CN105931202B - 几何校正模体的校正方法和系统 - Google Patents

几何校正模体的校正方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105931202B
CN105931202B CN201610251674.8A CN201610251674A CN105931202B CN 105931202 B CN105931202 B CN 105931202B CN 201610251674 A CN201610251674 A CN 201610251674A CN 105931202 B CN105931202 B CN 105931202B
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
particle
die body
geometric correction
mark point
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
CN201610251674.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105931202A (zh
Inventor
李翰威
张光彪
詹欣智
黄文记
黄科明
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.)
Guangzhou Huarui Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Huarui Technology Co Ltd
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 Guangzhou Huarui Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Huarui Technology Co Ltd
Priority to CN201610251674.8A priority Critical patent/CN105931202B/zh
Priority to PCT/CN2016/082947 priority patent/WO2017181471A1/zh
Publication of CN105931202A publication Critical patent/CN105931202A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105931202B publication Critical patent/CN105931202B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G06T5/80—
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computerised tomographs
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/044—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using laminography or tomosynthesis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/10—Geometric effects
    • G06T15/20—Perspective computation
    • G06T15/205—Image-based rendering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G06T2207/10124—Digitally reconstructed radiograph [DRR]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2215/00—Indexing scheme for image rendering
    • G06T2215/06—Curved planar reformation of 3D line structures

Abstract

本发明涉及一种几何校正模体的校正方法和系统，其方法包括：扫描几何校正模体，计算出标记点的空间坐标值；根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值；扫描几何校正模体获得标记点的投影坐标，根据标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子对应的几何校正参数；利用几何校正参数，扫描评价模体重建出各粒子对应的评价模体的三维图像；根据该三维图像计算出各粒子的适应度值；根据适应度值更新标记点的空间坐标值；判断是否满足预设的迭代结束条件；若否，返回根据标记点当前空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值的步骤。采用本发明的方案，可降低校正模体的加工要求且利用低精度的几何校正模体进行准确几何校正。

Description

几何校正模体的校正方法和系统
技术领域
本发明涉及CT技术领域，特别是涉及一种几何校正模体的校正方法和系统。
背景技术
计算机断层摄影(Computed Tomography，CT)是一种通过对物体不同角度的射线投影检测获取物体在扫描范围内所有横截面断层信息的成像技术。因为CT技术有非接触，无破坏性，高分辨率等优点，所以被广泛应用于临床医学、工业、材料、生物等领域。在CT系统中，由于CT系统重建的图像是通过不同角度的投影反向计算而成，所以对CT系统的几何模型要求比较高。例如，在圆轨道的CT扫描方案中，它要求X线源、被测物体中心、探测器阵列中心在一条直线上。然而，在CT经人工安装定位后，由于机械精度达不到要求，导致实际系统的几何模型和理想的系统几何模型之间出现一定的几何偏差，这些偏差主要包括探测器的几何误差和旋转轴的几何误差，由几何误差导致的重建伪影称为几何伪影。几何伪影严重影响重建图像的质量，因此几何伪影的校正是获得高质量重建图像的关键前提。
