CN106910163A - 原始ct投影数据的数据修复装置及方法、ct成像系统 - Google Patents

原始ct投影数据的数据修复装置及方法、ct成像系统 Download PDF

Info

Publication number
CN106910163A
CN106910163A CN201510979160.XA CN201510979160A CN106910163A CN 106910163 A CN106910163 A CN 106910163A CN 201510979160 A CN201510979160 A CN 201510979160A CN 106910163 A CN106910163 A CN 106910163A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
projection
estimated
original
matched line
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.)
Granted
Application number
CN201510979160.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN106910163B (zh
Inventor
王学礼
曹蹊渺
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.)
General Electric Co
Original Assignee
General Electric Co
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 General Electric Co filed Critical General Electric Co
Priority to CN201510979160.XA priority Critical patent/CN106910163B/zh
Priority to PCT/US2016/038476 priority patent/WO2017111998A1/en
Publication of CN106910163A publication Critical patent/CN106910163A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106910163B publication Critical patent/CN106910163B/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
    • G06T5/77Retouching; Inpainting; Scratch removal
    • 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
    • G06T11/005Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01TMEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/29Measurement performed on radiation beams, e.g. position or section of the beam; Measurement of spatial distribution of radiation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computed tomography [CT]
    • A61B6/032Transmission computed tomography [CT]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20221Image fusion; Image merging

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明提供了一种原始CT投影数据的数据修复方法,包括:在原始的CT投影数据中确定待估计区域以及与待估计区域相邻接的可信区域;以及,进行第一处理和第二处理中的至少一个。第一处理包括:对可信区域的CT投影数据进行数据拟合以获取空间曲面方程;根据空间曲面方程重新估计待估计区域的CT投影数据。所述第二处理包括:根据可信区域的CT投影数据获取分布在可信区域中的多个纹理方向信息;根据各纹理方向信息在待估计区域中确定一条或多条匹配线,每条匹配线通过至少一个待估计的数据点且与至少一个纹理方向信息相匹配;沿着匹配线进行插值运算,以重新估计待估计区域的CT投影数据。

Description

原始CT投影数据的数据修复装置及方法、CT成像系统
技术领域
本发明涉及X射线成像领域,尤其涉及一种原始CT投影数据的数据修复方法及装置、CT成像系统。
背景技术
在计算机断层(Computed Tomography,CT)医学成像技术中,从探测器采集的原始数据排列成以探测器通道为横轴、以扫描视野为纵轴的二维矩阵,作为图像重建的原始的CT投影数据,也称为sinogram,其本质上是图像上各点所形成的曲线缠绕叠加。举例说来,如果把采集到的CT投影数据重建为尺寸为512*512的图像,则图像上任何一点,在原始的CT投影数据的矩阵中,都是一条曲线轨迹,该曲线轨迹的振幅取决于该点离虚拟采集旋转中心的距离,距离越大,振幅越大,该曲线轨迹的相位取决于该点在以旋转中心为圆心的某一个圆上的位置。
