射进行吸收测量来检查对象。尽管可以利用足够的细节来显示对象内的微小吸收差别，但是仅能以不尽人意的细节来显示出具有类似化学成分（因而具有类似的吸收特性）的对象内区域。
X射线成像技术的发展提供了相位对比度成像技术，其考虑了通常基本上比相应的吸收更强的穿过对象的X辐射的相移。通过利用相干X辐射来照射对象，采用干涉测量方法来测量对象内的X辐射的这种相移，同时使用在对象与X射线探测器之间的一对光栅来最终获得相位信息，通过使用该光栅对来执行现有技术中所谓的相位步进。
图1示出了相位对比度成像的图示。源光栅12a位于靠近用于生成空间相干X辐射48的X射线源10。所述X辐射48穿透对象14，随后穿过源光栅12b和分析光栅12c，以最终到达X射线探测器16。源光栅12b和分析光栅12c周期性地被相对彼此移位光栅的一小部分，以执行相位步进。在每个相位步进状态下，通过X射线探测器16来采集X射线图像信息，用于针对每个单独像素获得关于光栅位置的强度调制。
使用相位对比度成像技术最终导致来自一个检查的多于一个的图像信息类型。具体而言，从采集到的原始数据可以计算出至少四种不同类型的图像，导致至少四种不同的图像信息类型。
只有一种图像类型，即，幅度、衰减或吸收图像类型，类似于从常规技术中已知的X射线图像。所有其他的图像类型会具有不同的特性，并且因而对于熟悉普通的吸收X射线图像的观察者而言会是不熟悉的。
US2010/0220834A1描述了吸收图像与相位对比度图像的叠加。
发明内容
本发明的一个目的可以被视为提供一种不同图像信息类型至一幅结果图像的优选组合。
这一目的可以通过独立权利要求的主题来实现。
在从属权利要求中描述本发明的优选实施例。
相位对比度成像技术通常并行提供若干幅图像，其中，存在指示样本的衰减的一幅图像，同时另一图像指示由所述样本对X射线的折射。至少出于工作流程的原因，会期望将不同的基于相位对比度的成像模态组合为被呈现给用户（例如放射线专家）的很少的图像，优选仅一幅图像，以加速对采集到的图像的评估。尤其是衰减和相位信息的这种组合，应当以这样的方式来执行：都是噪声最佳的，并且进一步具有尽可能保留衰减图像的性质同时降低噪声和/或改进分辨率的特性，使得最终图像在视觉上与常规的吸收X射线图像相一致。后者确保向用户（例如放射线专家）呈现他已经很熟悉的图像。
因此，其可以被认为是涉及从全部的采集到的图像或图像类型中提取相关图像信息，并且随后将它们组合为尽可能少的图像，优选为一幅图像，而不减少图像数据的信息内容。
就此而言，与吸收图像相比，差分相位对比度成像可以被认为包括针对高空间频率的更好的对比度噪声比（CNR），同时提供低空间频率处的较低NSR处的信息。因此，至少对于吸收图像信息和差分相位对比度图像信息，得到的合成图像可以优选地利用来自差分相位对比度图像数据的高频信息，反之优选地利用来自衰减图像数据的低频信息。也可以考虑另外的或其他的图像信息类型，例如散射图像信息或者退相干图像信息，其也可以用于校正合成图像中的图像区域，针对所述图像区域，根据本发明的融合算法或方法会引起图像伪迹（例如，由于局部增加的小角度散射）以及因此，更不可靠的相位信息。同样，在图像可视化算法中，退相干信息可以用作突出被检查对象区域中的结构的色彩覆盖，所述结构产生尤其强烈的X射线散射。
可以从下文中描述的优选实施例的详细描述来进一步得到本发明的方面、特征和优点，参考以下附图来解释所述优选实施例的详细说明。类似的附图标记可以指的是类似的元件。
附图并不是按比例绘制的，然而可以描绘定性的比例。
附图说明
图1示出了相位对比度成像的物理原理的示意图，
图2A-C示出了根据本发明的不同图像信息类型的范例性组合，
图3示出了根据本发明的所述方法的范例性实施方式的方框图，
图4A-4J’示出了根据本发明的不同图像信息类型的范例性频率相关分割，
图5A-E示出了根据本发明的不同图像信息类型的另一范例性组合，
图6示出了在经重建的吸收和相位对比度图像信息中的范例性噪声，
图7A-C示出了常规的衰减图像和根据根据本发明的方法的范例性实施例的合成图像，
图8示出了根据本发明的C型臂系统的范例性实施例，
图9示出了根据本发明的CT系统的范例性实施例，以及，
图10示出了根据本发明的用于对象的X射线成像中的图像处理的方法的范例性实施例。
具体实施方式
获得组合图像信息的一个可能是基于这样的观念：将在空间频域中的第一图像信息类型和第二图像信息类型的图像信息划分为多个截然不同的子带，即，每个子带对应于经定义的空间频率范围。例如，可以通过采用拉普拉斯金字塔处理（Laplacian pyramidprocess）来执行这种划分。
可以分析图像信息的各个（respective）频率子带，例如关于其对比度噪声比，可以尤其根据确定的信噪比对所述各个频率子带进行加权，以及至少取决于各个子带的加权因子，随后可以添加或重新组合所述各个频率子带，以最终获得单个的组合图像，以信噪比最佳的方式来组合两个或者更多的不同图像信息类型的相关信息。
图2A示出了吸收对比度图像，同时图2B示出了相应的差分相位对比度图像。尽管吸收对比度图像可以被认为是看起来像普通的X射线图像，但是差分相位对比度图像主要描绘具有高空间频率的图像信息。将图2A、图2B两幅图像组合成图2C，其基本上对应于差分相位对比度图像信息的一些高频带重叠在吸收图像信息中。
这种组合可以被认为是类似于普通的吸收对比度图像，但是由于差分相位对比度图像信息中的信噪比更高，因此可以被认为是在幅度图像的边缘增强方面是更好的。图2B已经呈现了精细的边缘，因而采用图2B的差分相位对比度图像的高空间频率子带与吸收对比度图像2A的组合导致边缘增强，这将不会增大组合图像的总体噪声水平。
当获取一系列的相位对比度图像信息时，可以确定至少两幅不同图像类型的图像。随后，将这两幅图像划分为包括N个子带的多分辨率图像集，即，每个子带具有经定义的空间频率范围。