传统技术中有多种几何伪影校正方法。解析几何校正算法通常需要制作一个精确的标定模体，模体上标记点的信息作为已知条件，然后在多角度下获取标定模体的投影，从标定模体的投影数据中提取CT系统的几何参数。如文献《A generic geometriccalibration method for tomographic imaging systems with flat-panel detectors-A detailed implementation guide》中提出了一种几何校正方法：在锥形束螺旋CT系统中，射线源以锥形束的形状向探测器发射射线，对于空间上的某一点，经过射线的投射，可以在探测器上得到其对应的投影坐标，通过线性直接变换方法计算获取正确的映射关系。将该三维至二维的匹配映射关系应用到重建算法中，达到修正反投影映射的目的。该文献提出了一种新的校正模体，该校正模体是由上下两层平行的有机玻璃板组成，上层有机玻璃板均匀镶嵌着24个钢珠，下层有机玻璃板均匀镶嵌20个钢珠。首先，把校正模体放在探测器上并保证该校正模体的投影完全在FOV(Field of View，视野)内。其次，获得每个角度下钢珠投影图像并从投影图像中分割出每个钢珠的投影坐标。最后，根据每个钢珠的空间坐标和对应的投影坐标，计算出每个投影角度下的机械几何参数，把计算出的机械几何参数应用到重建算法中，得到几何校正后的重建图像。但是，几何校正模体的加工精度会影响模体上标记点的空间坐标值，进而影响几何参数的准确性。
如文献《Determination of System Geometrical Parameters and Consistencybetween Scans for Contrast-Enhanced Digital Breast Tomosynthesis》中提出了一种新的几何校正方法：该方法所用的几何校正模体是在圆柱表面等螺距等角度的镶嵌钢珠，共28个钢珠。首先，把校正模体垂直放在探测器表面并保证校正装置完全在FOV内。其次，获得每个投影角度下钢珠投影的图像并由阈值分割算法和加权平均算法得钢珠的投影坐标。最后，由钢珠的投影坐标和钢珠放入空间坐标，可以计算出每个投影角度下几何校正参数，把计算出的几何参数应用到重建算法中，得到几何校正后的重建图像。但是，校正模体加工精度仍会影响模体上标记点的空间坐标值，进而影响几何参数的准确性。因此，如何降低校正模体加工要求和利用低精度的几何校正模体进行准确几何校正成为研究热点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种几何校正模体的校正方法和系统，可以降低校正模体的加工要求，且可以利用低精度的几何校正模体进行准确几何校正。
本发明的目的通过如下技术方案实现：
一种几何校正模体的校正方法，包括：
通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值；
根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值；
通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子的几何校正参数；
分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像；
分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值；
根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值；
判断是否满足预设的迭代结束条件；
若否，返回所述根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值的步骤。
一种几何校正模体的校正系统，包括：
坐标获取单元，用于通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值；
赋值单元，用于在所述坐标获取单元获取到空间坐标值后，或者在判断单元的判定结果为否时，根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值；
参数获取单元，用于通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子的几何校正参数；
重建单元，用于分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像；
处理单元，用于分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值；
更新单元，用于根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值；
判断单元，用于判断是否满足预设的迭代结束条件。
根据上述本发明的方案，其是通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值，根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值，通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子的几何校正参数，分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像；分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值，根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值，判断是否满足预设的迭代结束条件，若否，返回所述根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值的步骤，本发明的方案是根据重建图像中标记点投影算出标记点空间坐标的估计值，再利用粒子群算法和重建图像的评价函数值算出标记点空间坐标的真实值；可以在每次迭代处理后，更新后的标记点的空间坐标值会进一步地靠近标记点的真实值，这样，在多次处理迭代，可以计算出标记点的真实值，基于该真实值的几何校正参数，可以重建出高质量的CT图像，同时，手工制作的几何校正模体可以降低校正模体的加工要求，且可以利用低精度的几何校正模体进行准确几何校正。
附图说明
图1为本发明实施例一的几何校正模体的校正方法的实现流程示意图；
图2为本发明的具体示例中的几何校正模体主视图；
图3为本发明的具体示例中的评价模体三维视图；
图4为本发明的具体示例中的几何校正模体的重建图像；
图5为本发明的具体示例中的计算评价指数示意图；
图6为本发明的具体示例中的几何校正模体校正前与校正后几何校正效果对比示意图；
图7为本发明实施例二的几何校正模体的校正系统的组成结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
到目前为止，还没有提出用手工制作的几何校正模体进行精确几何校正的方法。因为模体加工精度决定标记点的空间坐标值，标记点的实际坐标与预设坐标值不符会增大几何参数的误差。因此提出一种几何校正模体的校正方法具有重要的应用价值。以下对本发明方案进行详细阐述。