原始的CT投影数据中,常常出现低可信度数据,这些低可信度数据可能由于多种原因造成,例如某个探测通道的短暂失灵或在整个采集过程中失灵、某个视野数据异常、球管打火导致的数据下降、检测体内的金属导致的对应的曲线轨迹上的数据不可信等。因此在进行CT图像重建时,常常需要对原始数据进行数据补偿或修复,例如有时也需要对相邻视野或相邻探测通道之间的数据进行加密操作或者对通道间大间距数据进行修补等。
传统的数据补偿操作,都是基于探测器列内插值或列间相同张角的通道间的插值进行的,由此得到的重建图像的质量不能得到有效的提高,并且针对不同的被扫描物体会呈现出时好时坏的特性。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种能够更准确地修复CT原始投影数据的方法和装置,以及应用该装置的CT成像系统。
本发明的示例性实施例提供了一种原始CT投影数据的数据修复方法,包括:在原始的CT投影数据中确定待估计区域以及与待估计区域相邻接的可信区域;以及,进行第一处理和第二处理中的至少一个。第一处理包括:对可信区域的CT投影数据进行数据拟合以获取空间曲面方程;根据空间曲面方程重新估计待估计区域的CT投影数据。所述第二处理包括:根据可信区域的CT投影数据获取分布在可信区域中的多个纹理方向信息;根据各纹理方向信息在待估计区域中确定一条或多条匹配线,每条匹配线通过至少一个待估计的数据点且与至少一个纹理方向信息相匹配;沿着匹配线进行插值运算,以重新估计待估计区域的CT投影数据。
本发明的示例性实施例还提供了一种原始CT投影数据的数据修复装置,包括区域确定模块以及第一处理模块和第二处理模块中的至少一个。区域确定模块用于在原始的CT投影数据中确定待估计区域以及与待估计区域相邻接的可信区域。所述第一处理模块包括数据拟合单元和第一估计单元。数据拟合单元用于对可信区域的CT投影数据进行数据拟合以获取空间曲面方程。第一估计单元用于根据空间曲面方程重新估计待估计区域的CT投影数据。第二处理模块包括纹理方向信息获取单元、匹配线确定单元以及第二估计单元。纹理方向信息获取单元用于根据可信区域的CT投影数据获取分布在可信区域中的多个纹理方向信息;匹配线确定单元用于根据各纹理方向信息在待估计区域中确定一条或多条匹配线,每条匹配线通过至少一个待估计的数据点且与至少一个纹理方向信息相匹配;第二估计单元用于沿着上述一条或多条匹配线进行插值运算,以重新估计待估计区域的CT投影数据。
本发明的示例性实施例还提供了一种CT成像系统,包括球管、探测器以及上述的CT原始投影数据的数据修复装置,球管用于向扫描对象发射X射线,探测器用于接收穿过扫描对象的X射线以产生上述原始的CT投影数据。
通过下面的详细描述、附图以及权利要求,其他特征和方面会变得清楚。
附图说明
通过结合附图对于本发明的示例性实施例进行描述,可以更好地理解本发明,在附图中:
图1为本发明一个实施例提供的CT图像的校正方法的流程图;
图1为本发明第一实施例提供的原始CT投影数据的数据修复方法的流程图;
图2为本发明一个示例性实施例中获取的原始的CT投影数据;
图3为本发明一个示例性实施例中根据可信区域的CT投影数据的纹理方向信息在待估计区域中确定匹配线的示意图;
图4为本发明第二实施例提供的原始CT投影数据的数据修复方法的流程图;
图5为本发明第三实施例提供的原始CT投影数据的数据修复装置的框图;
图6为本发明第四实施例提供的原始CT投影数据的数据修复装置的框;
图7为本发明第五实施例提供的CT成像系统的框图。
具体实施方式
以下将描述本发明的具体实施方式,需要指出的是,在这些实施方式的具体描述过程中,为了进行简明扼要的描述,本说明书不可能对实际的实施方式的所有特征均作详尽的描述。应当可以理解的是,在任意一种实施方式的实际实施过程中,正如在任意一个工程项目或者设计项目的过程中,为了实现开发者的具体目标,为了满足系统相关的或者商业相关的限制,常常会做出各种各样的具体决策,而这也会从一种实施方式到另一种实施方式之间发生改变。此外,还可以理解的是,虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的,然而对于与本发明公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言,在本公开揭露的技术内容的基础上进行的一些设计,制造或者生产等变更只是常规的技术手段,不应当理解为本公开的内容不充分。
除非另作定义,权利要求书和说明书中使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明专利申请说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分。“一个”或者“一”等类似词语并不表示数量限制,而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现在“包括”或者“包含”前面的元件或者物件涵盖出现在“包括”或者“包含”后面列举的元件或者物件及其等同元件,并不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,也不限于是直接的还是间接的连接。
第一实施例
图1为本发明第一实施例提供的原始CT投影数据的数据修复方法的流程图。本领域技术人员可以理解,上述原始的CT投影数据可以为,例如从CT成像系统的探测器通道采集的投影数据,也可以是在采集后经过一些预处理的投影数据,该预处理可以包括,例如偏置(Offset)校正去除暗电流、参考(Reference)通道校正去除各视野的射线能量的拨动、空气(aircal)校正去除各通道初入能量的不均匀性、波束硬化校正去除高低能射线吸收率不一致、-In数学变换使得数据在理论上变成加和的含义等。
图2为本发明一个示例性实施例中获取的原始的CT投影数据。图2中的横轴表示探测通道,纵轴表示扫描视野,对于原始的CT投影数据中的每个数据点,都是在对应的扫描视野下由对应的探测通道所采集的数据的叠加。
如图1所示,该原始CT投影数据的数据修复方法包括以下步骤:
区域确定步骤S103:在原始的CT投影数据中确定待估计区域以及与该待估计区域相邻接的可信区域。如图2所示,该原始的CT投影数据中可能存在数据可信度低的区域,因此需要重新估计该区域内的各点的CT投影数据,以便更准确地进行图像重建,该可信度低的区域即为待估计区域,例如可通过肉眼观察或者计算机数据分析等将图2中的区域A确定为待估计区域。而将与区域A邻接且具有较高数据可信度的区域B1和/或B2确定为可信区域。需要说明的是,上述确定的可信区域以及待估计区域并没有形状或大小的限制。
确定待估计区域和可信区域后,可利用可信区域的数据特征对待估计区域进行数据修复,例如,进行第一处理和第二处理中的至少一个。可信区域的数据特征可以包括,例如,数据点的CT投影值和坐标值、可信区域的纹理方向信息等,上述纹理方向信息可以表示,例如在图2中的可信区域B1、B2中的曲线轨迹的纹理方向。
上述第一处理包括数据拟合步骤S105和第一估计步骤S107。
数据拟合步骤S105:对可信区域的CT投影数据进行数据拟合以获取空间曲面方程。
第一估计步骤S107:根据上述空间曲面方程重新估计待估计区域的CT投影数据。
例如,可以对图2中的可信区域B1和B2中的CT投影数据进行数据拟合,上述的数据拟合可以包括,例如最小二乘法数据拟合。
可选地,在第一估计步骤S107中,根据空间曲面方程重新估计待估计区域的CT投影数据包括:将待估计区域中待估计的数据点的坐标以及CT投影值作为上述空间曲面方程的输入值,计算该空间曲面方程的输出值以作为该数据点的新的CT投影数据的低频部分。
具体地,可以在进行数据拟合之前获取可信区域的CT投影数据中的低频数据,例如,可以通过对原始的CT投影数据进行低通滤波以获取其中的低频数据。则在数据拟合步骤S105中,可以对可信区域的CT投影数据中的低频部分进行数据拟合以获取该空间曲面方程。
上述第二处理包括步骤纹理方向信息获取S109、匹配线确定S111、第二估计S113。
纹理方向信息获取步骤S109:根据可信区域中的CT投影数据获取分布在可信区域中的多个纹理方向信息。
匹配线确定步骤S111:根据各纹理方向信息在待估计区域中确定一条或多条匹配线,每条匹配线通过至少一个待估计的数据点且与至少一个纹理方向信息相匹配。
第二估计步骤S113:沿着上述一条或多条匹配线进行插值运算,以重新估计待估计区域的CT投影数据。
在沿着各条匹配线进行插值运算后,对于每个待估计的数据点,如果具有多个插值结果(例如有多条匹配线经过同一个待估计的数据点),则将该多个插值结果进行加和以作为该数据点最终的插值结果。
本领域技术人员可以理解,上述各纹理方向信息能够表示对应的数据点处的曲线轨迹的纹理走向。图3为本发明一个示例性实施例中根据可信区域的CT投影数据的纹理方向信息在待估计区域中确定匹配线的示意图。如图3所示,对于CT投影数据上的曲线轨迹来说,由于其坐标(或数据点)连续地发生变化,因此其纹理方向信息可以包括沿该曲线轨迹的多个特定的方向,各特定的方向可以以多种形式进行表示,例如仅以存储数据(比如曲线轨迹在对应的坐标位置处的角度值、斜率等)的形式,或者,还可以用图3所示的各方向线L1来表示,其中每条方向线L1具有特定方向,即具有特定的角度或斜率,代表在该方向线L1指向的方向上存在曲线轨迹,或者可以理解为:该方向线L是某条完整曲线轨迹的一部分,针对任何条曲线轨迹,如果已知其对应的所有方向线L1并将这些方向线L1依次相连可以得到该曲线轨迹的整体走向,该方向线可以为长度较短的线条。本领域技术人员可以理解,还可以获取以其它形式进行表示的纹理方向信息,只要能表示CT投影数据上曲线轨迹的走向即可。
可选地,纹理方向信息获取步骤S109可以包括:根据可信区域的CT投影数据中的高频数据获取分布在该可信区域中的多个纹理方向信息。具体地,可以在获取纹理方向信息之前,先获取可信区域的CT投影数据中的高频数据,以根据该高频数据获取相应的纹理方向信息。
可信区域的CT投影数据中的高频数据可以通过以下两种方法获得:一种方法可以是,根据在数据拟合步骤S105中获取的空间曲面方程计算可信区域的CT投影数据的低频数据(例如,将可信区域待估计的数据点的坐标以及CT投影值作为输入值代入空间曲面方程中,并将输出值作为相应低频数据),并将可信区域的原始的CT投影数据减去根据该空间曲面方程计算的可信区域的CT投影数据的低频数据,以获得相应的高频数据;另一种方法可以是,对原始的CT投影数据进行滤波加强以获得原始的高频数据,上述可信区域的CT投影数据中的高频数据可以直接从原始的高频数据中确定。
可选地,纹理方向信息获取步骤S109可以包括:采用滤波器对可信区域的CT投影数据进行滤波以获取分布在可信区域的多个纹理方向信息。采用滤波器对可信区域的CT投影数据进行滤波时,可以仅对可信区域中的原始的CT投影数据或其中的高频部分进行滤波;也可以对整个数据区域中的原始的CT投影数据或其中的高频部分进行滤波以得到整个数据区域上的纹理方向信息,分布在可信区域中的纹理方向信息可以从整个数据区域的纹理方向信息中直接确定。
上述滤波器可以包括加博滤波器,例如:可以生成多个方向的加博滤波器,用上述多个方向的加博滤波器在对应的方向上对待滤波数据进行滤波,各加博滤波器的方向结果就是在各数据点加博滤波响应的最高幅度,即上述各纹理方向信息,采用加博滤波器获取的纹理方向信息可包括如图3所示的多条方向线。
当然,也可以采用其它形式的滤波器,只要能获得CT投影数据的纹理方向信息即可。
可选地,匹配线确定步骤S111可以包括直线确定步骤和匹配步骤:
直线确定步骤:针对每个待估计的数据点确定一条通过该数据点的第一直线;
匹配步骤:如果该第一直线能够以该数据点作为旋转中心旋转至匹配角度,则将位于该匹配角度的第一直线确定为一条匹配线。其中,在该匹配角度下,该第一直线与至少两条方向线连接后的夹角分别小于或等于预设角度。上述至少两条方向线分别位于该待估计的数据点的两侧。通过调整上述预设角度可以调整匹配精度,例如,如果将该预设角度设为0,则需要一条与数据点P1两侧的两个方向线完全在同一直线的第一直线,才能将其作为匹配线。
