CN107257991B - 用于使用能量解析的断层摄影的定量碘图的重建的方法 - Google Patents

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Abstract

用于图像重建操作(具体用于谱计算机断层摄影成像)的图像处理系统(IPS)和相关的方法。所述图像重建操作基于优化经调整的目标函数或成本函数。所述目标函数包括调整项(R),所述调整项(R)作为先验知识并入驻留在视场内的要被重建的物质的已知量。

Description

用于使用能量解析的断层摄影的定量碘图的重建的方法
技术领域
本发明涉及图像处理系统、图像处理方法、计算机程序单元以及计算机可读介质。
背景技术
在谱(或多能量)成像中,人们能够针对感兴趣的物理物体性质进行重建,例如,光电效应、康普顿散射、水含量、骨含量、碘含量等。但是由于对于许多谱断层摄影X射线设置来说用于采集的X射线谱的交叠是相当大的,因此不利地造成了重建问题,并且这会导致的得到的图像中有时发生严重的噪声。为了减轻噪声累积,用于谱X射线断层摄影的迭代重建越来越令人感兴趣。在迭代重建中,能够通过给予具有良好信噪比的数据更多权重而且通过应用调整函数(regularization function)来减少噪声。这些调整函数允许将关于物体的先验知识并入重建。在大多数情况下,它们为给定图像增强平滑性(以减少噪声)或相似性。
如以上所提及的,利用谱X射线断层摄影,重建物体的物理性质是可能的。在该背景下,最感兴趣的是例如某些感兴趣物质的空间分布如此构建所谓的物质图。非限制性范例是例如“造影剂图”,例如,“碘图”。这样的造影剂在成像之前或期间被施予以例如增加针对软组织的图像对比度。然而,即使在迭代重建的情况下,也依然存在这样的重建的物质图具有较差质量的情况。
发明内容
因此,现有技术中会存在对替代性图像处理方法或相关的系统的需要。
本发明的目的是通过独立权利要求的主题来解决的,其中,另外的实施例被并入从属权利要求。
应当注意,本发明的以下描述的方面等同地应用于图像处理方法、计算机程序产品以及计算机可读介质。
根据本发明的第一方面,提供了一种图像处理系统,包括:
输入端口,其用于接收由成像器采集的、样品的至少一幅输入图像,所述样品包括至少第一物质;
图像重建器,其被配置为将所述至少一幅输入图像重建为至少一幅重建图像,所述至少一幅重建图像表示所述样品的所述第一物质的分布或所述样品的第二物质的分布;
其中,所述重建器的操作由经调整的目标函数来驱动,所述经调整的目标函数包括调整器函数;
其中,所述调整器函数包括具有参数的至少一个物质项,所述参数表示所述样品的至少部分中的至少所述第一物质的量。
换言之,如在本文中提出的调整器函数操作为按照(一幅或多幅)重建图像调整或“控制”或至少影响物质的重建量,以如此“增强”存在于在图像采集时所使用的成像模态的视场中的已知或预定义的物质量的一致性。
在一个实施例中,具有存在于所述样品中的感兴趣的多种不同物质类型(即,第一类型、第二类型、第三类型等。)。所提出的系统可适合于此,这是因为在这种多物质的情况下调整器函数可以包括多个不同的物质项,针对某些或每种物质类型具有一个或多个物质项。
尽管一般地,所有感兴趣物质都被调整(亦即,其量被包括作为在其各自的调整器函数的物质项方面的约束),但是这不一定在所有实施例中都是如此。例如,在一些实施例中,仅感兴趣物质的子集被调整。而且,在一些实施例中,人们可能希望针对一种物质(即,第一物质)进行调整,但是实际感兴趣物质是第二物质,并且由系统重建和/或输出的是第二物质。然而,针对被调整的所有那些物质进行重建一般会是有益的。
根据一个实施例,所述物质项表示针对所述第一物质的估计量与所述物质参数的偏差。
根据一个实施例,所述样品的所述至少一幅输入图像是在视场中采集的,其中,所述调整器函数的所述物质项被限制于仅表示所述样品的部分的图像元素。这种限制能够例如通过掩蔽某些体素区域来实现,所述某些体素区域表示这样的物质或组织类型:已知所述物质或组织类型将串扰信号引发到要被重建的物质图像中,并且因此会使造影剂的重建量的任何基于图像的测量结果失真。