实施例一
参见图1所示，为本发明实施例一的几何校正模体的校正方法的实现流程图。如图1所示，本实施例中的几何校正模体的校正方法包括如下步骤：
步骤S101：通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值；
这里，几何校正模体可以是手工制作的，该几何校正模体可以是按照某一选定的几何校正方法设计并制作的；
具体地，首先，通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体重建出所述几何校正模体的三维图像；其次，计算出所述几何校正模体的三维图像上的各标记点的质心坐标值，其中，用计算出的质心坐标值表征对应的标记点在成像坐标系中的坐标值；根据各标记点的质心坐标值，通过成像坐标系与世界坐标系的对应关系，获取各标记点在世界坐标系中的坐标值，其中，用在世界坐标系中的坐标值表征对应的标记点的空间坐标值；
其中，可以采用阈值分割和加权平均的算法计算出各标记点的质心坐标值。
步骤S102：根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值；
这里，当前的空间坐标值可以指步骤S101中得到的空间坐标值，也可以指上一次迭代运算后更新的空间坐标值；
这里，所述预设数目可以根据实际需要确定；
在具体实现中，可以将当前空间坐标值中的每个数值上加上一个随机数作为一个粒子数的初始值，重复该过程，得到预设数目的粒子的初始值；具体地，首先，设定目标粒子的维数，并给所述目标粒子赋初始速度，其中，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；其次，在所述标记点的当前空间坐标值中的每个数值上分别加上一个设定范围内的随机数，得到所述标记点的当前的随机坐标值，将该当前的随机坐标值赋给所述目标粒子，这样，即完成了对所述目标粒子的赋初始值的过程，重复上述两个步骤，可以为预设数目的粒子赋初始值，其中，每个粒子的粒子值对应所述标记点的随机坐标值；
其中，所述目标粒子的维数由所述标记点的个数确定，Q＝3n，其中，Q表示目标粒子的维数，n表示所述标记点的个数；所述设定范围可以根据实际情况设定。
步骤S103：通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子的几何校正参数；
在具体实现时，可以根据当前空间坐标值，并按照一选定的几何校正方法的要求确定几何校正参数，具体地，首先，按照选定的几何校正方法设置锥束CT系统的扫描参数并摆正所述几何校正模体；其次，在设置锥束CT系统的扫描参数并摆正所述几何校正模体后，扫描该几何校正模体，获得每个扫描角度下的所述标记点的投影坐标值，并根据目标粒子的粒子值和每个扫描角度下的所述投影坐标值分别确定每个扫描角度下所述目标粒子的几何校正参数，其中，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；可以重复执行这些步骤(每次选取所述预设数目的粒子中的不同的粒子作为目标粒子)，获得各粒子的几何校正参数；
其中，由于粒子值反应的是所述标记点的随机坐标值，因此，在确定每个扫描角度下几何校正参数时，可以采用所选定的几何校正方法中的根据标记点的空间坐标值以及所述标记点的投影坐标值确定几何校正参数的方式进行确定，在此不予赘述。
步骤S104：分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像；
在一个实施例中，所述评价模体由正方体和球体组成，所述球体球心和正方体重心重合，且球体半径小于正方体的内切球体半径；球体物质密度不同于正方体的物质密度，但并不限于这种评价模体。
具体地，首先，设置锥束CT系统的扫描参数；其次，把预先制作的评价模体放入所述锥束CT系统中，在所述扫描参数下，采用快速扫描模式，控制所述锥束CT系统的射线源和探测器绕所述评价模体旋转一周，等间隔采集所述评价模体的投影图像；最后，利用目标粒子对应的几何校正参数和采集到的所述评价模体的投影图像，重建出所述目标粒子对应的所述评价模体的三维图像，其中，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；可以重复执行这些步骤(每次选取所述预设数目的粒子中的不同的粒子作为目标粒子)，获得各粒子对应的所述评价模体的三维图像；
步骤S105：分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值；
具体地，首先，选取所述评价模体的三维图像的中心层图像作为待处理图像；其次，通过Hough变换获得所述待处理图像中的高密度区域以及低密度区域，将所述高密度区域的CT平均值和所述低密度区域的CT平均值的差值的绝对值作为评价几何校正效果的指数；最后，把评价指数作为适应度的值，求得所述目标粒子对应的适应度值，其中，所述评价指数指评价几何校正效果的指数，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；可以重复执行这些步骤(每次选取所述预设数目的粒子中的不同的粒子作为目标粒子)，获得各粒子对应的适应度值；
步骤S106：根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值；
具体地，可以在每次循环中，记单个粒子评价指数的历史最大值为pbest(个体极值)，记所有粒子评价指数的当前最大值为gbest(全局极值)；其次，每个粒子点xi通过跟踪pbest和gbest来更新当前粒子值；当前粒子对应的速度为vi＝(vi，1，vi，2，vi，3，....，vi，Q)，当前粒子值定义为presenti＝(xi，1，xi，2，xi，3，...，xi，Q)，更新粒子值定义为presenti+1＝(xi+1，1，xi+1，2，xi+1，3，...，xi+1，Q)；
在具体实现时，所述根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值的过程可以包括：
根据vi+1＝w×vi+c1×rand1()×(pbest-presenti)+c2×rand2()×(gbest-presenti)更新粒子的速度值；根据presenti+1＝presenti+vi+1更新粒子的粒子值；根据更新后的粒子值更新所述标记点的空间坐标值；
其中，pbest表示单个粒子适应度值的历史最大值，gbest表示所有粒子适应度值的当前最大值，presenti+1表示第i个粒子的更新粒子值，presenti表示第i个粒子的当前粒子值；w是保持原来速度的系数；c1是粒子用来跟踪pbest的权重系数，c2是粒子跟踪gbest的权重系数，vi+1表示第i个粒子的更新速度值，vi表示第i个粒子的当前速度值，rand1()、rand2()是取值在0-1之间的随机数；
