CN104517263B - 减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置 - Google Patents

减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN104517263B
CN104517263B CN201310461156.5A CN201310461156A CN104517263B CN 104517263 B CN104517263 B CN 104517263B CN 201310461156 A CN201310461156 A CN 201310461156A CN 104517263 B CN104517263 B CN 104517263B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
reconstructed image
pseudomorphism
original
weighted
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
CN201310461156.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104517263A (zh
Inventor
董淑琴
董加勤
李硕
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.)
GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Original Assignee
GE Medical Systems Global Technology Co LLC
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 GE Medical Systems Global Technology Co LLC filed Critical GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Priority to CN201310461156.5A priority Critical patent/CN104517263B/zh
Priority to US14/471,316 priority patent/US9443295B2/en
Priority to JP2014195994A priority patent/JP6416572B2/ja
Publication of CN104517263A publication Critical patent/CN104517263A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104517263B publication Critical patent/CN104517263B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/50Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/008Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供了一种减少CT图像重构中伪像的方法和装置。该方法包括以下步骤:首先获取原始重构图像;然后对原始重构图像进行全变分处理,生成全变分重构图像;接着对原始重构图像进行初始的金属伪像减少处理,生成初始金属伪像减少重构图像;再根据所述全变分重构图像和所述初始金属伪像减少重构图像生成加权图像,其中所述加权图像体现原始重构图像中存在白带伪像;然后通过加权图像将所述原始重构图像的一部分和所述初始金属伪像减少重构图像的一部分相结合以生成最终图像,其中最终图像没有白带伪像。

Description

减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置
技术领域
本发明总体上涉及计算机断层扫描(Computed Tomography,CT),更特别地涉及减少CT重构图像中伪像的方法和装置。
背景技术
辅助诊断装置包括磁共振(Magnetic Resonance,MR)系统、超声系统、计算X射线断层扫描系统、正电子发射X射线断层摄影(PET)系统、核医疗和其他类型的成像系统。
例如,在采用CT系统对病人进行CTX射线成像中,X射线用于对病人身体的内部结构和感兴趣区(ROI)的特征进行成像。该成像由CT扫描器完成。操作时,对摄影对象进行扫描并收集原始数据,而后根据原始数据重构图像。