根据一个实施例,所述重建器被配置为实施迭代重建算法,其中,针对所述一种或多种物质的所述估计量是由所述重建器在一次或多次迭代中计算的。
根据一个实施例,所述成像器是具有能量解析探测器的谱成像器,其中,所述至少一幅输入图像是根据在所述能量解析探测器处探测到的图像信号获得的。
根据一个实施例,所述成像器包括能在不同电压下操作的X射线源,其中,所述至少一幅输入图像是根据针对所述不同电压在所述成像器的探测器处探测到的图像信号获得的。
根据一个实施例,所述至少一幅输入图像是所述样品的投影图像。
根据一个实施例,所述成像器是计算机断层摄影扫描器或C型臂X射线系统。
根据一个实施例,所述第一物质被限定于所述样品在所述成像器的视场内的部分。
根据一个实施例,所述第一物质是成像造影剂。
根据一个实施例,所述造影剂被包括在驻留在所述样品中的一个或多个药物洗脱非原生体中。
根据一个实施例,所述造影剂被包括在驻留在所述样品中的支架结构中。
根据一个实施例,所述图像处理系统包括被配置为允许用户指定所述至少一个参数的用户接口。
附图说明
现在将参考附图来描述本发明的示范性实施例,其中:
图1示出了成像布置的示意图;
图2示出了图像处理方法的流程图;并且
图3示出了掺杂有造影剂的医学设备的X射线投影图像。
具体实施方式
图1示出了成像布置的示意性方框图。该布置包括成像模态IM和图像处理系统部件IPS。
成像模态IM供应所采集的样品(例如,人类或动物患者或诸如行李物品的无生命物体)的输入图像,并且所述输入图像能够由要在以下更加详细地描述的图像处理系统部件IPS进行处理。在本文中设想的成像模态IM的类型包括X射线成像模态,例如,CT扫描器或介入式C型臂成像器。基于X射线的成像模态包括X射线源XR和探测器D。在图像采集期间,样品(未示出)驻留在X射线源与探测器D之间的成像模态的检查区域中。X射线辐射从源XR发出,与样品相互作用(例如,被衰减),并且然后在探测器D处被探测为电信号。转换电路然后将所述电信号转换为输入图像。另外,在本文中也设想了非X射线成像模态,例如,PET(正电子发射计算机断层摄影)成像器和/或MR(磁共振)成像器。
在一个或多个视场(FOV)处采集样品的输入图像,以对至少某个感兴趣区域(ROI)进行成像。这样的输入图像的采集可以在医学背景下(例如,在医学介入期间)发生。示范性介入是TACE(经导管动脉化疗栓塞)或PCI(经皮冠状动脉介入)。至少ROI通常由不同物质类型(例如,水、脂肪等)组成。通常,在图像采集期间也有存在于ROI中的一种或多种外来物质(例如,一种或多种先前施予的成像造影剂(例如,碘和/或钆或其他))以增强图像对比度。
为了能够更好地对ROI内的这些感兴趣物质(具体是,但不仅是,一种或多种造影剂)的各自分布进行成像,在一个实施例中,成像模态IM被配置用于谱成像。范例是谱CT/C型臂或CT/C型臂双/多能量成像。
在谱(或多能量)C型臂或CT中,采集多幅投影图像,所述多幅投影图像表示针对不同X射线谱的被扫描物体的衰减性质。谱成像能够以不同的方式被实现,在本文中设想了所有的所述的不同的方式。例如,CT或C型臂模态(或“成像器”)的探测器D可以是光子计数型的,所述光子计数型允许针对给定的投影方向在单次暴露中按照能量值采集投影图像。在光子计数探测器的背景下,这些能量值通常被称为“分箱”。替代地,成像器IM包括能在不同电压下操作的X射线源,并且然后通过相应地切换X射线管而在多次暴露(不同电压中的每个处的一次或多次暴露)中按照投影方向采集物质投影图像。在利用X射线管电压切换的CT或C型臂成像中,从不同的投影方向采集多幅能量图像。在利用光子计数探测器的CT或C型臂成像中,存在多幅输入图像:针对不同投影方向的一幅或多幅图像,并且针对每个投影方向,存在针对不同能量值或区间的两幅或更多幅图像。
无论所使用的谱成像技术如何,基于这些多幅投影输入图像,物理物体性质都能够被重建。例如人们可能希望针对光电效应散射或康普顿散射贡献或针对不同的物质(例如,水含量、骨含量、碘含量)来重建横截面图像。分箱或不同管电压的数量对应于人们希望重建的基本物质或物理性质的最大数量。通常使用两个分箱或两个不同电压(因此有时被称为“双”能量成像),但是在本文中也设想了任何数量(例如,3、4或5)的分箱/电压,或者实际上全部数量的能量分箱/电压。