随后，针对每个子带图像，确定权重因子αi和βi。αi和βi可以被认为是针对单个组合图像的后续图像重建的参数。
通过采用方程1在数学上执行所述重建。
方程1
滤波器元件可以是高通（HP）、低通（LP）、带通（BP）以及陷波（N）滤波器元件。以上的符号指示不同的滤波器将被应用于图像1和图像2的所有子带i中的图像信息。
例如，权重因子αi和βi可以取决于图像信息的类型以及各个子带的对比度噪声比。
假如也采用另外的或额外的图像信息类型，在输出处，可以使用另外的加权因子γi、δi等，将额外的项（例如，滤波器3i、滤波器4i）并入总和。
得到的组合图像因而使用各个图像信息类型的各自的优点而将两个输入图像的特性进行组合。
可以通过例如拉普拉斯分解或小波分解来获得多分辨率图像，即，各自图像信息类型的各自子带图像。
当重建或重新组合时，例如，各自图像的各自子带可以是经彩色编码的。
图3示出了根据本发明的方法的范例性实施方式的方框图。
例如通过拉普拉斯分解，每个各自图像信息类型120a和220b可以被分离为各自子带，其基本上对应于使用范例性的高通滤波器HP1-0、低通滤波器LP1-8和七个带通滤波器元件BP1-1…7的滤波器元件。对于图像信息类型2，采用滤波器元件HP2-0，BP2-1…7和LP2-8执行类似的分解，该滤波器元件理想上对应于与图像信息类型1相关联的各个滤波器元件，至少对应于其特性。
每个子带由权重因子αi、βi(γi、δi…)进行加权，从而范例性地获得9个输出子带out-0至out-8。这些输出带随后被重建为组合图像22。
图4A-4J示出了幅度图像的10个带，同时图4A’-4J’示出了相位对比度图像的10个带。各自图片的空间频率从图4A/A’至图4J/J’降低。如从图4可知，例如，带1至带4在相位对比度图像中呈现较好的对比度噪声比，同时带8至带10在幅度图像中呈现较好的对比度噪声比。带5至带7基本上对应于等效图像。
对于其他图像信息类型的各自子图像，随后可以利用权重因子αi和βi来对各个子图像进行加权，例如取决于其信噪比，以确定各自子带图像的优选重新组合。
对于计算机断层摄影系统，也可以采用基于光栅的差分相位对比度成像。相应的测量提供了对象折射率的虚部的常规投影以及实部的差分投影。通过处理针对每个探测器像素在相位步进阶段期间测量到的强度来获得两种投影。假设能够忽略探测器串扰，所述情况将导致投影中的白噪声。
可以采用两种类型的投影，以通过采用滤波反投影来重建实折射率和虚折射率的空间分布。这里，使用锯齿波滤波器来重建虚部，对应于频域中的H(k)=|k|，而使用希尔伯特滤波器（Hilbert Filter）来重建实部，对应于频域中的H(k)=sign(k)。然而，滤波器的迥然不同的谱形导致重建图像中的迥然不同的噪声功率谱。
图5A示出了吸收对比度图像，即，折射率的虚部，同时图5B示出了相位对比度图像，即，折射率的实部。即使通过图5A和5B的视觉比较，可以在视觉上推到出各个附图中描绘的噪声的差别。从图6可以得到图5A和图5B的关联的归一化噪声功率谱。
在x轴上的单位是线-对/cm，同时y轴描绘了针对衰减的空白CT图像以及折射率的空白CT图像的噪声功率谱。
至少近似地，吸收对比度图像和相位对比度图像可以被认为是与被检查对象中的局部电子密度成比例。这允许在图像的适当能量相关重新缩放之后，两幅图像使用相同的对比度来示出相同的物理量。这样的重新缩放随后允许组合两幅图像，同时优化信噪比。
为了实现这一目的，利用L(k)对吸收对比度图像进行低通滤波，同时利用H(k)对相位对比度图像进行高通滤波，与低通滤波器互补的滤波器元件被应用于吸收对比度图像。可以从图5A、图5B的吸收对比度图像和相位对比度图像的噪声功率谱来获得具有得到的最佳信噪比的滤波器。这样的滤波器将具有根据方程式2a、2b的形状。
方程式2a、2b
其中
Sa(k)对应于吸收对比度图像的噪声功率谱，以及
Sp(k)对应于相位对比度图像的噪声功率谱。
根据方程式2a、2b的滤波器形状L(k)、H(k)可以被认为是最佳情况下的形状。另外的实施方式将是确定基于专门的采集系统和采集参数以及校准测量来预先计算的所述滤波器形状。
滤波器也可以包含另外的变型，以实现期望的图像空间分辨率。在优选实施例中，通过分别对锯齿波和希尔伯特滤波器的变型，滤波器操作可以是重建处理的一部分。换言之，在图像域中采用的这些滤波器也可以在适当变型的情况下被应用于投影域，其中，它们将需要分别与锯齿波滤波器和希尔伯特滤波器进行组合。
在图5C-5E中描绘了信噪比优化的滤波和组合。图5A的吸收对比度图像范例性地包括对比度噪声比CNR=2.1，并且被低通滤波，以获得根据图5C的图像。图5B的相位对比度图像包括CNR=2.9，并且被高通滤波，以获得根据图5D的图像。随后将图5C、5D的两幅图像相加或组合，以获得组合图像图5E，范例性地具有CNR=4.4。
在下文中，在傅立叶空间中提供将来自相位对比度成像设备的差分相位图像信息以及衰减图像信息进行组合的通用方法。所述方法允许通过在傅立叶域中选择适当的滤波器而正确地考虑相位图像的差分性质，其也补偿了相位对比度成像性质中固有的差分步骤。
所述算法能够被认为包括4个主要步骤：
1.差分相位图像的全局重新缩放，以对应于衰减图像的梯度
2.与光栅沟槽结构垂直地进行两幅图像的1D傅立叶变换。
3.所有傅立叶系数的噪声优化、频率相关、组合
4.傅立叶反变换
本发明的方面涉及差分相位对比度成像，其中从同一采集的图像信息中同时生成衰减图像、差分相位对比度图像以及散射图像。然而，根据本发明的方法也可以被应用于其他相位对比度成像技术。
衰减图像信息和差分相位对比度图像信息可以被认为是图像信息，所述图像信息涉及样本的线性衰减的线积分以及分别在与X射线射束垂直的方向上和光栅沟槽的取向上的样本折射率的线积分的梯度。本专利申请假设可以通过各个其他量的仅仅缩放将衰减和折射进行彼此转换。更普遍的，应当采用μ和δ之间的非线性变换函数。