具有高X射线吸收特性的物体,例如金属物质等,会在重构的CT图像中造成伪像,影响诊断结果。例如金属假牙、关节替代物,活检针、外科小夹钳等在图像的重构过程中会生成细线或四射的亮光。
这些伪像可以通过现有的金属伪像减少(Metal Artifact Reduction,MAR)技术来减少。但某些现有的金属伪像减少技术在减少伪像的同时存在可能降低图像的分辨率等问题。或者顾及了分辨率的问题,但有留存了金属伪像的问题,如白带伪像。
发明内容
本发明的一个实施例提供一种减少CT图像重构中伪像的方法。该方法包括以下步骤:首先获取原始重构图像;然后对原始重构图像进行全变分处理,生成全变分重构图像;接着对原始重构图像进行初始的金属伪像减少金属伪像减少处理,生成初始金属伪像减少重构图像;再根据所述全变分重构图像和所述初始金属伪像减少重构图像生成加权图像,其中所述加权图像体现原始重构图像中存在白带伪像;然后通过加权图像将所述原始重构图像的一部分和所述初始金属伪像减少重构图像的一部分相结合以生成最终图像,其中最终图像中没有白带伪像。
本发明的另一个实施例提供一种减少CT图像重构中伪像的装置。该装置包括:获取装置、全变分处理装置、初始金属伪像减少处理装置、加权图像生成装置和最终图像生成装置。获取装置主要用于获取原始重构图像;全变分处理装置主要用于对获取的原始重构图像进行全变分处理,生成全变分重构图像;初始金属伪像减少处理装置主要用于对原始重构图像进行初始的金属伪像减少金属伪像减少处理,生成初始金属伪像减少重构图像;加权图像生成装置主要用于根据所述全变分重构图像和所述初始金属伪像减少重构图像生成加权图像,其中所述加权图像体现原始重构图像中存在白带伪像;最终图像生成装置主要用于通过加权图像将所述原始重构图像的一部分和所述初始金属伪像减少重构图像的一部分相结合以生成最终图像,其中最终图像中没有白带伪像。
本发明的又一个实施例,提供了一种计算机程序产品,包括存储在非易失性记录介质上的指令,当该指令在处理器中执行时,实施本发明实施例中所揭示的方法的步骤。
根据实施例的第四方面,提供了一种非易失存储介质,其存储了当在处理器中执行时实施本发明实施例中所揭示的方法的步骤的指令。
附图说明
为了更透彻地理解本公开的内容,下面参考结合附图所进行的下列描述,在附图中:
图1是根据本公开的CT成像系统的构造图;
图2是图1中所示的系统的示意框图;
图3是根据本公开实施例的金属伪像减少技术的处理流程图;
图4是未采用金属伪像减少技术所原始重构图像;
图5是采用现有的金属伪像减少技术所重构的图像;
图6是根据本公开实施例的对原始重构图像采用全变分处理所生成的图像;
图7是根据本公开实施例的生成的加权图像;
图8是采用根据本公开实施例的金属伪像减少技术所重构的最终图像;及
图9是根据本公开实施例的用于图像重构中金属伪像减少的装置的框图。
具体实施方式
在下面的详细描述中,参考作为其一部分的附图,其中以图示的方式示出了其中可以实现本公开的具体实施例。以足够的细节描述这些实施例,使得本领域技术人员能够实现本公开,并且应该理解在不脱离本公开各个实施例的范围的情况下,可对实施例进行组合,或者可以利用其他实施例并且可以做出结构、逻辑和电气上的变化。因此,下面的详细描述不应该被视作限制性的,而应是说明性的。本发明的范围是由随附的权利要求书及其等同物限定的。
参考图1和2,计算机X射线断层摄影(CT)成像系统10示出为包括扫描架12。在一个非限定示例中,系统10包括“第三代”CT扫描仪。扫描架12具有X射线源14,其将X射线束16朝检测器组装件18投射在扫描架12的相反侧上。检测器组装件18由多个检测器20和数据获取系统(DAS)32形成。所述多个检测器20感测穿过医疗患者22的投影的X射线,其中每个检测器20产生模拟电信号,其表示碰撞x射线束以及由此当其通过患者22时的衰减束的强度。检测器20通常包括用于使在检测器接收的X射线束准直的准直器、邻近准直器的用于将X射线转换为光能的闪烁体(scintillator)、以及用于接收来自于邻近闪烁体的光能以及从其产生电信号的光电二极管。通常,闪烁体阵列的每个闪烁体将X射线转换为光能。每个闪烁体将光能释放至邻近其的光电二极管。每个光电二极管检测光能并生成对应的电信号检测器阵列18的每个检测器20产生单独的电信号,该电信号代表撞击辐射束(例如X射线束)的强度并且因此可以用于估计在辐射束穿过物体或患者22是辐射束的衰减。