步骤S107：判断是否满足预设的迭代结束条件，若否，返回步骤S102，若是，进入步骤S108；
这里，所述迭代结束条件迭代次数达到设定阈值、或者/和所述适应度值稳定在最大值处。
步骤S108：根据最大适应度值的对应的粒子值确定所述标记点的精准空间坐标值，将最大适应度值的对应的几何校正参数确定为精准几何校正参数；
即将最大适应度值的对应的粒子值对应的空间坐标值作为述标记点的精准空间坐标值，将最大适应度值的对应的几何校正参数确定为精准几何校正参数；
根据上述本实施例的方案，其是本发明利用螺旋CT系统扫描几何校正模体(手工制作)，再利用锥束CT系统扫描几何校正模体与评价模体，然后根据重建图像中标记点投影算出标记点的空间坐标的估计值(即如上步骤S101中得到的空间坐标值)，再利用粒子群算法和重建图像的评价函数值算出标记点空间坐标的真实值。用标记点的真实坐标值(即如上的精准空间坐标值)算出比设计值算出的更准确的几何校正参数，重建出更高质量的CT图像。同时，校正模体标记点的真实坐标值可作为已知信息，能校正其他锥束CT系统的几何参数。采用本实施例中的方案，可以降低校正模体的加工要求，且可以利用低精度的几何校正模体进行准确几何校正。
具体示例
为了便于理解本发明的方案，以下通过一个具体示例进行说明，但该具体示例并不构成对本发明方案的限定。
在一个实施例中，采用文献《Determination of System GeometricalParameters and Consistency between Scans for Contrast-Enhanced Digital BreastTomosynthesis》(以下简称文献)中提到几何校正模体。所使用的CT扫描系统为自主研发的牙科CT系统。所述几何校正模体的自校正及其精确几何校正的方法过程如下：
(1)首先选择文献中的几何校正模体，该校正模体是在空心圆柱表面等螺距等角度的镶嵌钢珠，总共28个钢珠。选择在空心圆柱表面画螺旋曲线，在曲线上随机贴上18个钢珠作为标记点，手工制作出几何校正模体，如图2所示。同时制作评价模体，评价模体由边长为96mm的正方体有机玻璃外壳和半径为18mm的球体组成，球体球心和正方体的重心重合，球体与正方体之间填充高密度树脂，如图3所示。
(2)用螺旋CT系统扫描几何校正模体，估算标记点坐标值。首先，用螺旋CT系统以0.5mm的螺距对几何校正模体进行骨窗扫描，然后再以0.3mm的层厚重建几何校正模体三维图像，如图4所示。接着，用阈值分割算法和加权平均算法算出图像中标记点的坐标值。最后，通过成像坐标系与世界坐标系的关系，估算标记点在世界坐标系坐标值。如表1所示：
表1
(3)给粒子点赋初值。首先，对应表1中54个数，设PSO算法(粒子群算法)中粒子的数目为20个，每个粒子的维度为54维，则粒子的值记为xi＝(xi1，xi2，xi3......xi54)，粒子的速度记为vi＝(vi，1，vi，2，vi，3......vi，54)。其次，在18个标记点的坐标估计值上加上在(-0.2，0.2)范围内的随机数，得到18个标记点的随机坐标值，把随机坐标值存入粒子点中。这样就得到一个粒子的值为xi，然后粒子的移动速度设为vi。最后，至此以上步骤，对20个粒子分别赋值。其中每个粒子的位置是几何校正模体的随机坐标值的空间位置。其中每个粒子的值对应模体标记点的随机坐标值。
(4)确定几何参数。首先按照文献要求，把几何校正模体放入旋转中心并保证该校正模体完全在FOV内。接着，设置锥束CT系统的扫描参数：管电压设为85kV，管电流设为6mA，扫描间隔为1°，模式为快速扫描。获得每个角度下钢珠投影图像，并从投影图像中分割出每个钢珠的投影坐标。最后，根据每个钢珠的空间坐标和对应的投影坐标，计算出每个投影角度下的锥束CT系统机械几何参数。算出每个粒子的几何校正参数。
(5)重建评价模体图像。首先，把评价模体放入锥束CT系统中，采用快速扫描模式，射线源和探测器绕评价模体旋转一周，每间隔1°采集一张评价模体的投影图像，共采集360张投影图像。其次，利用粒子对应的锥束CT系统几何校正参数和采集的评价模体的投影，重建出评价模体的三维图像。
(6)计算评价指数F，即取单个粒子对应的重建图像的几何校正评价指数作为适应度的值。首先，选择中心层附近的图像，设定阈值，通过阈值分割出圆的图像，计算图像中圆心的位置，以圆心位置所在图层为待处理图像。
其次，求得待处理图像的梯度图，设置阈值，对梯度图进行分割得到梯度图的逻辑图像，即待处理图像中的圆的边缘区域。具体计算公式如下：其中代表图像f的梯度。
其中，符号*表示卷积，g表示Sobel模板，其定义见公式如下：
通过以上公式可以得到待处理图像的梯度。设置图像梯度阈值T＝50，消除对图像边缘贡献小的点。这样，得到待处理图像中圆的边缘区域。
接着，通过Hough变换求得待处理图像的圆心和半径。具体计算理论如下：
(a)(a，b，r)确定一个圆心为(a，b)半径为r的圆。
(b)若有一个圆过点(x1，y1)，则有：(x1-a1)2+(y1-b1)2＝r1 2。可以用(a1(i)，b1(i)，r1(i))表示了无穷多个过点(x1，y1)的圆。
(c)遍历梯度图中的每个点，有多个点在同一个圆上，由此可以解得值(a0，b0，r0)，即(a0，b0，r0)为待处理图像的圆心和半径。
最后，通过比较待处理图像上任一点到圆心的距离与半径的大小来判断该点是在低密度区(圆内)还是高密度区(圆外)，如图5所示。统计圆内外点数和CT值总和，求得圆内外CT均值差的绝对值作为评价几何校正效果的评价指数。具体计算公式如下：
(xi-a)2+(yi-b)2≤r2 (1)
r2≤(xi-a)2+(yi-b)2≤(r+R)2 (2)
其中，(xi，yi)为所述待处理图像中第i个点的坐标，(a，b)为所述待处理图像中圆的圆心坐标，r为所述待处理图像中圆的半径，R的取值范围在0与正方体内切球半径与球体半径的差之间，在这里R取为3mm；
若图像上的点满足条件(1)，则点在圆内；若满足条件(2)，则点在圆外。对应实施方式步骤(4)的几何校正参数，统计圆内点总数为A，则圆内点的CT值总和为M，圆环内点数为B，圆环内点的CT值总和为N。又由算式求得：
F＝|M/A-N/B| (3)
评价指数F＝67.19。对应20个粒子，则其对应的评价指数记为：
F1＝(67.19，16.1，12.35，30.21，14.73，13.56，42.39，40.8，73.16，75.43，12.76，52.59，60.61，53.97，25.63，17.59，73.81，16.13，73.86，72.17)。