例如,作为一个具体示例,可以针对图3中的数据点P1,先在水平角度或其它角度作为起点确定一条直线L1,并在360度内以该数据点P1为旋转中心来旋转该第一直线L1,如果直线L1在旋转30度后,与位于数据点P1两侧的方向线D1和D2近似地在同一直线,则在30度方向能够确定一条匹配线,如果在旋转150度后,与位于数据点P1两侧的方向线D3和D4近似地在同一直线,则在150度方向能够确定一条匹配线。当然,在一些情况下,如果直线L1在旋转30度后仅与位于数据点P1一侧的方向线D1近似地在同一直线而和位于数据点P1另一侧的方向线D2之间夹角过大,也可以将该直线L1确定为匹配线。即,每条匹配线只要与至少一个纹理方向信息相匹配即可。
显然,在匹配线确定步骤S111中,为了与可信区域中的曲线轨迹的纹理走向相匹配,在待估计区域中确定的匹配线不是或者不全是沿着探测通道方向的,即不是或不全是水平线或竖直线,其也可以是斜线,该匹配线可以理解为,能够表示曲线轨迹在待估计区域中的走向,例如能够平滑地连接至可信区域中与之匹配的一条曲线轨迹上。
因此,在第二估计步骤S113中,实现了沿着曲线轨迹进行插值运算,而不是在通道列内插值或列间相同张角的通道间的插值,通过这种方式,使得修复的数据更准确,获得的CT图像的质量更好。
第二实施例
图4为本发明第二实施例提供的原始CT投影数据的数据修复方法的流程图,第二实施例与第一实施例类似,区别可以在于:第二实施例中,上述第二处理还可以比较步骤S115以及匹配线分类步骤S117。
比较步骤S115:将与各匹配线相匹配的纹理方向信息(例如方向线D1和/或D2)所对应的数据点处的数据强度与预设数据强度进行比较;
匹配线分类步骤S117:如果与任一匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度大于或等于该预设数据强度,则将对应的匹配线确定为第一匹配线;否则,如果与任一匹配线相匹配的纹理方向信息(例如方向线D1和/或D2)所对应的数据点处的数据强度小于该预设数据强度,则将对应的匹配线确定为第二匹配线。
此时,在第二估计步骤S113中,沿着上述一条或多条匹配线进行插值运算包括:仅选择沿着该第一匹配线进行插值运算。对于第二匹配线,可以选择忽略。仅沿着第一匹配线进行插值运算可以理解为,在待估计区域中搜寻与具有较高数据强度的曲线轨迹匹配的轨迹,并沿着该轨迹进行插值运算。上述数据强度是指对应的数据点处的CT投影值的绝对值。通过上述这种方式,不仅减小了插值运算的运算量,且提高了数据恢复的准确性。
为了减少数据修复的工作量,可以仅进行第一处理或者仅进行第二处理。例如,可以仅针对低频数据进行数据拟合以重新估计待估计区域的CT投影数据的低频部分,或者,在待估计区域确定匹配线后,沿着该匹配线仅进行高频数据的插值运算。
在第二实施例中,为了保证数据修复的准确度,本发明的原始CT投影数据的数据修复方法可以包括上述第一处理和第二处理,还可以包括加和处理步骤S119:将在第一估计步骤中估计的CT投影数据与在第二估计步骤中估计的CT投影数据进行加和,以便在后续可以根据加和后的CT投影数据进行图像的重建。
第三实施例
图5为本发明第三实施例提供的原始CT投影数据的数据修复装置的框图。如图5所示,本发明第三实施例中,该原始CT投影数据的数据修复装置包括区域确定模块100、还包括第一处理模块200和第二处理模块300中的至少一个。其中:
区域确定模块100可以用于在原始的CT投影数据中确定待估计区域以及与该待估计区域相邻接的可信区域。
第一处理模块200可以包括数据拟合单元230和第一估计单元250。数据拟合单元230可以用于对可信区域的CT投影数据进行数据拟合以获取空间曲面方程。第一估计单元250可以用于根据该空间曲面方程重新估计待估计区域的CT投影数据。
可选地,第一估计单元250可以将待估计区域中待估计的数据点的坐标以及CT投影值作为上述空间曲面方程的输入值,计算该空间曲面方程的输出值以作为该数据点的新的CT投影数据的低频部分。
上述第二处理模块300可以包括纹理方向信息获取单元310、匹配线确定单元320以及第二估计单元330。
纹理方向信息获取单元310可以用于根据可信区域的CT投影数据获取分布在可信区域中的多个纹理方向信息。
可选地,纹理方向信息获取单元310可以根据可信区域的CT投影数据中的高频数据获取分布在该可信区域中的多个纹理方向信息。获取可信区域的CT投影数据中的高频数据的方法已在上述第一实施例中进行了介绍,不再赘述。
可选地,纹理方向信息获取单元310可以采用滤波器对可信区域的CT投影数据进行滤波以获取分布在可信区域的多个纹理方向信息。上述滤波器可以包括加博滤波器。
匹配线确定单元320可以用于根据各纹理方向信息在待估计区域中确定一条或多条匹配线,每条匹配线通过至少一个待估计的数据点且与至少一个纹理方向信息相匹配。
可选地,可选地,匹配线确定单元320可以针对每个待估计的数据点确定一条通过该数据点的第一直线,如果该第一直线能够以该数据点作为旋转中心旋转至匹配角度,则匹配线确定单元320将位于该匹配角度的第一直线确定为一条匹配线。
可选地,上述匹配线确定单元320可以针对每个待估计的数据点确定一条通过该数据点的第一直线;如果该第一直线能够以该数据点作为旋转中心旋转至匹配角度,则将位于该匹配角度的第一直线确定为一条匹配线。
第二估计单元330可以用于沿着上述一条或多条匹配线进行插值运算,以重新估计待估计区域的CT投影数据。
在上述第三实施例中,可以仅包括第一处理模块200以对与待估计区域相邻接的可信区域进行数据拟合以获取空间曲面方程,并根据空间曲面方程重新估计待估计区域的CT投影数据,也可以仅包括第二处理模块300以确定匹配线并沿着匹配线进行插值运算,来重新估计待估计区域的CT投影数据。
第四实施例