在获取X射线投影数据的扫描期间,扫描架12和其上安装的组件围绕旋转中心24旋转。扫描架12的旋转和X射线源14的操作可通过CT系统10的控制机构26来管控。控制机构26包括X-射线控制器28,其提供电力和定时信号给X射线源14和机架电机控制器30,该机架电机控制器30控制扫描架12的旋转速度和位置。控制机构26中的数据采集系统DAS32采样来自检测器20的模拟数据并将该数据转换为数字信号供后续处理。DAS32输出包括在特定机架旋转角度(例如视角)获得的衰减测量的投影数据集。在扫描架12旋转时,可以在单个旋转期间获得多个视图。单个旋转是扫描架12的一个完整的360度旋转。每个视图具有对应的视角,和在扫描架12上的特定位置。
重构的图像应用为对计算机36的输入,该计算机36将图像存储在海量存储装置38中。
计算机36还经操作者控制台40接收来自操作者的命令和扫描参数,操作者控制台40具有某种形式的操作者接口,例如键盘、鼠标、语音激活的控制器、或任何其他适合的输入设备。关联的显示器42允许操作者观察来自计算机36的其他数据和重构的图像。操作者提供的命令和参数可由计算机36用于向DAS32、X-射线控制器28和机架电机控制器30提供控制信号和信息。此外,计算机36操作台电机控制器44,其控制机动化的台46以放置患者22和扫描架12。尤其是,台46将患者22整体或部分地移动穿过图1的机架开口48。
在一个实施例中,计算机36包括设备50,例如,软盘驱动器、CD-ROM驱动器、DVD驱动器、磁光盘(MOD)设备,或包括诸如以太网设备的网络连接设备的任何其他数字设备,用于从计算机可读介质52读取指令和/或数据,所述计算机可读介质52例如软盘、CD-ROM、DVD或例如网络或英特网的另一个数字源,以及要开发的数字装置。在另一个实施例中,计算机36执行存储在固件(未示出)中的指令。在一些配置中,计算机36和/或图像重构器34被编程为执行此处所述的功能。
下面的实施例以对臀部投影为例来说明本公开。在该示例中,双侧的腿部骨头均存在金属。图4是未采用金属伪像减少技术所原始重构图像Iorig,可以看出存在无数的细线,以及两道粗的白线,即白带伪像。
图3是根据本公开的金属伪像减少技术的处理流程图。首先,在步骤302,获取原始重构图像Iorig。该原始重构图像Iorig可以是对DAS32的投影数据在图像重构器34中进行重构后输入的,也可以是从海量存储装置38获取的,可选地,也可以是从计算机36获取的。而后,在步骤304,使用全变分方法处理原始重构图像Iorig。使用全变分方法处理的一个目的是消除原始重构图像中的细线和噪声,且在去噪的同时保留部分细节。全变分处理后的图像ITV如图6所示,可以明显看出的是,经过全变分处理,细线伪像减少了,而粗的白带伪像保留,以便生成加权图像。一个全变分处理是通过梯度下降技术实现的。将全变分定义为每个点的图像梯度的所有像素之和,可以表示为:
首先对求偏导,图像的变分归一化计算如下:
其中∈是较小的正数,加上它是用来避免计算梯度时的奇异性。i
接下来,用下面的公式进行一定次数的迭代,从而得出全变分处理后的图像数据:
对于α值的选取和迭代次数的确定,可以采用实验的方式。α值太大,则收敛太快,α值太小,则又迭代次数太多。为了平衡迭代次数和收敛速度,我们初始将α值设的非常高,然后使用释放系数β<1来逐渐减小它,经过k次迭代,α值的计算如下:
αk=α1β(k-1)
当初始α=0.0175,且β=0.9时,经过35次迭代,得出基本平稳的α值。这与α值取0.002且迭代次数为100的全变分效果是相当的。
同时或先后地,在步骤306,对原始重构图像Iorig应用现有的金属伪像减少技术,例如通过以下步骤:确定原始重构图像Iorig中的金属投影区域,对金属投影区域内的投影值进行插值矫正处理,然后对原始重构图像Iorig进行恢复重建处理,以初步减少金属伪像,对原始重构图像Iorig应用现有的金属伪像减少技术生成的初始的金属伪像减少处理的图像IMAR initial如图5所示,其中细线明显消除,但可以看到腿部骨头周围的分辨率下降,变得模糊。
应当注意的是,现有的金属伪像减少技术不限于如上所举的示例,可以是本领域所知或所常用的各种金属伪像减少技术。
接下来,在步骤308,通过将图像ITV和IMAR initial的矩阵相减,生成初始的加权图像Iinitial weight,公式如下所示,Iinitial weight如图7所示:
Iinitial weight=ITV-IMAR initial
接下来,在步骤310,对该初始的加权图像Iinitial weight应用高斯平滑处理生成Iblurred weight。高斯平滑滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。简单地说,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