(7)根据适应值(评价指数F)更新标记点的坐标值。根据适应值(评价指数F)更新模体标记点的坐标值。首先，在每次循环中，记单个粒子评价指数的历史最大值为pbest(个体极值)，即pbest＝F1；记所有粒子评价指数的当前最大值为gbest(全局极值)，即gbest＝73.86。其次，每个粒子点xi通过跟踪pbest和gbest来更新当前粒子值。当前粒子对应的速度为vi＝(vi，1，vi，2，vi，3，....，vi，54)，当前粒子值定义为presenti＝(xi，1，xi，2，xi，3，...，xi，54)，更新粒子值定义为presenti+1＝(xi+1，1，xi+1，2，xi+1，3，...，xi+1，54)，则粒子值和粒子速度的更新公式如下所示：
vi+1＝w×vi+c1×rand1()×(pbest-presenti)+c2×rand1()×(gbest-presenti) (4)
presenti+1＝presenti+vi+1 (5)
其中权重系数w＝0.729，权重系数c1＝c2＝1.496。最后，通过式子(4)、(5)更新粒子点的值(模体标记点坐标)，模体标记点坐标的估计值进一步靠近模体标记点坐标的真实值。
(8)判断迭代是否结束，若没结束，则重复实施方式步骤(3)-(6)。若结束，把最大适应度对应粒子的值作模体标记点的精准空间坐标值，其对应的几何参数作为锥束CT系统精确几何校正参数。首先，若迭代次数等于预设值80，或者评价指数稳定在最大值处(76.2±0.01)，则迭代结束。其次，取评价指数最大值76.2对应粒子的值作为模体标记点的精准空间坐标值，其对应的几何参数作为锥束CT系统精确几何校正参数。如图6所示：图(a)是迭代前评价模体的重建图像，其对应的评价指数仅为40.8；图(b)是迭代后评价模体的重建图像，其对应的评价指数为76.2；图(c)是利用较精确校正模求得几何参数并重建出评价模体的图像作为对比图像，其对应的评价指数为75.8。最后，将计算出的模体标记点的精准空间坐标值作为已知信息，实现用手工制作的校正模体进行精确几何校正的目的。
实施例二
根据上述本发明实施例的几何校正模体的校正方法，本发明实施例还提供一种几何校正模体的校正系统。
图7为本发明实施例二的几何校正模体的校正系统的组成结构示意图。如图7所示，本实施例二的几何校正模体的校正系统包括坐标获取单元201、赋值单元202、参数获取单元203、重建单元204、处理单元205、更新单元206、判断单元207；
坐标获取单元201，用于通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值；
赋值单元202，用于在所述坐标获取单元获取到空间坐标值后，或者在判断单元的判定结果为否时，根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值；
参数获取单元203，用于通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子的几何校正参数；
重建单元204，用于分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像；
处理单元205，用于分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值；
更新单元206，用于根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值；
判断单元207，用于判断是否满足预设的迭代结束条件。
在其中一个实施例中，如图7所示，本发明的几何校正模体的校正系统还可以包括校正单元208，校正单元208用于在判断单元207的判定结果为是时，根据最大适应度值的对应的粒子值确定所述标记点的精准空间坐标值，将最大适应度值的对应的几何校正参数确定为精准几何校正参数。
本发明实施例提供的几何校正模体的校正系统，需要指出的是：以上对几何校正模体的校正系统的描述，与上述几何校正模体的校正方法的描述是类似的，并且具有上述几何校正模体的校正方法的有益效果，为节约篇幅，不再赘述；因此，以上对本发明实施例提供的几何校正模体的校正系统中未披露的技术细节，请参照上述提供的几何校正模体的校正方法的描述。
一种终端，包括内存和处理器，所述内存中储存有指令，所述指令被所述处理器执行时，可使得所述处理器执行以下步骤：
通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值；
根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值；
通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子对应的几何校正参数；
分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像；
分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值；
根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值；
判断是否满足预设的迭代结束条件；
若否，返回所述根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值的步骤；
若是，则根据最大适应度值的对应的粒子值确定所述标记点的精准空间坐标值，将最大适应度值的对应的几何校正参数确定为精准几何校正参数。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性的计算机可读存储介质中，如本发明实施例中，该程序可存储于计算机系统的存储介质中，并将被计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现如上各方法实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.一种几何校正模体的校正方法，其特征在于，包括：
通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值；
根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值；
通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子对应的几何校正参数；
分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像；
分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值；