根据这一假设来获得不同图像信息类型的噪声优化组合，在两幅图像的线的一个维度中的傅立叶幅度经由函数及其导数之间的常规关系而与彼此相关，并且因而通过总计为“1”的两个频率相关加权因子进行组合。随后通过傅立叶反变换来获得融合图像，导致其特征在于降低的噪声以及在高频处的更高对比度的图像信息。
可以从以下方程式得到吸收对比度图像信息和差分相位对比度图像信息的优化组合。
就此而言，采用以下符号：
f(x,y) 衰减图像信息
g(x,y) 差分相位对比度图像信息
c 与被检查对象的衰减和相位有关的缩放常数。常数C可以被认为是算法中的自由参数。然而，可以通过在X射线谱中表示的能量上的平均衰减折射率减量之间的物理比率来激励其值。同样，可以从图像信息本身中（例如在傅立叶空间中）通过衰减图像信息和差分相位信息的梯度之间的最小二乘拟合来确定c。
F(kx,y) f(x,y)关于x的1D傅立叶变换
G(kx,y) g(x,y)关于x的1D傅立叶变换
kx 对应的傅立叶坐标
ω1(kx) 针对衰减贡献的最佳滤波器函数
ω2(kx) 针对差分相位贡献的最佳滤波器函数
σf 2 f(x,y)的噪声
σg 2 g(x,y)的噪声
h(x,y) 噪声最佳合成图像/组合图像信息
H(kx,y) h(x,y)关于x的1D傅立叶变换
根据图1的坐标系，X射线射束沿z轴延伸，同时光栅沿y轴延伸。
根据方程式3a、3b来定义衰减图像信息和差分相位对比度图像信息：
f(x,y)=∫zμ(x,y,z)dz；
方程式3a、3b
在方程式4a的假设下
μ(x,y,z)=c-1δ(x,y,z)
方程式4a
根据方程式4b将f(x,y)进行微分，以使其与g(x,y)相关：
方程式4b
随后，可以根据方程式5a-5c来执行沿x轴的傅立叶变换，例如，快速傅立叶变换FFT：
假设对象函数f(x,y)远离原点时为零，由此
方程式5a、5b、5c
在方程式4a的假设下，可以根据方程式6来确定G(kx,y)。
G(kx,y)=-2πikxcF(kx,y)
方程式6
根据方程式6，f(x,y)和g(x,y)的傅立叶幅度因而通过函数及其导数之间的公知关系而相关。
这里，通过相位对比度成像的图像采集处理然后傅立叶变换来获得F(kx,y)和G(kx,y)。因此，根据方程式7来线性组合傅立叶幅度，以获得噪声最佳合成图像H(kx,y)的傅立叶变换。
方程式7
为了不改变图像信号，需要施加以下条件：
条件1：
ω1(kx)+ω2(kx)=1
连同
条件2：
从其直接得到结论
ω1(kx)=1；具有(ω1,ω2实部)。
ω2(kx)在傅立叶空间中的原点处的零值确保衰减图像信息在合成图像信息的低频中占优势。在下文中，基于合成图像中的噪声最小化来得到最佳滤波器函数。通过以下方程式给出针对H(kx,y)的实部和虚部的噪声：
其中，ω2 2(kx)=(1-ω1(kx))2，α是常数。
现在关于ω1(kx)可以通过微分和定位零点来简化方程式7。
如此确定的滤波器函数自动地满足条件1和条件2。使用定义
针对滤波器函数的解可被重写如下：
并且傅立叶幅度的最终表达式为：
方程式8
方程式8也可以在坐标空间中被重写。
以最终达成坐标空间中的合成操作：
方程式9
因此，可以获得噪声最佳图像h(x,y)。
尽管对于投影成像，例如乳房摄影或C型臂成像，前述计算是范例性的，但是该算法可以同样地应用于重建前的投影域中的计算机断层摄影图像信息。
从图7A-图7C可以得到范例性的图像增强处理。
图7A描绘了常规的衰减图像，其从对身体体模的一系列相位步进扫描中得到。在图7B中描绘了关联的差分相位对比度图像。根据前述计算来处理图7A和图7B提供了图7C中的衰减信息和差分相位对比度信息的合成的组合图像。
图7C示出了增强的对比度、更明显的边缘，并且甚至揭示了与图7A的常规衰减图像相比改进的图像分辨率。由于接近于对于衰减图像图7A和差分相位对比度图像图7B的频率分量的每个而言最佳的噪声来执行图7A和图7B的图像组合，图7C的噪声水平也得到降低。
现在参考图8，描绘了根据本发明的C型臂系统的范例性实施例。
图8示出了天花板安装C型臂系统40的范例性实施例，其包括C型臂42，所述C型臂42具有X射线源44和X射线探测器46。对象14位于X射线源44和X射线探测器46之间的支撑体50上。X辐射48从X射线源44发出、穿透对象14并且随后到达X射线探测器46。图8中并未详细描绘根据图1的相位对比度成像系统的额外的光栅元件。
提供控制系统52，其具有处理设备56，所述控制系统52用于控制图像采集以及提供（例如在处理设备56内）用于执行先前描述的本发明的方法的模块。
处理设备56包括存储元件60，可以在所述存储元件60上存储图像信息。所述处理设备可以适于基于先前采集并且随后存储在存储元件60上的图像或者基于由C型臂系统40当前采集的实时图像信息来执行本发明的方法。提供输入部58，用于控制图像采集参数以及图像重建参数。
根据本发明的方法可以基本上是自动的，由此可以最终为X射线系统的用户提供增强的图像信息，而无需直接改变图像采集或优化参数。
提供可视化元件54，用于在根据本专利申请的图像增强处理之前和之后向用户（例如放射科医生）显示图像信息。
现在参考图9，描绘了根据本发明的CT系统的范例性实施例。
在图9中，提供CT系统62，其具有被布置在机架64相对侧的X射线源44和X射线探测器46，其被范例性地描绘为一维线阵列。机架64适于关于对象14旋转X射线源44和X射线探测器46。对象14位于支撑体50上，并且被布置在X射线射束48内。扇形X射线射束48穿透对象14，随后到达X射线探测器46。同样，在图9中并未描绘根据图1的相位对比度成像所需的元件。
向控制系统52提供由X射线探测器46采集的图像信息，所述控制系统52具有处理元件56。同样，处理元件56适于采集X射线图像信息，并且适于执行根据本发明的方法。
可以直接从X射线探测器46采集图像信息，或者可以在存储元件60上存储图像信息。提供输入部58，用于控制图像采集参数和方法重建参数。