图像重建由图像处理系统IPS来执行。为此,图像处理系统IPS包括图像重建部件RECON,在一个实施例中,所述图像重建部件RECON的操作是基于由合适的目标函数L驱动的数值优化方案的。
目标函数被调整,亦即,它包括作为函数分量的调整函数或惩罚函数R。调整函数(也被称为“调整器”)被用于强制解的(亦即,所重建的一幅或多幅图像的)一个或多个期望性质被获得。调整器R的结构和所强制的性质将会在以下更加详细地进行解释。
在操作中,图像处理系统IPS在其输入端口IN处接收在本文中被共同表示为“测量数据”y的一幅或多幅输入图像。在一个实施例中,变换器T然后使用合适的求解算法来进行操作,以迭代地搜索3D“图像域”中的解(亦即,表示物体的物理性质的空间分布的图像)。这种搜索算法被配置为返回改善目标函数L的解。换言之,L“驱动”优化。在一个实施例中,搜索操作可以包括通过一幅或多幅中间图像μi进行迭代,其中,下标i指代迭代次数,但是一个步骤,在本文中也设想了非迭代的经调整的求解算法。在重建操作的结束处(例如,在一次或多次迭代的结束处),每种物质m的一幅或多幅重建图像μm(例如,分别为水分布图像μw和造影剂分布图像μI)在输出端口OUT处被输出。
从重建操作获得各自的一幅或多幅物质图像(有时被称为“物质图”,例如,碘图)μm为用户(例如,介入放射科医师)提供关于ROI中的各种物质的空间分布的线索。所输出的3D体积重建(或横贯其的横截面视图)然后可以针对物质m中的期望物质被单独显示,或者可以在介入期间被一起显示在显示单元上以检查例如支架的适当部署。替代地,3D体积重建可以在介入之后被显示以用于复查或教学目的。
申请人发现新的一类调整函数R,已经观察到所述新的一类调整函数R产生高保真度的输出影像。在本文中提出了将先验知识建模为重建器RECON所基于的目标函数。具体地,先验知识被建模为惩罚器或调整器R的结构。更具体地,在本文中提出了将要被重建的体积内的感兴趣物质中的一种或多种的先验已知量并入重建操作。新提出的调整函数被配置为惩罚某种感兴趣物质(例如,造影剂)的重建量与输入图像的采集期间已知存在于成像器的FOV内的所述物质的已知量之间的差。
所提出的图像处理系统IPS的操作现在将会在以下在图2的流程图处更加详细地进行解释。
在步骤S210处接收能量解析的输入图像(例如,投影图像)y。输入图像已经通过如以上在图1处介绍的合适的谱成像模态进行采集。
在步骤S220处,针对不同能量(以及因此感兴趣物质)的输入图像然后使用迭代重建算法来进行重建。重建算法基于优化经调整的成本函数或目标函数L。
在步骤S230处,然后输出如此重建的物质图像或图。
如在本文中使用的术语“重建”指的是从投影域(由探测器像素形成的2D空间)到3D图像域的变换。这实质上是成像系统的X射线源与探测器之间的空间中的假想3D网格。重建实质上意味着具有解释投影图像的值的这种网格的点(体素)的总体。
迭代变换包括通过将合适的解算法(例如,牛顿-拉夫逊、共轭梯度以及其他算法)应用于具有调整项R的目标函数F(在此背景下其通常被称为成本函数)而被导出的更新函数。
用于谱X射线断层摄影中的迭代重建的典型的经调整的成本函数L针对水图像和碘图像的重建被示范性地(且非限制性地)给出为:
L=-log(P(μwI|y))+R(μw,μI) (1)
在(1)中,L是所谓的惩罚的最大似然函数。P(.)是考虑到测得的X射线强度y的图像μw和μI(即,输入图像)的概率测度。概率测度一般依赖于探测器和希望成像的物理效果的具体情况。P也可以包括例如用于利用光子计数探测器的透射成像的噪声模型,P可以被认为具有泊松密度。
函数R(.)表示调整函数,其本身可以包括若干调整项。迭代重建通过关于3D物质图像μw和μI优化成本函数来执行。
μI是包括图像空间中的每个体素j中的碘浓度μIj的向量,并且对于水图像μw是类似的。
在迭代设置中,存在对应的迭代更新函数,对于与所使用的解算法的特殊情况有关的一些函数表达f更新,所述迭代更新函数可以表示为