图6为本发明第四实施例提供的原始CT投影数据的数据修复装置的框图,如图6所示,第四实施例与第三实施例类似,区别可以在于,第四实施例中,第二处理模块300还可以包括强度比较单元350和匹配线分类单元370,该强度比较单元350可以用于将与各匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度与预设数据强度进行比较。匹配线分类单元370用于根据比较结果确定对应的匹配线为第一匹配线或第二匹配线,例如,如果与任一匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度大于或等于该预设数据强度,则匹配线分类单元370将对应的匹配线确定为第一匹配线;如果与任一匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度小于该预设数据强度,则匹配线分类单元370将对应的匹配线确定为第二匹配线。第二估计单元330可以仅选择沿着第一匹配线进行插值运算,而忽略第二匹配线。
可选地,第三实施例的CT原始投影数据的数据修复装置可以仅包括第一处理模块200而不包括第二处理模块300,该第一处理模块200可以特别地用于重新估计待估计区域的低频数据;该第三实施例的CT原始投影数据的数据修复装置还可以仅包括第二处理模块300而不包括第一处理模块200,该第二处理模块300可以特别地用于重新估计待估计区域的高频数据。第四实施例与第三实施例的区别还可以在于,该CT原始投影数据的数据修复装置可以既包括第一处理模块200又包括第二处理模块300,此时,该CT原始投影数据的数据修复装置还可以包括加和处理模块600,用于将第一处理模块200估计的CT投影数据与第二处理模块300估计的CT投影数据进行加和处理。
第五实施例
图7为本发明第五实施例提供的CT成像系统的框图,如图7所示,该CT成像系统包括球管710、探测器720以及CT原始投影数据的数据修复装置730。球管710可以用于向扫描对象发射X射线,探测器720用于接收穿过上述扫描对象的X射线以产生原始的CT投影数据,CT原始投影数据的数据修复装置730用于对该原始的CT投影数据进行数据修复,以供进行图像重建。上述CT原始投影数据的数据修复装置730可以为图5或图6所示的实施例中的CT原始投影数据的数据修复装置。
本发明的实施例中,通过在原始CT投影数据中确定与待估计区域相邻接的可信区域,并对可信区域中的CT投影数据进行数据拟合以获取用于修复待估计区域中CT投影数据的空间曲面方程;或者,在待估计区域中确定与可信区域中CT投影轨迹的纹理方向信息相匹配的匹配线,并沿着该匹配线进行插值运算,该匹配线可以表示CT投影轨迹的实际走向,因此,本发明的实施例实现了沿着CT投影轨迹进行插值运算,而不是在通道列内插值或列间相同张角的通道间的插值,通过这种方式,使得修复的数据更准确,获得的CT图像的质量更好。
上面已经描述了一些示例性实施例。然而,应该理解的是,可以做出各种修改。例如,如果所描述的技术以不同的顺序执行和/或如果所描述的系统、架构、设备或电路中的组件以不同方式被组合和/或被另外的组件或其等同物替代或补充,则可以实现合适的结果。相应地,其他实施方式也落入权利要求的保护范围内。

Claims (17)

1.一种原始CT投影数据的数据修复方法,包括:
区域确定步骤:在原始的CT投影数据中确定待估计区域以及与所述待估计区域相邻接的可信区域;以及,
进行第一处理和第二处理中的至少一个;
所述第一处理包括:
数据拟合步骤:对所述可信区域的CT投影数据进行数据拟合以获取空间曲面方程;
第一估计步骤:根据所述空间曲面方程重新估计所述待估计区域的CT投影数据;
所述第二处理包括:
纹理方向信息获取步骤:根据所述可信区域的CT投影数据获取分布在所述可信区域中的多个纹理方向信息;
匹配线确定步骤:根据各所述纹理方向信息在所述待估计区域中确定一条或多条匹配线,每条匹配线通过至少一个待估计的数据点且与至少一个纹理方向信息相匹配;
第二估计步骤:沿着所述一条或多条匹配线进行插值运算,以重新估计所述待估计区域的CT投影数据。
2.根据权利要求1所述的原始CT投影数据的数据修复方法,其特征在于,所述第一估计步骤包括:
将所述待估计区域中待估计的数据点的坐标以及CT投影值作为所述空间曲面方程的输入值,计算所述空间曲面方程的输出值以作为该数据点的新的CT投影数据的低频部分。
3.根据权利要求1所述的原始CT投影数据的数据修复方法,其特征在于,所述纹理方向信息获取步骤包括:
根据所述可信区域的CT投影数据中的高频数据获取分布在所述可信区域中的多个纹理方向信息。
4.根据权利要求1所述的原始CT投影数据的数据修复方法,其特征在于,所述纹理方向信息获取步骤包括:
采用滤波器对所述可信区域的CT投影数据进行滤波以获取分布在所述可信区域中的多个纹理方向信息。
5.根据权利要求4所述的原始CT投影数据的数据修复方法,其特征在于,所述滤波器包括加博滤波器。
6.根据权利要求1所述的原始CT投影数据的数据修复方法,其特征在于,分布在所述可信区域中的各纹理方向信息包括方向线,每条方向线具有特定的方向;所述匹配线确定步骤包括:
针对每个待估计的数据点确定一条通过所述数据点的第一直线;
如果所述第一直线能够以所述数据点作为旋转中心旋转至匹配角度,则将位于所述匹配角度的第一直线确定为一条匹配线;其中,在所述匹配角度下,所述第一直线与至少两条方向线连接后的夹角分别小于或等于预设角度,所述至少两条方向线分别位于所述待估计的数据点的两侧。
7.根据权利要求1所述的原始CT投影数据的数据修复方法,其特征在于,所述原始CT投影数据的数据修复方法还包括:
将与各匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度与预设数据强度进行比较;
如果与任一匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度大于或等于所述预设数据强度,则将对应的匹配线确定为第一匹配线;
如果与任一匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度小于所述预设数据强度,则将对应的匹配线确定为第二匹配线;