根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值；
判断是否满足预设的迭代结束条件；
若否，返回所述根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值的步骤；
其中，所述通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子的几何校正参数的过程包括：
按照选定的几何校正方法设置锥束CT系统的扫描参数并摆正所述几何校正模体；
在设置锥束CT的扫描参数并摆正所述几何校正模体后，扫描该几何校正模体，获得每个扫描角度下的所述标记点的投影坐标值；
根据目标粒子的粒子值和每个扫描角度下的所述投影坐标值分别确定每个扫描角度下所述目标粒子的几何校正参数，其中，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；
所述通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值的过程包括：
通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体重建出所述几何校正模体的三维图像；
计算出所述几何校正模体的三维图像上的各标记点的质心坐标值，其中，用质心坐标值表征对应的标记点在成像坐标系中的坐标值；
根据各标记点的质心坐标值，通过成像坐标系与世界坐标系的对应关系，获取各标记点在世界坐标系中的坐标值，其中，用在世界坐标系中的坐标值表征对应的标记点的空间坐标值；
所述分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值的过程包括：
选取目标粒子对应的所述评价模体的三维图像的中心层图像作为待处理图像；
通过Hough变换获得所述待处理图像中的高密度区域以及低密度区域；
将所述高密度区域的CT平均值和所述低密度区域的CT平均值的差值的绝对值作为评价几何校正效果的指数；
把评价指数作为适应度的值，求得所述目标粒子对应的适应度值，其中，所述评价指数指评价几何校正效果的指数，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；
所述根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值的过程包括：
根据vi+1＝w×vi+c1×rand1()×(pbest-presenti)+c2×rand2()×(gbest-presenti)更新粒子的速度值；
根据presenti+1＝presenti+vi+1更新粒子的粒子值；
根据更新后的粒子值更新所述标记点的空间坐标值；
其中，pbest表示单个粒子适应度值的历史最大值，gbest表示所有粒子适应度值的当前最大值，presenti+1表示第i个粒子的更新粒子值，presenti表示第i个粒子的当前粒子值；w是保持原来速度的系数；c1是粒子用来跟踪pbest的权重系数，c2是粒子跟踪gbest的权重系数，vi+1表示第i个粒子的更新速度值，vi表示第i个粒子的当前速度值，rand1()、rand2()是取值在0-1之间的随机数。
2.根据权利要求1所述的几何校正模体的校正方法，其特征在于，所述根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值的过程包括：
设定目标粒子的维数，并给所述目标粒子赋初始速度，其中，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；
在所述标记点当前空间坐标值中的每个数值上分别加上一个设定范围内的随机数，得到所述标记点的当前的随机坐标值，将该当前的随机坐标值赋给所述目标粒子。
3.根据权利要求1或2所述的几何校正模体的校正方法，其特征在于，所述分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像的过程包括：
设置锥束CT系统的扫描参数；
把预先制作的评价模体放入所述锥束CT系统中，在所述扫描参数下，采用快速扫描模式，控制所述锥束CT系统的射线源和探测器绕所述评价模体旋转一周，等间隔采集所述评价模体的投影图像；
利用目标粒子对应的几何校正参数和采集到的所述评价模体的投影图像，重建出所述目标粒子对应的所述评价模体的三维图像。
4.根据权利要求1或2所述的几何校正模体的校正方法，其特征在于，所述迭代结束条件包括迭代次数达到设定阈值、或者/和所述适应度值稳定在最大值处。
5.根据权利要求1或2所述的几何校正模体的校正方法，其特征在于，还包括：
若是，则根据最大适应度值的对应的粒子值确定所述标记点的精准空间坐标值，将最大适应度值的对应的几何校正参数确定为精准几何校正参数。
6.一种几何校正模体的校正系统，其特征在于，包括：
坐标获取单元，用于通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值，其中，所述通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体，计算出所述几何校正模体上预先设置的标记点的空间坐标值的过程包括：通过螺旋CT系统扫描预先制作的几何校正模体重建出所述几何校正模体的三维图像；计算出所述几何校正模体的三维图像上的各标记点的质心坐标值，其中，用质心坐标值表征对应的标记点在成像坐标系中的坐标值；根据各标记点的质心坐标值，通过成像坐标系与世界坐标系的对应关系，获取各标记点在世界坐标系中的坐标值，其中，用在世界坐标系中的坐标值表征对应的标记点的空间坐标值；
赋值单元，用于在所述坐标获取单元获取到空间坐标值后，或者在判断单元的判定结果为否时，根据所述标记点的当前的空间坐标值为预设数目的粒子赋初始值；
参数获取单元，用于通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子的几何校正参数，其中，所述通过锥束CT系统扫描几何校正模体获得所述标记点的投影坐标值，根据所述标记点的投影坐标值和各粒子的粒子值确定各粒子的几何校正参数的过程包括：按照选定的几何校正方法设置锥束CT系统的扫描参数并摆正所述几何校正模体；在设置锥束CT的扫描参数并摆正所述几何校正模体后，扫描该几何校正模体，获得每个扫描角度下的所述标记点的投影坐标值；根据目标粒子的粒子值和每个扫描角度下的所述投影坐标值分别确定每个扫描角度下所述目标粒子的几何校正参数，其中，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；
重建单元，用于分别利用对应的几何校正参数，通过所述锥束CT系统扫描预先制作的评价模体重建出各粒子对应的所述评价模体的三维图像；