Figure BDA0001386574960000071
再一次,上标i指代迭代步骤。经由一幅或多幅中间图像
Figure BDA0001386574960000072
的通过更新函数f更新的操作的输入影像y的迭代处理意味着针对每种感兴趣物质的L的同时优化。如果目标函数L是可分的,则优化可以被替代地运行为两个或更多个单独优化问题(一个问题针对每个物质通道m)。
现在更加详细地转向被包括在调整器R中的调整器项的结构,重建的物质(即,造影剂I(作为非限制性范例,碘))的总量能够被计算如下:
Figure BDA0001386574960000073
aI是重建的造影剂的总量,并且Vj是体素j的体积。FC是已知可能包含造影剂的体素的集合。换言之,量是对体积元素与(局部)浓度的乘积的和。优选地,仅在已知可能包含造影剂的位置上采用和,但是在本文中不排除在整个体积上的总和。
根据一个实施例,已知可能包含串扰信号的体素区域能够被掩蔽以从(2)中的总和中排除。例如,在一个范例中,表示骨衰减贡献的体素被掩蔽,因为已知它们在碘图中针对碘-水分离产生串扰。应当理解,“骨掩蔽”仅仅是图示,这是因为在其他背景下其他体素信号可以被掩蔽。然而,掩蔽操作是任选的,并且在其他实施例中,(3)中的总和延伸到可重建体积内的所有体素(亦即,其投影落在FOV内的那些体素)上,因此不存在体素的掩蔽。要被掩蔽的体素的集合(亦即,FC的理论集合补充)能够例如通过使用灰度值取阈分割来建立,所述灰度值取阈分割在从测得的投影y获得的常规滤波反投影(FBP)体积重建上运行。
如果碘的已知量(例如以摩尔或以合适的质量单位(例如,毫克或克等)为单位测得的)通过物质参数bI来指定,针对物质α(在该示范性情况中,=碘)的可能调整项可以被实施为:
Figure BDA0001386574960000081
其中,p是可调指数,其优选设置在区间[1,2]内以确保成本函数的凸性。β是可调参数(在本文中不排除不变性)以控制该调整项的影响。应当理解,调整器项Rα可以被添加到调整函数R()中的其他项,以由此将关于感兴趣物质的已知量的知识并入迭代重建过程。对于给定物质α,调整器项的算法实施包括形成物质(例如,例如造影)剂的已知量与针对物质的已知量的估计量之间的差。估计量能够如之前在(2)中通过对浓度与体积元素的乘积求和来构建。总和可以延伸跨过要被重建的体积的全部或部分。具体地,对于计算效率,和可以仅在能够预期实际上包括造影剂的那些位置FC上运行。
按照等式(3)的物质调整项能够被视为有效地量化感兴趣物质m的估计量μmi(如在一次或多次迭代i期间计算的)与相应物质的已知量的偏差。换言之,物质调整项(3)引起或促进按照等式(1)的优化问题朝向表示预定义的量b处的相应物质的解的收敛行为。在这个意义上,物质项(3)控制或调整可重建输出图像中的重建的物质的量。例如,由于要不然将会返回相同的未经调整的成本的两幅解图像(亦即,如果人们要忽视调整器R贡献),迭代优化将会由于在本文中提出的调整器R的影响而收敛到在数值上精确地更靠近已知的造影剂沉积的解图像。
物质量参数bm(例如,在以上范例中,针对碘的bI)由用户先验知晓,并且由用户手动地供应给IPS。在一个实施例中,系统提供用户接口UI,用户能够通过所述用户接口UI供应针对相应感兴趣物质的一幅或多幅相应物质量参数bm。例如,用户接口UI可以被提供为具有合适的窗口小部件(例如,滑动条、文本框、下拉菜单等)的图形用户接口,其中,用户能够指定各自的量(以如之前所提到的合适的单位)。如此指定的(一个或多个)参数然后被转发给重建器RECON以相应地填入目标函数L的(一个或多个)调整器项。在其他实施例中,物质量参数bm可以通过与用于造影剂的施予的注射装置的电子设备接口连接的IPS来获得。