可以在可视化元件54上向用户（例如放射科医生）显示采集到的常规图像信息以及增强的图像信息或根据本发明的组合图像。
尽管图8和图9涉及医学成像应用，但是应当理解，其他的成像应用也是可行的，例如，行李检查或者质量控制检查。
现在参考图10，描绘了根据本发明的用于对象的X射线成像中的图像处理的方法的范例性实施例。
图10示出了用于对象的X射线成像中的图像处理的方法100，包括接收102第一图像信息类型的对象的第一图像信息以及接收104第二图像信息类型的对象的第二图像信息的步骤。第一图像信息和第二图像信息是不同的类型。
接收可以包括获得预先采集和存储的图像信息，而且也接收由X射线系统当前获得的图像信息。可以通过包含该两种或另外的第一图像信息类型和第二图像信息类型的相位对比度图像信息来接收108第一图像信息和第二图像信息，其中，从所述相位对比度信息来确定102、104第一图像信息和第二图像信息。
将第一图像信息和第二图像信息进行组合106，以获得对象的组合图像信息22，其中，第一图像信息和第二图像信息的组合是取决于第一图像信息和第二图像信息的空间频率的频率相关组合。换言之，在组合106的同时，采用第一图像信息和第二图像信息的各自部分，该部分取决于各个空间频率。
在组合106之前，可以利用第一频率滤波器元件对第一图像信息进行滤波112，同时可以利用第二频率滤波器元件对第二图像信息进行滤波114。随后，可再次将经滤波的第一图像信息和经滤波的第二图像信息进行组合106。
然而，不仅可以采用单个互补滤波器元件对，而且可以采用多个滤波器元件，尤其是互补的滤波器元件，其生成122多个第一图像子带信息，并且生成124多个第二图像子带信息。在各自处理（例如加权）之后，可以将所述子带信息进行组合106，以获得对象的组合图像信息22。
可以与第一图像信息和第二图像信息同时地或在第一图像信息和第二图像信息的组合106’之后，接收130第三图像信息类型的第三图像信息。随后，可以将第一图像信息、第二图像信息和第三图像信息进行组合106，或者可以将第三图像信息与已经组合的第一图像信息和第二图像信息进行组合106’。
附图标记列表：
11 X射线源
12a、12b、12c 源光栅，相位光栅，分析光栅
15 对象
16 X射线探测器
20a、20b 第一图像（信息）、第二图像（信息）
22 组合图像（信息）
40 C型臂系统
42 C型臂
44 X射线源
46 X射线探测器
48 X辐射
50 支撑体
52 控制系统
54 可视化元件
56 处理设备
58 输入元件
60 存储元件
62 CT系统
64 机架
100 用于X射线成像中的图像处理的方法
102 步骤：接收/确定第一图像信息
104 步骤：接收/确定第二图像信息
106、106’ 步骤：组合
108 步骤：接收相位对比度图像信息
112 步骤：对第一图像信息进行滤波
114 步骤：对第二图像信息进行滤波
122 步骤：生成多个第一图像子带信息
124 步骤：生成多个第二图像子带信息
130 步骤：接收第三图像信息
Claims (30)
1.一种用于对象(14)的X射线成像中的图像处理的方法(100)，包括：
接收(102)第一图像信息类型的所述对象的第一图像信息(20a)；
接收(104)第二图像信息类型的所述对象的第二图像信息(20b)，其中，所述第二图像信息类型不同于所述第一图像信息类型；以及
将所述第一图像信息和所述第二图像信息进行组合(106)，以获得所述对象的组合图像信息(22)；
其中，第一图像信息和第二图像信息的所述组合是取决于所述第一图像信息和第二图像信息的空间频率的频率相关组合，
所述方法还包括
利用第一频率滤波器元件对所述第一图像信息进行滤波(112)；
利用第二频率滤波器元件对所述第二图像信息进行滤波(114)；以及
将经滤波的第一图像信息和经滤波的第二图像信息进行组合(106)，以获得所述对象的组合图像信息；
其中，所述第一频率滤波器元件和所述第二频率滤波器元件被适配为包括取决于所述第一图像信息和所述第二图像信息的噪声功率谱(S1(k)、S2(k))的滤波器形状(F1(k)、F2(k))。
2.根据权利要求1的方法，其中，所述第一频率滤波器元件和所述第二频率滤波器元件被适配为互补滤波器元件。
3.根据权利要求1的方法，
其中，所述第一图像信息类型和所述第二图像信息类型中的每个是由以下组成的群组中的一种类型：衰减图像信息、差分相位对比度图像信息、散射图像信息和退相干图像信息。
4.根据权利要求3的方法，其中，所述第一图像信息是衰减图像信息类型，并且所述第二图像信息是差分相位对比度图像信息类型。
5.根据权利要求1至4中的一项的方法，
其中，接收第一图像信息和第二图像信息包括
接收(108)相位对比度图像信息；
从所述相位对比度图像信息确定(102)所述第一图像信息；以及
从所述相位对比度图像信息确定(102)所述第二图像信息。
6.根据权利要求1至4中的一项的方法，
其中，所述第一频率滤波器元件和所述第二频率滤波器元件包括根据
的滤波器形状。
7.根据权利要求1至4中的一项的方法，还包括
通过将所述第一图像信息划分为空间频域中的子带，生成(122)多个第一图像子带信息；
通过将所述第二图像信息划分为所述空间频域中的子带，生成(124)多个第二图像子带信息；
其中，所述第一图像子带信息的所述子带对应于所述第二图像子带信息的所述子带；以及
将所述多个第一图像子带信息和所述多个第二图像子带信息进行组合(106)，以获得所述对象的组合图像信息；
其中，在组合前，利用权重因子对每个子带进行加权；以及
其中，所述第一图像信息和所述第二图像信息的对应子带的所述权重因子取决于所述各个第一图像子带信息和所述第二图像子带信息的信噪比(SNR)。
8.根据权利要求1至4中的一项的方法，其中，根据方程式
或
来确定所述组合图像信息，
其中
f(x,y)对应于所述第一图像信息；