沿着所述一条或多条匹配线进行插值运算包括:仅选择沿着所述第一匹配线进行插值运算。
8.根据权利要求1所述的原始CT投影数据的数据修复方法,其特征在于,所述原始CT投影数据的数据修复方法包括所述第一处理和第二处理,还包括:
将在所述第一处理中估计的CT投影数据与在所述第二处理中估计的CT投影数据进行加和处理。
9.一种原始CT投影数据的数据修复装置,包括:
区域确定模块,用于在原始的CT投影数据中确定待估计区域以及与所述待估计区域相邻接的可信区域;以及,
第一处理模块和第二处理模块中的至少一个;
所述第一处理模块包括:
数据拟合单元,用于对所述可信区域的CT投影数据进行数据拟合以获取空间曲面方程;
第一估计单元,用于根据所述空间曲面方程重新估计所述待估计区域的CT投影数据;
所述第二处理模块包括:
纹理方向信息获取单元,用于根据所述可信区域的CT投影数据获取分布在所述可信区域中的多个纹理方向信息;
匹配线确定单元,用于根据各所述纹理方向信息在所述待估计区域中确定一条或多条匹配线,每条匹配线通过至少一个待估计的数据点且与至少一个纹理方向信息相匹配;
第二估计单元,用于沿着所述一条或多条匹配线进行插值运算,以重新估计所述待估计区域的CT投影数据。
10.根据权利要求9所述的原始CT投影数据的数据修复装置,其特征在于,所述纹理方向信息获取单元用于根据所述可信区域的CT投影数据中的高频数据获取分布在所述可信区域中的多个纹理方向信息。
11.根据权利要求9所述的原始CT投影数据的数据修复装置,其特征在于,所述第一估计单元用于将所述待估计区域中待估计的数据点的坐标以及CT投影值作为所述空间曲面方程的输入值,计算所述空间曲面方程的输出值以作为该数据点的新的CT投影数据的低频部分。
12.根据权利要求9所述的原始CT投影数据的数据修复装置,其特征在于,纹理方向信息获取单元采用滤波器对所述可信区域的CT投影数据进行滤波以获取分布在所述可信区域中的多个纹理方向信息。
13.根据权利要求12所述的原始CT投影数据的数据修复装置,其特征在于,所述滤波器包括加博滤波器。
14.根据权利要求9所述的原始CT投影数据的数据修复装置,其特征在于,分布在所述可信区域中的各纹理方向信息包括方向线,每条方向线具有特定的方向,所述匹配线确定单元用于针对每个待估计的数据点确定一条通过所述数据点的第一直线,如果所述第一直线能够以所述数据点作为旋转中心旋转至匹配角度,则将位于所述匹配角度的第一直线确定为一条匹配线;其中,在所述匹配角度下,所述第一直线与至少两条方向线连接后的夹角分别小于或等于预设角度,所述至少两条方向线分别位于所述待估计的数据点的两侧。
15.根据权利要求9所述的原始CT投影数据的数据修复装置,其特征在于,所述第二处理模块还包括:
强度比较单元,用于将与各匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度与预设数据强度进行比较;
匹配线分类单元,如果与任一匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度大于或等于所述预设数据强度,则所述匹配线分类单元将对应的匹配线确定为第一匹配线;如果与任一匹配线相匹配的纹理方向信息所对应的数据点处的数据强度小于所述预设数据强度,则所述匹配线分类单元将对应的匹配线确定为第二匹配线;
所述第二估计单元用于:仅选择沿着所述第一匹配线进行插值运算。
16.根据权利要求9所述的原始CT投影数据的数据修复装置,其特征在于,所述原始CT投影数据的数据修复装置包括所述第一处理和第二处理,还包括加和处理模块,所述加和处理模块用于将所述第一估计单元估计的CT投影数据与所述第二估计单元估计的CT投影数据进行加和处理。
17.一种CT成像系统,包括球管、探测器以及权利要求9-16任一项所述的CT原始投影数据的数据修复装置,所述球管用于向扫描对象发射X射线,所述探测器用于接收穿过所述扫描对象的X射线以产生所述原始的CT投影数据。
CN201510979160.XA 2015-12-23 2015-12-23 原始ct投影数据的数据修复装置及方法、ct成像系统 Active CN106910163B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510979160.XA CN106910163B (zh) 2015-12-23 2015-12-23 原始ct投影数据的数据修复装置及方法、ct成像系统
PCT/US2016/038476 WO2017111998A1 (en) 2015-12-23 2016-06-21 Apparatus and method for data recovery of raw ct projection data and ct imaging system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510979160.XA CN106910163B (zh) 2015-12-23 2015-12-23 原始ct投影数据的数据修复装置及方法、ct成像系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106910163A true CN106910163A (zh) 2017-06-30
CN106910163B CN106910163B (zh) 2022-06-21

Family

ID=59089710

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510979160.XA Active CN106910163B (zh) 2015-12-23 2015-12-23 原始ct投影数据的数据修复装置及方法、ct成像系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN106910163B (zh)