如在上面简要地指出的,调整器R一般可以针对不同感兴趣物质α包括多于一个物质项(3)。而且,碘和/或水的物质仅仅是示范性的,并且除了水和/或碘外或代替水和/或碘,可以使用其他感兴趣物质。具体地,在一些实施例中,存在多于一种造影剂(例如,碘和钆),它们均具有其各自的类似于上面的等式(3)的调整器项。然而,针对所有感兴趣物质使物质量调整器项(3)并入调整器R不是必须的。例如,尽管人们对物质而不是造影剂感兴趣,但是仅使造影剂的量通过项(3)来调整可以是有益的。例如,尽管根据(3)仅调整了碘,但是人们可以希望重建水含量/分布。在一些情况下,关于仅一种物质(来自多种物质)的调整可以是充分的,这是因为由其他物质量的调整引起的重建的更高保真度仍然馈通至其他物质的重建。换言之,尽管人们仅仅调整一些(例如,单个)感兴趣物质而不是全部感兴趣物质,但是迭代重建算法可以针对所有感兴趣物质朝向良好解进行收敛。
而且,应当理解,调整器R可以包括除了物质量项(3)外的其他调整器项。例如,其他项可以被配置为增强通过捕获例如与图像特征(例如,边缘)等相关的其他形式的先验知识的合适度量量化的某些期望的平滑性质。
而且,应当理解,根据log似然表达式的调整器的公式化仅是一个实施例,并且在本文中也设想了非统计学方法。
在上面提到的基于X射线的系统中,输入图像是用于各种能量分箱的投影图像,并且物质分布图像的物质分解模型和计算在重建期间被实现。作为它的变体,测得的投影图像可以首先通过物质分解算法被转换,以在使用它/它们作为用于上述重建的输入图像之前获得一幅或多幅物质投影图像。
尽管所提出的方法已经针对基于X射线的透射成像模态(具体为CT)进行解释,但是如在本文中描述的原理能够被容易地应用于如在PET或MR成像中的发射重建算法。在PET/MR重建中,输入图像y是患者内部的放射性示踪物的分布的投影和患者的质子密度(或与质子有关的其他量)的傅里叶变换。重建图像是患者内部的放射性示踪物和质子的空间分布。
已经发现所提出的方法和系统在感兴趣物质被局限于图像采集期间的成像器的图像域中的已知体积部分时具有特定益处。例如,除了将造影剂以液体形式注射到患者的脉管系统内以外,存在将造影剂结合至被放入ROI处的位置中的固体载体的引用。例如,在TACE流程中,所谓的可成像珠状物可以被使用。在一个实施例中,这些珠状物被形成为相对小的球体结构,其经由导管被施加到肿瘤以栓塞肿瘤。珠状物包括(例如涂覆有)造影剂物质(例如,碘)以致使珠状物在X射线下可见,并且珠状物额外地包括化学治疗剂以处置肿瘤。替代地,造影剂被嵌入在珠状物物质内(或珠状物完全由造影剂物质形成),并且它是涂覆有化学治疗剂的珠状物的外表面。由于球体归因于其尺寸而在通过毛细血管的血流的情况下不能逃离,因此造影剂的总量被聚集在肿瘤内部,并且因此当执行3D锥形射束C型臂CT扫描时被聚集在视场内部。表示骨区域的体素能够例如通过使用基于模型的骨移除算法而被排除。而且,在这种情况下,掩蔽的体素的定义能够通过肿瘤组织的分割来实现,所述肿瘤组织的分割能够在搜索重建体积上被手动地或自动地完成。
替代性应用是PCI,其中,当生物可吸收的掺杂碘的支撑物或支架驻留在患者动脉内部时执行患者的3D C型臂CT或谱CT成像。图3中的X射线投影图示了这种情况,其中,示出了支撑物或支架的覆盖范围305。支架(例如,在其外表面上和/或在其内)包括定义明确且已知量的碘,并且这种性质能够关于如以上在根据能量解析的CT或C型臂CT图像数据的3D重建中描述的物质量调整而被良好地使用。优选地但不一定在所有实施例中,支架由生物可吸收物质形成。对于两中应用,利用可成像珠状物的TACE和利用可吸收支架的PCI,相同的调整原理能够被应用于双能量投影的迭代投影分解。如上所述,投影输入图像y能够利用C型臂系统或CT系统使用管电压(kV)切换或能量解析探测器来进行采集。
应当意识到,如以上所使用的术语“优化”或“优化器”指代数值优化方案。这不一定暗示输出图像在绝对意义上是最优的。出于一种原因,所使用的解算法不一定会在迭代期间朝向全局最小值收敛,但是可以收敛到局部最小值。第二,即使迭代收敛到全局最小值,在本文中的迭代也可以在几次迭代之后被中止,以节省资源或出于任何原因。例如,一种中止条件可以是:如果在预定义的次数的迭代步骤之后在输出部处并没有显著变化,则迭代将要停止。换言之,所提出的图像处理系统的输出部处或通过所描述的方法产生的重建的物质图像μm不一定是最佳可能的解,但是可以是在相关背景或情况下的其可接受的近似结果。