F(kx,y)对应于f(x,y)关于x的1D傅立叶变换
g(x,y)对应于所述第二图像信息；
G(kx,y)对应于g(x,y)关于x的1D傅立叶变换
kx对应于各个傅立叶坐标
h(x,y)对应于噪声最佳合成图像/组合图像信息
H(kx,y)对应于h(x,y)关于x的1D傅立叶变换
c对应于所述第一图像信息与所述第二图像信息之间的缩放因子，能够从期望μ/δ比率来估计所述缩放因子和/或能够从所述第一图像信息与所述第二图像信息本身经由傅立叶空间中的最小二乘拟合来估计所述缩放因子；
σf 2对应于所述第一图像信息的噪声；以及
σg 2对应于所述第二图像信息的噪声。
9.根据权利要求8的方法，其中，f(x,y)对应于衰减图像信息。
10.根据权利要求8的方法，其中，g(x,y)对应于差分相位对比度图像信息。
11.根据权利要求1至4中的一项的方法，包括
接收(130)第三图像信息类型的所述对象的第三图像信息，其中，所述第三图像信息类型不同于所述第一图像信息类型和所述第二图像信息类型；以及
将所述第一图像信息、所述第二图像信息和所述第三图像信息进行组合(106’)，以获得所述对象的组合图像信息。
12.根据权利要求11的方法，其中，第一图像信息、所述第二图像信息和所述第三图像信息的所述组合是取决于所述第一图像信息、所述第二图像信息和所述第三图像信息的所述空间频率的频率相关组合。
13.一种用于对象(14)的X射线成像中的图像处理的装置(40、62、52)，包括处理元件(56)，其适于执行根据权利要求1至7中的一项的用于对象(14)的X射线成像中的图像处理的方法(100)，包括
适于接收第一图像信息类型的所述对象的第一图像信息(20a)的接收元件；
适于接收第二图像信息类型的所述对象的第二图像信息(20b)的接收元件，其中，所述第二图像信息类型不同于所述第一图像信息类型；以及
组合元件，其适于将所述第一图像信息和所述第二图像信息进行组合，以获得所述对象的组合图像信息(22)；
其中，第一图像信息和第二图像信息的所述组合是取决于所述第一图像信息和第二图像信息的空间频率的频率相关组合；
适于对所述第一图像信息进行滤波(112)的第一频率滤波器元件；
适于对所述第二图像信息进行滤波(114)的第二频率滤波器元件；
其中，所述组合元件还适于将经滤波的第一图像信息和经滤波的第二图像信息进行组合(106)，以获得所述对象的组合图像信息；并且
其中，所述第一频率滤波器元件和所述第二频率滤波器元件被适配为包括取决于所述第一图像信息和所述第二图像信息的噪声功率谱(S1(k)、S2(k))的滤波器形状(F1(k)、F2(k))。
14.根据权利要求13的装置，其中，所述第一频率滤波器元件和所述第二频率滤波器元件被适配为互补滤波器元件。
15.根据权利要求13的装置，还包括
可视化元件(54)；
其中，所述可视化元件(54)适于在视觉上向用户至少提供所述对象(14)的所述组合图像信息(22)。
16.根据权利要求13至15中的一项的装置，还包括
X射线源(44)，以及
X射线探测器(46)，
其中，所述对象(14)能够被布置在所述X射线源(44)与所述X射线探测器(46)之间，以及
其中，能够操作地耦合所述X射线源(44)和所述X射线探测器(46)，以采集所述对象(14)的感兴趣区域的X射线图像数据。
17.一种用于对象(14)的X射线成像中的图像处理的装置，包括：
用于接收(102)第一图像信息类型的所述对象的第一图像信息(20a)的单元；
用于接收(104)第二图像信息类型的所述对象的第二图像信息(20b)的单元，其中，所述第二图像信息类型不同于所述第一图像信息类型；以及
用于将所述第一图像信息和所述第二图像信息进行组合(106)，以获得所述对象的组合图像信息(22)的单元；
其中，第一图像信息和第二图像信息的所述组合是取决于所述第一图像信息和第二图像信息的空间频率的频率相关组合，
所述装置还包括：
用于利用第一频率滤波器元件对所述第一图像信息进行滤波(112)的单元；
用于利用第二频率滤波器元件对所述第二图像信息进行滤波(114)的单元；以及
用于将经滤波的第一图像信息和经滤波的第二图像信息进行组合(106)，以获得所述对象的组合图像信息的单元；
其中，所述第一频率滤波器元件和所述第二频率滤波器元件被适配为 包括取决于所述第一图像信息和所述第二图像信息的噪声功率谱(S1(k)、S2(k))的滤波器形状(F1(k)、F2(k))。
18.根据权利要求17的装置，其中，所述第一频率滤波器元件和所述第二频率滤波器元件被适配为互补滤波器元件。
19.根据权利要求17的装置，
其中，所述第一图像信息类型和所述第二图像信息类型中的每个是由以下组成的群组中的一种类型：衰减图像信息、差分相位对比度图像信息、散射图像信息和退相干图像信息。
20.根据权利要求19的装置，其中，所述第一图像信息是衰减图像信息类型，并且所述第二图像信息是差分相位对比度图像信息类型。
21.根据权利要求17至20中的一项的装置，
其中，所述的用于接收第一图像信息和第二图像信息的单元包括：
用于接收(108)相位对比度图像信息的单元；
用于从所述相位对比度图像信息确定(102)所述第一图像信息的单元；以及
用于从所述相位对比度图像信息确定(102)所述第二图像信息的单元。
22.根据权利要求17至20中的一项的装置，
其中，所述第一频率滤波器元件和所述第二频率滤波器元件包括根据
的滤波器形状。
23.根据权利要求17至20中的一项的装置，还包括
用于通过将所述第一图像信息划分为空间频域中的子带，生成(122)多个第一图像子带信息的单元；
用于通过将所述第二图像信息划分为所述空间频域中的子带，生成(124)多个第二图像子带信息的单元；
其中，所述第一图像子带信息的所述子带对应于所述第二图像子带信息的所述子带；以及
用于将所述多个第一图像子带信息和所述多个第二图像子带信息进行组合(106)以获得所述对象的组合图像信息的单元；