处理单元，用于分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值，其中，所述分别根据对应的评价模体的三维图像计算出各所述粒子的适应度值的过程包括：选取目标粒子对应的所述评价模体的三维图像的中心层图像作为待处理图像；通过Hough变换获得所述待处理图像中的高密度区域以及低密度区域；将所述高密度区域的CT平均值和所述低密度区域的CT平均值的差值的绝对值作为评价几何校正效果的指数；把评价指数作为适应度的值，求得所述目标粒子对应的适应度值，其中，所述评价指数指评价几何校正效果的指数，所述目标粒子为所述预设数目的粒子中的一个；
更新单元，用于根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值，其中，所述根据所计算出的适应度值更新所述标记点的空间坐标值的过程包括：根据vi+1＝w×vi+c1×rand1()×(pbest-presenti)+c2×rand2()×(gbest-presenti)更新粒子的速度值；根据presenti+1＝presenti+vi+1更新粒子的粒子值；根据更新后的粒子值更新所述标记点的空间坐标值；其中，pbest表示单个粒子适应度值的历史最大值，gbest表示所有粒子适应度值的当前最大值，presenti+1表示第i个粒子的更新粒子值，presenti表示第i个粒子的当前粒子值；w是保持原来速度的系数；c1是粒子用来跟踪pbest的权重系数，c2是粒子跟踪gbest的权重系数，vi+1表示第i个粒子的更新速度值，vi表示第i个粒子的当前速度值，rand1()、rand2()是取值在0-1之间的随机数；
判断单元，用于判断是否满足预设的迭代结束条件。
CN201610251674.8A 2016-04-20 2016-04-20 几何校正模体的校正方法和系统 Active CN105931202B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610251674.8A CN105931202B (zh) 2016-04-20 2016-04-20 几何校正模体的校正方法和系统
PCT/CN2016/082947 WO2017181471A1 (zh) 2016-04-20 2016-05-23 几何校正模体的校正方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610251674.8A CN105931202B (zh) 2016-04-20 2016-04-20 几何校正模体的校正方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105931202A CN105931202A (zh) 2016-09-07
CN105931202B true CN105931202B (zh) 2018-02-23

Family

ID=56838709

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610251674.8A Active CN105931202B (zh) 2016-04-20 2016-04-20 几何校正模体的校正方法和系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN105931202B (zh)
WO (1) WO2017181471A1 (zh)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107831180B (zh) * 2016-09-14 2020-03-17 奚岩 X射线原位成像方法及系统
CN106485204B (zh) * 2016-09-19 2019-06-04 天津大学 一种光镊系统中的微球自动捕获方法
CN108122203B (zh) * 2016-11-29 2020-04-07 上海东软医疗科技有限公司 一种几何参数的校正方法、装置、设备及系统
WO2019000234A1 (zh) * 2017-06-27 2019-01-03 深圳市奥沃医学新技术发展有限公司 Ct系统参数确定方法及装置
CN108201447A (zh) * 2017-11-21 2018-06-26 深圳先进技术研究院 一种静态ct系统几何参数校正方法
CN110111383B (zh) * 2018-05-08 2022-03-18 广东聚华印刷显示技术有限公司 玻璃基板的偏移校正方法、装置和系统
EP3569147B1 (de) * 2018-05-16 2021-07-21 Siemens Healthcare GmbH Verfahren und vorrichtung zum bestimmen einer geometriekalib-rierung für eine bildgebende vorrichtung sowie verfahren zum bestimmen von zuordnungsdaten für die geometriekalibrierung
CN109146800B (zh) * 2018-07-23 2019-08-13 广州华端科技有限公司 锥束计算机断层成像图像校正方法和系统
CN109717889A (zh) * 2018-12-14 2019-05-07 深圳市深图医学影像设备有限公司 口腔锥束ct系统几何参数校正模型、方法及系统
CN109820531B (zh) * 2019-01-30 2023-04-25 东软医疗系统股份有限公司 一种锥束型ct几何参数的校正方法和装置
CN109816783B (zh) * 2019-02-21 2023-01-10 武昌理工学院 一种坐标扩散实现三维建模的测绘方法
CN109886894A (zh) * 2019-02-26 2019-06-14 长沙八思量信息技术有限公司 激光打标图形校正值的计算方法、装置和计算机可读存储介质
CN110533597B (zh) * 2019-03-26 2022-06-28 北京东软医疗设备有限公司 伪影处理及旋转中心确定方法、装置与设备、存储介质
CN110755099B (zh) * 2019-10-10 2023-10-31 东软医疗系统股份有限公司 一种偏转角度的检测方法、校正方法、装置及终端设备
CN110766629B (zh) * 2019-10-17 2022-03-01 广州华端科技有限公司 Cbct系统几何校正方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111329501B (zh) * 2020-03-06 2022-04-29 北京大学深圳医院 Ct模拟定位机晨检、周检模体