还将意识到,由于物质量调整,重建结果一般会依赖于指定的物质量参数bm。换言之,物质量参数bm中的一个或多个的变化将会引起重建的物质图像中的一幅或多幅的变化。
图像处理系统IPS可以利用合适的接口(例如,输入端口IN和输出端口OUT)被布置为软件模块或程序,并且可以在通用计算单元或专用计算单元上被运行。例如,图像处理系统IPS可以在与成像模态或另一成像模态IM相关联的工作站或操作者控制台上被运行。图像处理系统IPS以及其部件中的一些或全部可以驻留在运行机构(例如,通用计算机、工作站或控制台)上,或者可以由运行机构经由分布式架构中的合适的通信网路远程地/中央地访问。所述部件可以以任何合适的编程语言(例如,C++或其他)而被实施。
在一个实施例中,图像处理系统IPS的部件可以被布置为专用FPGA(现场可编程门阵列)或类似的独立计算芯片或设备。在本发明的另一示范性实施例中,提供了计算机程序或计算机程序单元,其特征在于适于在适当的系统上运行根据前述实施例中的一个所述的方法的方法步骤。
因此,计算机程序单元可以被存储在计算机单元中,所述计算机程序单元也可以是本发明的实施例的部分。该计算单元可以适于执行或引发对上述方法的步骤的执行。此外,该计算单元可以适于操作上述装置的部件。该计算单元能够适于自动操作和/或运行用户的命令。计算机程序可以被加载到数据处理器的工作存储器中。因此,可以装备数据处理器来执行本发明的方法。
本发明的该示范性实施例覆盖从一开始就使用本发明的计算机程序,以及借助于将现有程序更新转换为使用本发明的程序的计算机程序二者。
更进一步地,计算机程序单元可以能够提供所有必要步骤以完成如上所述的方法的示范性实施例的流程。
根据本发明另外的示范性实施例,提出了一种计算机可读介质,例如CD-ROM,其中,该计算机可读介质具有被存储于所述计算机可读介质上的计算机程序单元,所述计算机程序单元由前面的章节所描述。
计算机程序可以被存储和/或被分布在合适的介质上,例如,与其他硬件一起或作为其他硬件的部分供应的光学存储介质或固态介质,但是也可以以其他形式被分布,例如,经由互联网或其他有线或无线的电信系统被分布。
然而,计算机程序也可以被呈现在网络上,如万维网,并且能够从这样的网络被下载到数据处理器的工作存储器中。根据本发明的另外的示范性实施例,提供了用于使计算机程序单元可用于下载的介质,所述计算机程序单元被布置为执行根据本发明的先前描述的实施例中的一个所述的方法。
必须指出,本发明的实施例是参考不同主题来描述的。尤其地,一些实施例是参考方法型权利要求来描述的,而其他实施例是参考装置型权利要求来描述的。然而,除非另有说明,本领域技术人员将从以上和以下的描述中推断出,除属于一种类型的主题的特征的任意组合之外,涉及不同主题的特征之间的任意组合也被认为在本申请中被公开。然而,所有的特征都能够被组合来提供多于特征的简单加合的协同效应。
尽管已经在附图和前面的描述中详细图示和描述了本发明,但是这样的图示和描述应当被认为是图示性或示范性的,而非限制性的。本发明不限于所公开的实施例。本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求,在实践请求保护的发明时能够理解并实现对所公开的实施例的其他变型。
在权利要求中,“包括”一词不排除其他元件或步骤,并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项的功能。尽管某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中,但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。

Claims (16)

1.一种图像处理系统(IPS),包括:
输入端口(IN),其用于接收由成像器(IM)采集的、样品的至少一幅输入图像,所述样品包括至少第一物质;
第二输入端口,其用于接收指定至少所述第一物质的测得量的物质参数,其中,所述物质参数是独立于所述至少一幅输入图像的先验信息;
图像重建器(RECON),其被配置为将所述至少一幅输入图像重建为至少一幅重建图像,所述至少一幅重建图像表示所述样品的所述第一物质的分布或所述样品的第二物质的分布;
其中,所述重建器(RECON)的操作是由经调整的目标函数来驱动的,所述经调整的目标函数包括调整器函数;
其中,所述调整器函数包括具有所述物质参数的至少一个物质项,所述物质参数表示所述样品的至少部分中的至少所述第一物质的所述测得量。
2.根据权利要求1所述的图像处理系统(IPS),其中,所述物质项表示针对所述第一物质的估计量与所述物质参数的偏差。
3.根据权利要求2所述的图像处理系统(IPS),其中,所述重建器(RECON)被配置为实施迭代重建算法,其中,针对所述第一物质或所述第二物质的所述估计量是由所述重建器(RECON)在一次或多次迭代中计算的。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的图像处理系统(IPS),其中,所述样品的所述至少一幅输入图像是在视场中采集的,其中,所述调整器函数的所述物质项被限制于仅表示所述样品的部分的图像元素。
5.根据权利要求1-3中的任一项所述的图像处理系统(IPS),其中,所述成像器(IM)是具有能量解析探测器(D)的谱成像器,其中,所述至少一幅输入图像是根据在所述能量解析探测器处探测到的图像信号获得的。
6.根据权利要求1-3中的任一项所述的图像处理系统(IPS),其中,所述成像器(IM)包括能在不同电压下操作的X射线源(XR),其中,所述至少一幅输入图像是根据针对所述不同电压在所述成像器的探测器(D)处探测到的图像信号获得的。
7.根据权利要求1-3中的任一项所述的图像处理系统(IPS),其中,所述至少一幅输入图像是所述样品的投影图像。
8.根据权利要求1-3中的任一项所述的图像处理系统(IPS),其中,所述成像器(IM)是计算机断层摄影扫描器或C型臂X射线系统。
9.根据权利要求1-3中的任一项所述的图像处理系统(IPS),其中,所述第一物质被限定于所述样品在所述成像器(IM)的视场内的部分。
10.根据权利要求1-3中的任一项所述的图像处理系统(IPS),其中,所述第一物质或所述第二物质是成像造影剂。
11.根据权利要求10所述的图像处理系统(IPS),其中,所述成像造影剂被包括在驻留在所述样品中的一个或多个药物洗脱非原生体中。
12.根据权利要求10所述的图像处理系统(IPS),其中,所述成像造影剂被包括在驻留在所述样品中的支架结构中。
13.根据权利要求1-3中的任一项所述的图像处理系统(IPS),包括被配置为允许用户指定所述参数的用户接口(UI)。
14.一种图像处理方法,包括以下步骤:
接收(S310)由成像器(IM)采集的、样品的至少一幅输入图像,所述样品包括至少第一物质;
接收指定至少所述第一物质的测得量的参数,其中,所述参数是独立于所述至少一幅输入图像的先验信息;
执行(S320)重建操作,以将所述至少一幅输入图像重建为至少一幅重建图像,所述至少一幅重建图像表示所述样品的所述第一物质的分布或所述样品的第二物质的分布;
其中,重建器操作是由经调整的目标函数来驱动的,所述目标函数包括调整器函数;
其中,所述调整器函数包括具有所述参数的至少一个物质项,所述参数表示所述样品的至少部分中的至少所述第一物质的所述测得量。
15.一种图像处理装置,包括:
存储器,其用于存储指令;以及
处理器,其被配置为运行所述指令以执行根据权利要求14所述的方法的步骤。
16.一种计算机可读介质,在其上存储有用于控制根据权利要求1-13中的任一项所述的系统的计算机程序,所述计算机程序当由处理单元运行时适于执行根据权利要求14所述的方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111344742A (zh) * 2017-11-14 2020-06-26 皇家飞利浦有限公司 针对多种不同类型的投影数据每个体素具有一次几何计算的单个ct反投影器
CN111615364A (zh) 2018-01-19 2020-09-01 皇家飞利浦有限公司 造影增强扫描期间的扫描参数调整
EP3618001A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-04 Koninklijke Philips N.V. Efficient motion-compensation in cone beam computed tomography based on data consistency
US10685461B1 (en) * 2018-12-20 2020-06-16 Canon Medical Systems Corporation Apparatus and method for context-oriented iterative reconstruction for computed tomography (CT)
CN109459452B (zh) * 2018-12-26 2021-10-22 上海联影医疗科技股份有限公司 有效原子序数计算方法、装置和存储介质
CN111062882B (zh) * 2019-11-27 2023-10-03 上海联影医疗科技股份有限公司 一种能谱投影数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
DE102021200544A1 (de) 2021-01-21 2022-07-21 Siemens Healthcare Gmbh Virtuelle Ermittlung von Baselinebildern bei der CT-Perfusionsmessung

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040101088A1 (en) * 2002-11-27 2004-05-27 Sabol John Michael Methods and apparatus for discriminating multiple contrast agents
US7760848B2 (en) * 2006-09-08 2010-07-20 General Electric Company Method and system for generating a multi-spectral image of an object
RU2505268C2 (ru) 2008-06-30 2014-01-27 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Спектральная компьютерная томография
WO2012071682A1 (zh) * 2010-11-30 2012-06-07 中国科学院自动化研究所 基于特异性的多模态三维光学断层成像系统和方法
EP2831844B1 (en) * 2012-03-29 2017-08-23 Koninklijke Philips N.V. Iterative image reconstruction with regularization
US8923583B2 (en) * 2012-06-22 2014-12-30 General Electric Company Methods and systems for performing model-based iterative reconstruction
WO2014170780A1 (en) 2013-04-19 2014-10-23 Koninklijke Philips N.V. Iterative image reconstruction with tissue dependent regularization
CN105431885B (zh) * 2013-07-31 2019-08-06 皇家飞利浦有限公司 目标在扫描FoV外面的情况下对roi的迭代CT图像重建

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