其中，在组合前，利用权重因子对每个子带进行加权；以及
其中，所述第一图像信息和所述第二图像信息的对应子带的所述权重因子取决于所述各个第一图像子带信息和所述第二图像子带信息的信噪比(SNR)。
24.根据权利要求17至20中的一项的装置，其中，根据方程式
或
来确定所述组合图像信息，
其中
f(x,y)对应于所述第一图像信息；
F(kx,y)对应于f(x,y)关于x的1D傅立叶变换
g(x,y)对应于所述第二图像信息；
G(kx,y)对应于g(x,y)关于x的1D傅立叶变换
kx对应于各个傅立叶坐标
h(x,y)对应于噪声最佳合成图像/组合图像信息
H(kx,y)对应于h(x,y)关于x的1D傅立叶变换
c对应于所述第一图像信息与所述第二图像信息之间的缩放因子，能够从期望μ/δ比率来估计所述缩放因子和/或能够从所述第一图像信息和所述第二图像信息本身经由傅立叶空间中的最小二乘拟合来估计所述缩放因子；
σf 2对应于所述第一图像信息的噪声；以及
σg 2对应于所述第二图像信息的噪声。
25.根据权利要求24的装置，其中，f(x,y)对应于衰减图像信息。
26.根据权利要求24的装置，其中，g(x,y)对应于差分相位对比度图像信息。
27.根据权利要求17至20中的一项的装置，包括
用于接收(130)第三图像信息类型的所述对象的第三图像信息的单元，其中，所述第三图像信息类型不同于所述第一图像信息类型和所述第二图像信息类型；以及
用于将所述第一图像信息、所述第二图像信息和所述第三图像信息进行组合(106’)以获得所述对象的组合图像信息的单元。
28.根据权利要求27的装置，其中，第一图像信息、所述第二图像信息和所述第三图像信息的所述组合是取决于所述第一图像信息、所述第二图像信息和所述第三图像信息的所述空间频率的频率相关组合。
29.一种处理设备，在所述处理设备中执行计算机程序，其中，所述处理设备适于控制根据权利要求13至16中的一项的装置，以执行根据权利要求1至12中的任一项的方法。
30.一种用于操作设备的方法，包括根据权利要求1至12中的任一项的方法的步骤。
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Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013208189A (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Canon Inc | Ｘ線撮像装置およびｘ線撮像方法 |
| WO2014194995A1 (en) * | 2013-06-07 | 2014-12-11 | Paul Scherrer Institut | Image fusion scheme for differential phase contrast imaging |
| CN105580054B (zh) * | 2013-09-26 | 2019-10-01 | 皇家飞利浦有限公司 | 电子密度图像的联合重建 |
| JP6554096B2 (ja) * | 2013-11-08 | 2019-07-31 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 微分位相コントラストｃｔのための経験的ビームハードニング補正 |
| JP2017516558A (ja) | 2014-05-27 | 2017-06-22 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 差動位相コントラストイメージング用の較正ハードウェアファントム |
| KR101690654B1 (ko) * | 2015-01-29 | 2016-12-28 | 삼성전자주식회사 | 의료 영상 장치 및 의료 영상을 처리하는 방법 |
| JP6451400B2 (ja) * | 2015-02-26 | 2019-01-16 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理システム及び画像処理装置 |
| JP6594075B2 (ja) * | 2015-07-22 | 2019-10-23 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像システム、画像処理方法 |
| US10275859B2 (en) | 2015-09-16 | 2019-04-30 | Koninklijke Philips N.V. | X-Ray imaging device for an object |
| US10561378B2 (en) * | 2016-06-07 | 2020-02-18 | Koninklijke Philips N.V. | Precision and resolution of quantitative imaging by combining spectral and non-spectral material decomposition |
| CN109949258B (zh) * | 2019-03-06 | 2020-11-27 | 北京科技大学 | 一种基于nsct变换域的图像复原方法 |
| JP7180562B2 (ja) * | 2019-07-18 | 2022-11-30 | 株式会社島津製作所 | Ｘ線位相撮像装置 |
| CN111089871B (zh) * | 2019-12-12 | 2022-12-09 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | X射线光栅相衬图像的相位信息分离方法及系统、储存介质、设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101031963A (zh) * | 2004-09-16 | 2007-09-05 | 法国电信 | 处理有噪声的声音信号的方法以及实现该方法的装置 |
| EP1879020A1 (en) * | 2006-07-12 | 2008-01-16 | Paul Scherrer Institut | X-ray interferometer for phase contrast imaging |
| WO2010084390A1 (en) * | 2009-01-22 | 2010-07-29 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | Pixel-feature hybrid fusion for pet/ct images |
| CN101887581A (zh) * | 2010-06-17 | 2010-11-17 | 东软集团股份有限公司 | 图像融合方法及设备 |
| CN101894364A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-11-24 | 重庆大学 | 基于光学非下采样轮廓波变换的图像融合方法和装置 |
Family Cites Families (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4503461A (en) * | 1983-02-22 | 1985-03-05 | The Board Of Trustees Of The Leland, Stanford Junior University | Multiple measurement noise reducing system using space-variant filters |
| JPS60245084A (ja) * | 1984-05-19 | 1985-12-04 | Toshiba Corp | 画像処理装置 |
| US5325449A (en) * | 1992-05-15 | 1994-06-28 | David Sarnoff Research Center, Inc. | Method for fusing images and apparatus therefor |
| JP3370797B2 (ja) * | 1994-03-31 | 2003-01-27 | 富士写真フイルム株式会社 | 画像重ね合せ方法およびエネルギーサブトラクション方法 |
| EP0677780B1 (en) * | 1994-03-31 | 2003-05-28 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Image superposition processing method |
| US6262818B1 (en) * | 1998-10-07 | 2001-07-17 | Institute Of Applied Optics, Swiss Federal Institute Of Technology | Method for simultaneous amplitude and quantitative phase contrast imaging by numerical reconstruction of digital holograms |
| US6594335B2 (en) * | 1999-12-28 | 2003-07-15 | Charles J. Davidson | X-ray phase-contrast medical micro-imaging methods |
| US7054474B1 (en) * | 2001-07-25 | 2006-05-30 | 3D Sharp, Inc. | Image noise reduction |
| US6580779B2 (en) * | 2001-11-20 | 2003-06-17 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Contrast adjustment of a decomposed X-ray image relative to the contrast of another X-ray image |
| US7420675B2 (en) * | 2003-06-25 | 2008-09-02 | The University Of Akron | Multi-wavelength imaging system |
| US7412026B2 (en) * | 2004-07-02 | 2008-08-12 | The Board Of Regents Of The University Of Oklahoma | Phase-contrast x-ray imaging systems and methods |
| US7653232B2 (en) | 2005-01-28 | 2010-01-26 | University Of Massachusetts | Phase based digital imaging |
| GB0514715D0 (en) * | 2005-07-18 | 2005-08-24 | Isis Innovation | Combination of images |
| DE102006063048B3 (de) | 2006-02-01 | 2018-03-29 | Siemens Healthcare Gmbh | Fokus/Detektor-System einer Röntgenapparatur zur Erzeugung von Phasenkontrastaufnahmen |
| AU2007221086A1 (en) * | 2006-02-27 | 2007-09-07 | University Of Rochester | Phase contrast cone-beam CT imaging |
| JP4943500B2 (ja) * | 2006-04-18 | 2012-05-30 | ジーイー・ヘルスケア・バイオサイエンス・コーポレイション | 分割用の画像を作成するシステム |
| EP2132704B1 (en) * | 2007-03-06 | 2019-07-17 | Koninklijke Philips N.V. | Filtering of image sequences |
| DE102007061935A1 (de) * | 2007-12-21 | 2009-06-25 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Qualitätssteigerung von computertomographischen Aufnahmeserien durch Bildverarbeitung und CT-System mit Recheneinheit |
| JP5753791B2 (ja) * | 2008-12-25 | 2015-07-22 | メディック ビジョン イメージング ソルーション リミティッド | ノイズ除去された所定の解像度の医療画像を提供する方法、所定の解像度のノイズ除去された所定の解像度の医療画像を提供するシステム |
| JP2010187774A (ja) * | 2009-02-16 | 2010-09-02 | Fujifilm Corp | Ｘ線画像処理方法、ｘ線画像処理装置、プログラムおよびｘ線画像撮影装置 |
| US7949095B2 (en) * | 2009-03-02 | 2011-05-24 | University Of Rochester | Methods and apparatus for differential phase-contrast fan beam CT, cone-beam CT and hybrid cone-beam CT |
| CN106154192B (zh) * | 2009-06-19 | 2020-10-13 | 优瑞技术公司 | 用于执行断层图像获取和重构的系统和方法 |
| US8217352B2 (en) * | 2009-09-11 | 2012-07-10 | Lawrence Livermore National Security, Llc | Ponderomotive phase plate for transmission electron microscopes |
| JP5770733B2 (ja) * | 2009-09-16 | 2015-08-26 | モナシュ ユニバーシティ | イメージング方法 |
| CN103069432A (zh) * | 2010-06-30 | 2013-04-24 | 梅迪奇视觉成像解决方案有限公司 | 医学图像的非线性分辨率降低方法 |
| US8559688B2 (en) * | 2010-06-30 | 2013-10-15 | General Electric Company | System and method for processing data signals |
-
2012
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101031963A (zh) * | 2004-09-16 | 2007-09-05 | 法国电信 | 处理有噪声的声音信号的方法以及实现该方法的装置 |
| EP1879020A1 (en) * | 2006-07-12 | 2008-01-16 | Paul Scherrer Institut | X-ray interferometer for phase contrast imaging |
| WO2010084390A1 (en) * | 2009-01-22 | 2010-07-29 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | Pixel-feature hybrid fusion for pet/ct images |
| CN101894364A (zh) * | 2010-05-31 | 2010-11-24 | 重庆大学 | 基于光学非下采样轮廓波变换的图像融合方法和装置 |
| CN101887581A (zh) * | 2010-06-17 | 2010-11-17 | 东软集团股份有限公司 | 图像融合方法及设备 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Multimodality medical image fusion based on multiscale geometric analysis of contourlet transform;L. Yang 等;《Neurocomputing》;20081231;第72卷(第1-3期);第1节第1段，第2节第1段，第2节第3段，第3.1-3.2节，第4节，图2，图4，图6，图8-13 * |
| 基于外部定位框的PET和CT图像异机融合方法;徐子海 等;《南方医科大学学报》;20100620;第30卷(第6期);1304-1306 * |
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