而后在步骤312,在应用高斯模糊处理之后再应用归一化处理生成Inormal ized weight。归一化的目的是为了产生数值范围为0~1的权重。归一化处理的公式如下:
Inormalized weight=Iblurred weight/max(Iblurred weight的CT值)。
而后,在步骤314,根据上述各种结果,应用以下公式计算生成最终的重构图像Ifinal:
Ifinal=Inormal ized weight*IMAR initial+(1-Inormal ized weighe)*Iorig
所生成的最终的重构图像Ifinal,如图8所示。很明显,粗的白线伪像被去除,该位置的信息量不足得以修复,并且比起现有的金属伪像减少技术,腿部骨头分辨率不足的缺陷得以弥补。
图9是根据本公开实施例的用于图像重构中金属伪像减少的装置的框图。其中减少CT图像重构中伪像的装置900包括:获取装置901、全变分处理装置902、初始金属伪像减少处理装置903、加权图像生成装置904和最终图像生成装置905。其中获取装置901至少与全变分处理装置902、初始金属伪像减少处理装置903和最终图像生成装置905相耦接,加权图像生成装置904至少与全变分处理装置902、初始金属伪像减少处理装置903和最终图像生成装置905相耦接。在图9中,为了图示方便,将各个装置相互耦接。然而需要注意的是,各个装置可以以任何其他的连接方式相耦接,只要能实现如下所述的各个功能。并且,多个装置的功能可以合并在一个装置中实现,而每一个装置也可以进一步划分成更多的装置来实现,并且,同一个装置在系统中的数量可以大于1。
获取装置901主要用于获取原始重构图像;全变分处理装置902主要用于对获取的原始重构图像进行全变分处理,生成全变分重构图像;初始金属伪像减少处理装置903主要用于对原始重构图像进行初始的金属伪像减少金属伪像减少处理,生成初始金属伪像减少重构图像;加权图像生成装置904主要用于根据所述全变分重构图像和所述初始金属伪像减少重构图像生成加权图像,其中所述加权图像体现原始重构图像中存在白带伪像;最终图像生成装置905主要用于通过加权图像将所述原始重构图像的一部分和所述初始金属伪像减少重构图像的一部分相结合以生成最终图像,其中最终图像中没有白带伪像。
首先,获取装置901获取原始重构图像Iorig。该原始重构图像Iorig可以是对DAS32的投影数据在图像重构器34中进行重构后输入的,也可以是从海量存储装置38获取的,可选地,也可以是从计算机36获取的。而后,全变分处理装置902使用全变分方法处理原始重构图像Iorig。使用全变分方法处理的一个目的是消除原始重构图像中的细线和噪声,且在去噪的同时保留部分细节。全变分处理后的图像ITV如图6所示,可以明显看出的是,经过全变分处理,细线伪像减少了,而粗的白带伪像保留,以便生成加权图像。一个全变分处理的示例方式在上文中已经描述了。
同时或先后地,初始金属伪像减少处理装置903对原始重构图像Iorig应用现有的金属伪像减少技术,例如通过以下步骤:确定原始重构图像Iorig中的金属投影区域,对金属投影区域内的投影值进行插值矫正处理,然后对原始重构图像Iorig进行恢复重建处理,以初步减少金属伪像,对原始重构图像Iorig应用现有的金属伪像减少技术生成的初始的金属伪像减少处理的图像IMAR initial如图5所示,其中细线明显消除,但可以看到腿部骨头周围的分辨率下降,变得模糊。
应当注意的是,现有的金属伪像减少技术不限于如上所举的示例,可以是本领域所知或所常用的各种金属伪像减少技术。
加权图像生成装置904用于生成加权图像。根据一个实施例,该装置进一步包括初始加权图像生成装置9041、高斯处理装置9042和归一化处理装置9043。初始加权图像生成装置9041通过将图像ITV和IMARinttial的矩阵相减,生成初始的加权图像Iinitial weight,公式如下所示,Iinitialweight如图7所示:
Iinitial weight=ITV-IMAR initial
高斯处理装置9042对该初始的加权图像Iinitial weight应用高斯平滑处理生成Iblurred weight。高斯平滑滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。简单地说,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。
归一化处理装置9043对在应用高斯模糊处理之后的加权图像再应用归一化处理生成Inormalized weight。归一化的目的是为了产生数值范围为0~1的权重。归一化处理的公式如下:
Inormalized weight=Iblurred weight/max(Iblurred weight的CT值)。
最终图像生成装置905根据上述各种结果,应用以下公式计算最终的重构图像Ifinal:
Ifinal=Inormal ized weight*IMAR initial+(1-Inormal ized weight)*Iorig
所生成的最终的重构图像Ifinal如图8所示。很明显,粗的白线伪像被去除,该位置的信息量不足得以修复,并且比起现有的金属伪像减少技术,腿部骨头分辨率不足的缺陷得以弥补。
在本文中,术语“一”或“一个”包括单数各或多于一个的复数个。术语“或”被用于指不排除的或(nonexclusive or),除非另有所指。
还如本文所使用的,词语“重构图像”并不打算排除其中产生表示图像的数据而不产生可视图像的本公开的实施例。因此,本文中使用的术语“图像”广泛地指可视图像和表示可视图像的数据。然而,许多实施例产生(或被配置为产生)至少一个可视图像。
本公开的操作环境相对于16层计算X射线断层摄影(CT)系统来描述。然而,本领域技术人员将领会,本公开可同样适用于多层配置的系统,以及适用于在操作期间移动或“抖动”焦点的能力的系统。而且,本公开将相对于X射线的检测及转换来描述。然而,本领域技术人员将进一步领会到,本公开可同样适用于其他高频电磁能量的检测及转换。虽然具体实施例参考了第三代CT系统,但是本文所述的方法同样应用于第四代CT系统(例如带有旋转X射线源的静止型检测器)和第五代CT系统(例如静止型检测器和X射线源)。另外,预期本公开的益处可扩展到除CT以外的其他成像模式,例如MRI、SPECT和PET。
各种实施例或其部件可作为计算机系统的一部分实现。该计算机系统可以包括计算机、输入设备、显示单元和例如用于访问因特网的接口。微处理器可以连接到通信总线。计算机还可以包括存储器。该存储器可以包括随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)。该计算机系统还可以包括存储设备,其可以使硬盘驱动器或诸如软盘驱动器、光盘驱动器等的可移动存储设备。该存储设备还可以使用于装载计算机程序或其他指令到计算机系统中的其他类似的装置。
在本公开的各种实施例,创建此处描述的减小CT重构中伪像的方法可以处理机的形式体现。处理机的典型示例包括通用计算机、编程的微处理器、数字信号处理器(DSP)、微控制器、外围集成电路元件,以及能够实现此处所述方法的步骤的其他设备或设备的布置。
如本文所使用的,术语“计算机”并不限于在本领域中被称为计算机的那些集成电路,而是可以包括任何基于处理器或基于未处理的系统,包括使用微控制器,精简指令集电路(RISC),专用集成电路(ASIC),逻辑电路和能够执行此处所述功能的任何其他电路或处理器的系统。上述事例只是示范性的,而且并不打算以任何方式限制术语“计算机”的定义和/或含义。诸如计算机、处理器、微控制器、微型计算机、可编程逻辑控制器、专用集成电路和其他可编程电路之类的这些术语在本文是可互换使用的。
处理机构执行一组指令(例如,对应所述的方法步骤),该指令存储在一个活多个存储元件中(还称作计算机可用介质)。存储元件的形式可以为数据库或存在于处理机中的物理存储元件。存储元件还可以按照需要持有数据或其他信息。物理存储器可以是,例如但不限于:电子、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、设备或传播介质。物理存储器的更具体事例包括但不限于下例:随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦可编程只读存储器(EPROM或闪存)、硬盘驱动器(HDD)和只读光盘存储器(CDROM)。上述存储器类型只是示范性的,因此对于可用于存储计算机程序的存储器的类型并不是限制性的。
所述指令组可以包括各种命令,该命令指示处理机执行特定的操作,例如本公开各种实施例的过程。指令组的形式可以是软件程序。软件可以是诸如系统软件或应用软件的各种形式。此外,软件的形式可以是单独程序,在较大程序中的程序模块或一部分程序模块的集合。软件还包括以面向对象编程为形式的模块化程序设计。由处理机处理输入数据可以是相应于用户的命令,或相应于先前处理的结果,或相应于由另一个处理机做出的请求。
本公开的各种实施例,减小CT重构中伪像的方法可由软件、硬件或其组合实现。例如通过使用标准编程语言(例如C、C++、Java等)可以软件实现由本公开的各种实施例提供的方法。如这里使用的,术语“软件”和“固件”可以互换,并且包括存储在存储器中的用于由计算机执行的任何计算机程序性。