WO (1) WO2017111998A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110874824A (zh) * 2019-10-11 2020-03-10 稿定(厦门)科技有限公司 图像修复方法及装置

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112826533B (zh) * 2021-01-11 2021-08-17 深圳华声医疗技术股份有限公司 超声成像空间复合方法、装置、超声诊断仪及存储介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070248255A1 (en) * 2006-04-25 2007-10-25 Guang-Hong Chen System and Method for Estimating Data Missing from CT Imaging Projections
US20080056437A1 (en) * 2006-08-30 2008-03-06 General Electric Company Acquisition and reconstruction of projection data using a stationary CT geometry
CN102110310A (zh) * 2009-12-25 2011-06-29 东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司 利用图形处理器实现三维反投影的方法
CN102858266A (zh) * 2010-04-20 2013-01-02 登塔尔图像科技公司 使用表面扫描信息从三维牙科x射线数据集减少并去除伪影
CN103116879A (zh) * 2013-03-15 2013-05-22 重庆大学 一种基于邻域加窗的非局部均值ct成像去噪方法
CN103279929A (zh) * 2013-05-25 2013-09-04 北京工业大学 一种基于余弦积分的ct图像金属轨迹预测和伪影去除方法
US20130308745A1 (en) * 2011-02-01 2013-11-21 Koninklijke Philips N.V. Method and system for dual energy ct image reconstruction
CN103533892A (zh) * 2011-05-12 2014-01-22 皇家飞利浦有限公司 运动补偿成像
CN103793890A (zh) * 2014-03-05 2014-05-14 南方医科大学 一种能谱ct图像的恢复处理方法
US20140362970A1 (en) * 2013-06-10 2014-12-11 General Electric Company System and method of correcting banding artifacts in cardiac ct
US20150146845A1 (en) * 2013-11-27 2015-05-28 General Electric Company Methods and systems for performing model-based image processing
CN105025796A (zh) * 2013-04-19 2015-11-04 株式会社东芝 X射线计算机断层摄影装置以及校正方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070248255A1 (en) * 2006-04-25 2007-10-25 Guang-Hong Chen System and Method for Estimating Data Missing from CT Imaging Projections
US20080056437A1 (en) * 2006-08-30 2008-03-06 General Electric Company Acquisition and reconstruction of projection data using a stationary CT geometry
CN102110310A (zh) * 2009-12-25 2011-06-29 东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司 利用图形处理器实现三维反投影的方法
CN102858266A (zh) * 2010-04-20 2013-01-02 登塔尔图像科技公司 使用表面扫描信息从三维牙科x射线数据集减少并去除伪影
US20130308745A1 (en) * 2011-02-01 2013-11-21 Koninklijke Philips N.V. Method and system for dual energy ct image reconstruction
CN103533892A (zh) * 2011-05-12 2014-01-22 皇家飞利浦有限公司 运动补偿成像
CN103116879A (zh) * 2013-03-15 2013-05-22 重庆大学 一种基于邻域加窗的非局部均值ct成像去噪方法
CN105025796A (zh) * 2013-04-19 2015-11-04 株式会社东芝 X射线计算机断层摄影装置以及校正方法
CN103279929A (zh) * 2013-05-25 2013-09-04 北京工业大学 一种基于余弦积分的ct图像金属轨迹预测和伪影去除方法