CN112578356A (zh) * 2020-12-25 2021-03-30 上海商汤临港智能科技有限公司 一种外参标定方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113643428A (zh) * 2021-08-17 2021-11-12 北京唯迈医疗设备有限公司 一种适用于多自由度锥形束ct的全参数几何校准方法
CN113782174B (zh) * 2021-11-12 2022-02-18 极限人工智能有限公司 Ct机的校验方法、装置、电子设备及可读存储介质

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7016456B2 (en) * 2003-10-31 2006-03-21 General Electric Company Method and apparatus for calibrating volumetric computed tomography systems
CN100527805C (zh) * 2004-09-15 2009-08-12 三菱电机株式会社 图像投影系统和图像几何校正装置
CN102103757B (zh) * 2010-12-27 2012-09-19 中国科学院深圳先进技术研究院 锥束图像重建方法及装置
CN202104929U (zh) * 2011-05-11 2012-01-11 上海生物医学工程研究中心 一种用于体ct几何校正的装置
JP6205569B2 (ja) * 2013-03-28 2017-10-04 群馬県 Ｘ線ｃｔ装置の校正器
CN103519833B (zh) * 2013-06-05 2015-10-07 东南大学 一种旋转c型臂x射线机的三维校正重建方法
CN104796648A (zh) * 2014-01-21 2015-07-22 光宝科技股份有限公司 影像校正方法与其影像投影装置
CN104764756B (zh) * 2015-03-30 2017-05-31 清华大学 锥束ct成像系统的标定方法
CN104997529B (zh) * 2015-06-30 2017-12-26 大连理工大学 基于对称重复的模板校正锥束ct系统几何失真的方法
CN105046667B (zh) * 2015-07-31 2017-08-29 上海卫星工程研究所 45°旋转扫描方式空间相机的图像几何校正方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105931202A (zh) 2016-09-07
WO2017181471A1 (zh) 2017-10-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105931202B (zh) 几何校正模体的校正方法和系统
CN109906470B (zh) 使用神经网络方法的图像分割
CN106994023B (zh) 锥形束计算机断层成像系统的几何参数确定方法
JP5385394B2 (ja) ハイブリッド型の核／ｍｒ画像形成における透過データを使用したｍｒセグメンテーション
CN109308728B (zh) 正电子发射型计算机断层扫描图像处理方法及装置
CN104107065B (zh) 3d图像集在不同空间之间的最佳变换
US7672424B2 (en) Image reconstruction with voxel dependent interpolation
US20150213633A1 (en) System, method and computer-accessible medium for providing a panoramic cone beam computed tomography (cbct)
Xu et al. An algorithm for efficient metal artifact reductions in permanent seed implants
CN115605915A (zh) 一种图像重建系统和方法
CN103562960B (zh) 用于生成图像的图像区域与元素类之间的分配的装置
CN102036609B (zh) 用于生成感兴趣区域的图像的成像装置
CN112634353B (zh) Cbct系统几何标定模体自标定方法、装置及介质
CN112927315A (zh) 用于x射线成像中的金属伪影避免的方法
CN105869130B (zh) Ct系统几何校正效果的检验方法及装置
Lewis et al. Mitigation of motion artifacts in CBCT of lung tumors based on tracked tumor motion during CBCT acquisition
CN111223159A (zh) 锥形束成像方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112529950B (zh) 一种用于辐射剂量评估的生物体体素模型实现方法
CN110415310A (zh) 医学扫描成像方法、装置、存储介质及计算机设备
CN107240140A (zh) 一种图像重建的方法及装置
CN109077746A (zh) 一种确定辐射剂量调制线的方法、系统和装置
Pallotta et al. Application of a surface matching image registration technique to the correlation of cardiac studies in positron emission tomography (PET) by transmission images
Duan et al. Knowledge-based self-calibration method of calibration phantom by and for accurate robot-based CT imaging systems
US20230065196A1 (en) Patient-specific organ dose quantification and inverse optimization for ct
Holupka et al. An automatic seed finder for brachytherapy CT postplans based on the Hough transform

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