另外,虽然这里所述的方法是在以计算X射线断层摄影(CT)系统的医学场景中描述的,但是可以预期这些益处还有利于磁共振(MR)系统、超声系统、正电子发射X射线断层摄影(PET)系统、核医疗和其他类型的成像系统。可以针对特定器官或结构进行操作,这包括生物器官,例如脑、胃、心脏、肺或肝;生物结构,例如横膈膜、胸壁、胸腔、肋骨、脊骨、胸骨或骨盆;肿瘤、或损伤或伤口(sore),例如压迫性骨折。

Claims (13)

1.一种减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法,包括步骤:
获取原始重构图像;
对原始重构图像进行全变分处理,生成全变分重构图像;
对原始重构图像进行初始的金属伪像减少MAR处理,生成初始金属伪像减少重构图像;
根据所述全变分重构图像和所述初始金属伪像减少重构图像生成加权图像,其中所述加权图像体现原始重构图像中存在白带伪像;及
通过加权图像将所述原始重构图像的一部分和所述初始金属伪像减少重构图像的一部分相结合以生成最终图像;其中最终图像中没有白带伪像。
2.如权利要求1所述的减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法,其特征在于,所述根据所述全变分重构图像和所述初始金属伪像减少重构图像生成加权图像进一步包括如下步骤:
将所述全变分重构图像矩阵减去所述初始金属伪像减少重构图像生成初始加权图像矩阵;
对初始加权图像矩阵应用高斯模糊处理,生成高斯加权图像矩阵;
对高斯加权图像矩阵再应用归一化处理,生成所述加权图像。
3.如权利要求2所述的减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法,其特征在于,所述归一化处理是:用高斯加权图像矩阵除以所述高斯加权图像的CT值的最大值。
4.如权利要求1所述的减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法,其特征在于,其中生成最终图像的方法是:用所述加权图像与所述初始金属伪像减少重构图像的矩阵相乘,并与1减去所述加权图像矩阵的结果与原始重构图像矩阵的乘积相加。
5.如权利要求1所述的减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法,其特征在于,所述初始金属伪像减少处理包括步骤:
确定原始重构图像中的金属投影区域,
对所述金属投影区域内的投影值进行插值矫正处理,以及
对原始重构图像进行恢复重建处理。
6.一种减少计算机断层扫描图像重构中伪像的装置,其特征在于,包括:
获取装置,用于获取原始重构图像;
全变分处理装置,用于对获取的原始重构图像进行全变分处理,生成全变分重构图像;
初始金属伪像减少处理装置,用于对原始重构图像进行初始的金属伪像减少处理,生成初始金属伪像减少重构图像;
加权图像生成装置,用于根据所述全变分重构图像和所述初始金属伪像减少重构图像生成加权图像,其中所述加权图像体现原始重构图像中存在白带伪像;
最终图像生成装置,用于通过加权图像将所述原始重构图像的一部分和所述初始金属伪像减少重构图像的一部分相结合以生成最终图像,其中最终图像中没有白带伪像。
7.如权利要求6所述的减少计算机断层扫描图像重构中伪像的装置,其特征在于,所述加权图像生成装置进一步包括如下装置:
初始加权计算装置,用于将所述全变分重构图像矩阵减去所述初始金属伪像减少重构图像生成初始加权图像矩阵;
高斯模糊处理装置,用于对初始加权图像矩阵应用高斯模糊处理,生成高斯加权图像矩阵;
归一化处理装置,用于对高斯加权图像矩阵再应用归一化处理,生成所述加权图像。
8.如权利要求7所述的减少计算机断层扫描图像重构中伪像的装置,其特征在于,所述归一化处理是:用高斯加权图像矩阵除以所述高斯加权图像的CT值的最大值。
9.如权利要求6所述的减少计算机断层扫描图像重构中伪像的装置,其特征在于,最终图像生成装置进一步用于将述加权图像与所述初始金属伪像减少重构图像矩阵相乘,并与1减去所述加权图像矩阵的结果与原始重构图像矩阵的乘积相加以生成最终图像。
10.如权利要求6所述的减少计算机断层扫描图像重构中伪像的装置,其特征在于,所述初始金属伪像减少处理装置进一步用于:
-确定原始重构图像中的金属投影区域,
-对所述金属投影区域内的投影值进行插值矫正处理,以及
-对原始重构图像进行恢复重建处理。
11.一种计算机断层扫描设备,包括:
扫描装置,用于利用X射线对对象进行扫描以获得原始数据,以便生成原始重构图像;
处理器,可操作耦接到所述扫描装置,并可编程以实现:
获取原始重构图像;