US20140362970A1 (en) * 2013-06-10 2014-12-11 General Electric Company System and method of correcting banding artifacts in cardiac ct
US20150146845A1 (en) * 2013-11-27 2015-05-28 General Electric Company Methods and systems for performing model-based image processing
CN103793890A (zh) * 2014-03-05 2014-05-14 南方医科大学 一种能谱ct图像的恢复处理方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A.W. WETZEL等: "Photo-realistic representation of anatomical structures for medical education by fusion of volumetric and surface image data", 《32ND APPLIED IMAGERY PATTERN RECOGNITION WORKSHOP, 2003. PROCEEDINGS》 *
郭威: "CT不完全投影数据重建算法研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)信息科技辑》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110874824A (zh) * 2019-10-11 2020-03-10 稿定(厦门)科技有限公司 图像修复方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017111998A1 (en) 2017-06-29
CN106910163B (zh) 2022-06-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103026379B (zh) 推算图像噪音水平的方法
US10111638B2 (en) Apparatus and method for registration and reprojection-based material decomposition for spectrally resolved computed tomography
Meng et al. Online geometric calibration of cone-beam computed tomography for arbitrary imaging objects
CN112508808B (zh) 基于生成对抗网络的ct双域联合金属伪影校正方法
EP2469472A1 (en) Computed tomography (ct) image reconstruction method and apparatus
CN106683143A (zh) 图像金属伪影校正方法
CN106886982A (zh) Cbct图像环形伪影去除方法
CN110060316B (zh) 一种用于ct重建中多区域分割的环伪影校正方法
CN109801343A (zh) 基于重建前后图像的环形伪影校正方法、ct控制系统
CN111524200A (zh) 在投影图像中分割金属对象的方法、设备、程序和介质
CN106910163A (zh) 原始ct投影数据的数据修复装置及方法、ct成像系统
US8718348B2 (en) Grid suppression in imaging
US9867586B2 (en) Stereo X-ray tube based suppression of outside body high contrast objects
CN113362404B (zh) 计算机断层扫描的散射校正方法、装置和存储介质
US10217248B2 (en) Method for removing streak from detector cell with performance difference
Zeegers et al. A tomographic workflow to enable deep learning for X-ray based foreign object detection
WO2019051209A1 (en) SYSTEM AND METHOD FOR REDUCING SINOGRAM DISTRIBUTED METAL ARTIFACTS
CN105222730B (zh) 一种基于图像复原的工业ct几何尺寸测量方法
JP2020508529A (ja) 複数のエッジを検出する方法およびデバイス
WO2017188559A1 (en) Method of image reconstruction in computed tomography
CN109171790B (zh) 一种ct扫描数据的处理方法、装置及ct机
CN109682843B (zh) 一种对ct系统的参数标定方法
Guhathakurta et al. Reducing Computed Tomography Reconstruction and Beam Hardening Artefacts by Data Fusion
CN106910165B (zh) 修复原始ct投影数据的方法及装置、ct成像系统
Zemek et al. Automatic marker-free estimation methods for the axis of rotation in sub-micron X-ray computed tomography

Legal Events

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