对原始重构图像进行全变分处理,生成全变分重构图像;
对原始重构图像进行初始的金属伪像减少处理,生成初始金属伪像减少重构图像;
根据所述全变分重构图像和所述初始金属伪像减少重构图像生成加权图像,其中所述加权图像体现原始重构图像中存在白带伪像;
通过加权图像将所述原始重构图像的一部分和所述初始金属伪像减少重构图像的一部分相结合以生成最终图像,其中最终图像中没有白带伪像。
12.一种通过运行计算机程序实现的断层扫描设备,包括存储在非易失性记录介质上的指令,当该指令在处理器中执行时,实施如权利要求1-5中任一个所述的方法。
13.一种非易失存储介质,其存储了当在处理器中执行时实施根据如权利要求1-5中任一个所述的方法的指令。
CN201310461156.5A 2013-09-30 2013-09-30 减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置 Active CN104517263B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310461156.5A CN104517263B (zh) 2013-09-30 2013-09-30 减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置
US14/471,316 US9443295B2 (en) 2013-09-30 2014-08-28 Method and apparatus for reducing artifacts in computed tomography (CT) image reconstruction
JP2014195994A JP6416572B2 (ja) 2013-09-30 2014-09-26 コンピュータ断層撮影(ct)画像再構成におけるアーチファクトを低減するための方法および装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310461156.5A CN104517263B (zh) 2013-09-30 2013-09-30 减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104517263A CN104517263A (zh) 2015-04-15
CN104517263B true CN104517263B (zh) 2019-06-14

Family

ID=52740195

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310461156.5A Active CN104517263B (zh) 2013-09-30 2013-09-30 减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9443295B2 (zh)
JP (1) JP6416572B2 (zh)
CN (1) CN104517263B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012205222B4 (de) * 2012-03-30 2020-08-13 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Ermittlung eines artefaktreduzierten dreidimensionalen Bilddatensatzes und Röntgeneinrichtung
WO2017048856A1 (en) * 2015-09-14 2017-03-23 Rensselaer Polytechnic Institute Simultaneous ct-mri image reconstruction
JP6780948B2 (ja) * 2016-03-28 2020-11-04 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 X線ct装置
BR112018070089A2 (pt) 2016-04-01 2019-02-05 Ericsson Telefon Ab L M métodos de operação de um dispositivo sem fio e de uma estação base, dispositivo sem fio, estação base, programa de computador, e, portadora.
CN107730455B (zh) * 2016-08-11 2023-06-20 通用电气公司 获得mar图像的方法及装置
CN107886478B (zh) * 2017-09-22 2020-10-30 深圳先进技术研究院 一种ct图像重建方法及系统、终端及可读存储介质
DE102020201047B4 (de) 2020-01-29 2021-09-23 Siemens Healthcare Gmbh Streifenartefakt-Korrektur in Schichtbildern
CN116228915B (zh) * 2023-05-10 2023-07-18 中日友好医院(中日友好临床医学研究所) 一种基于区域判断的图像重建方法、系统及设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101065065A (zh) * 2004-11-26 2007-10-31 株式会社东芝 X射线ct装置和图像处理装置
CN101320468A (zh) * 2007-06-07 2008-12-10 株式会社东芝 数据处理装置、医用诊断装置、数据处理方法以及医用诊断方法
CN102254310A (zh) * 2010-05-17 2011-11-23 西门子公司 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
US8233586B1 (en) * 2011-02-17 2012-07-31 Franz Edward Boas Iterative reduction of artifacts in computed tomography images using forward projection and an edge-preserving blur filter
CN103190928A (zh) * 2011-08-10 2013-07-10 西门子公司 减少金属伪影的方法、计算单元、ct系统和c形臂系统

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7991243B2 (en) * 2005-02-03 2011-08-02 Koninklijke Philips Electronics N.V. Radial adaptive filter for metal artifact correction
US8498465B2 (en) * 2009-09-29 2013-07-30 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Accurate determination of the shape and localization of metallic object(s) in X-ray CT imaging
US20130202177A1 (en) * 2010-06-30 2013-08-08 Medic Vision - Imaging Solutions Ltd. Non-linear resolution reduction for medical imagery
EP2656314B1 (en) * 2010-12-21 2017-02-22 Deutsches Krebsforschungszentrum Method and system for 4d radiological intervention guidance
US9177374B2 (en) * 2011-03-24 2015-11-03 The Johns Hopkins University Model-based processing of image data
US8565502B2 (en) * 2011-05-31 2013-10-22 General Electric Company Method and system for reconstruction of tomographic images
US8886283B1 (en) * 2011-06-21 2014-11-11 Stc.Unm 3D and 4D magnetic susceptibility tomography based on complex MR images
US8891847B2 (en) * 2012-01-23 2014-11-18 Medtronic Navigation, Inc. Automatic implant detection from image artifacts
US8989347B2 (en) * 2012-12-19 2015-03-24 General Electric Company Image reconstruction method for differential phase contrast X-ray imaging

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101065065A (zh) * 2004-11-26 2007-10-31 株式会社东芝 X射线ct装置和图像处理装置
CN101320468A (zh) * 2007-06-07 2008-12-10 株式会社东芝 数据处理装置、医用诊断装置、数据处理方法以及医用诊断方法
CN102254310A (zh) * 2010-05-17 2011-11-23 西门子公司 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
US8233586B1 (en) * 2011-02-17 2012-07-31 Franz Edward Boas Iterative reduction of artifacts in computed tomography images using forward projection and an edge-preserving blur filter
CN103190928A (zh) * 2011-08-10 2013-07-10 西门子公司 减少金属伪影的方法、计算单元、ct系统和c形臂系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CT图像常见伪影成因及解决办法;翁传政;《医疗卫生装备》;20061231;第27卷(第12期);全文
医用CT图像常见伪影成因及矫正分析;王学礼;《CT理论与应用研究》;20040831;第13卷(第3期);全文

Also Published As

Publication number Publication date
JP2015066445A (ja) 2015-04-13
CN104517263A (zh) 2015-04-15
JP6416572B2 (ja) 2018-10-31
US20150092907A1 (en) 2015-04-02
US9443295B2 (en) 2016-09-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104517263B (zh) 减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置
CN104644200B (zh) 减少计算机断层扫描图像重构中伪像的方法和装置
JP6747885B2 (ja) 放射線診断装置及び放射線診断装置作動方法
CN102013089B (zh) 用于噪声减少的迭代ct图像滤波器
JP4859446B2 (ja) 回転血管撮影のための血管撮影x線診断装置
US8055050B2 (en) Motion compensation in energy-sensitive computed tomography
US11790578B2 (en) System and method for computed tomography
KR20100133950A (ko) 동적인 제약들에 따른 오브젝트 주변의 사용을 통한 단층 촬영에 있어서의 양 감소 및 이미지 강화
CN103180879A (zh) 用于从投影数据对对象进行混合重建的设备和方法
CN115984394A (zh) 一种联合先验图像及卷积稀疏网络的低剂量ct重建方法
US9953440B2 (en) Method for tomographic reconstruction
US9619889B2 (en) Methods and systems for normalizing contrast across multiple acquisitions
CN104700377B (zh) 获得对计算机断层扫描数据进行射束硬化校正的射束硬化校正系数的方法和装置
EP3404618B1 (en) Poly-energetic reconstruction method for metal artifacts reduction
US20230145920A1 (en) Systems and methods for motion detection in medical images
Zhou et al. Previous-stage-based ROI Reconstruction Method for Ultra-low-dose CT Angiography
Liu et al. Imaging of patients having metal implant using X-ray Computed Tomography
Zhu et al. Cone-Beam CT for Vascular Imaging

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant