CN110458762A - 一种基于可调双因子的ct图像射束硬化伪影校正系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于可调双因子的CT图像射束硬化伪影校正系统，具体涉及X射线CT成像技术领域。该系统在校正过程中，先分割CT图像中高密度区域，获得边缘信息；然后计算高密度区域的投影数据；再近似计算物质对射线的衰减系数，获得高密度区域引起的伪影数据；最后利用经典的滤波反投影算法重建伪影数据，并用原始图像减去重建的伪影图像获得校正后的CT图像。该系统可为工业CT和医学CT检测提供高质量图像，与以往CT图像射束硬化伪影校正方法比较，该系统能快速、有效地消除硬化伪影，并且不需要先验知识。
Description
技术领域
本发明涉及X射线CT成像技术领域，具体涉及一种基于可调双因子的CT图像射束硬化伪影校正系统。
背景技术
X射线CT(Computed Tomography，简称CT)是一种先进的无损检测技术，目前已广泛应用于工业、医学、材料检测等多个领域。其根据不同物质对X射线的吸收程度不同，重建出射线经过路径上的断层图像。但是由于X射线管发出的射线是多色的，当其穿过被测对象时与其发生相互作用，其中低能量的X光子优先被吸收，导致X射线高能部分在被穿过物质中的比例明显增加，射线的平均能量升高。这种现象可理解为能谱变“硬”了，并称之为射束硬化现象，其会导致CT投影值与穿过物质的厚度之间成非线性的关系。并且，物质衰减性越强，非线性关系表现越强，如骨头、金属等高密度物质。这种非线性投影关系使得重建的CT图像出现射束硬化伪影，图中可观察到“杯状”和“条状”伪影。
国内外文献中X射束硬化校正方法主要可以分为重建前校正和重建后校正。前者是在CT图像重建前，线性化采集的多色投影数据，对单一成分的“杯状”伪影可以得到不错的校正效果。而后者可用于校正更复杂的CT检测对象，首先对多色投影数据直接进行重建，获得包含硬化伪影的CT图像；然后进行图像分割，得到不同种类的物质；再对分割后的各个检测部分尤其是高密度部分进行重新投影，最后将这些部分材料的重投影数据与待校正的投影数据一起代入提出的校正表达式进行校正后的CT重建，如可在校正过程中引入迭代方法以改善校正效果，如骨校正算法，对骨组织引起的“条状”伪影有良好的校正效果，在CT上被广泛使用。
目前的校正方法大都需要先验知识，并且适用于成分组成简单的检测物体，如医学CT中，人体可以认为由软组织和骨质两种物质组成，工业CT中，待扫描的工件通常由单一的已知材料组成。而当医学CT人体成像中含有一些附属物(如人工假肢、金属附属物、造影剂等)，或工业CT成像中待检测的工件由多种未知的材料组成，这时由于没有太多的先验知识，CT图像射束硬化伪影的校正难度增大。
国内外一些发明专利中也涉及到CT图像射束伪影硬化校正技术，主要包括：
专利号为CN201210229538.0的中国专利公开了一种术中CT图像射束硬化伪影校正方法及装置，其首先从重建图像中分离出高密度组织部分和其他组织部分，并对它们分别进行重投影；然后对重投影数据进行校正，使用校正后的重投影数据进行图像重建得到误差CT图像，利用该误差CT图像对原始CT图像进行校正；最后获得校正CT图像。
专利号为CN201310092214.1的中国专利公开了一种基于卷积的X射线CT系统射束硬化校正方法，其首先将铅箔过滤片紧贴后准直器放置进行散射校正；然后设置CT系统扫描参数，不开射线源，采集系统的本底值；其次打开射线源，对当前实验室下的空气进行扫描，获取当前空气射线强度；再次扫描一组标准件，采集不同厚度下的投影数据，并进行拟合曲线，得到硬化模型和卷积校正模型；最后利用卷积校正模型函数进行硬化校正，得到校正后的射线强度数据，进行图像重建获得校正后的图像。
专利号为CN201510639130.4的中国专利公开了CT图像的射束硬化伪影校正装置及方法，包括骨组织图像获取模块、第一校正模块、正投影模块以及校正图像获取模块，其中骨组织图像获取模块用于从重建的原始图像中提取骨组织图像，第一校正模块用于调整该骨组织图像的当前的CT值，正投影模块用于对调整了CT值之后的骨组织图像进行正投影以获取骨组织图像的正投影数据，校正图像获取模块用于根据骨组织图像的正投影数据进行图像重建并获取校正图像。
专利号为KR20170026984(A)的韩国专利公开了一种X射线CT射束硬化伪影校正方法，其将含有高密度材料的区域进行分割，并利用该区域和伪影校正参数来校正射束硬化图像伪影。
专利号为US2016242726(A1)的美国专利针对微分相位增强CT公开了一种基于先验知识的射束硬化校正方法及装置，首先获得衰减数据、相位梯度数据或是小角度散射数据；然后通过将设计的函数应用于衰减数据，根据从衰减数据计算校正值；最后将校正值与相位梯度数据或小角度散射数据相结合实现校正。
上述专利技术均涉及到X射线CT图像射束硬化伪影校正方法，但是大都需要先验知识或是硬件装置，对于由多种材料或是未知材料构成的检测对象，难以获得好的校正效果。
发明内容
本发明的目的是针对上述不足，提出一种不需要先验知识的基于可调双因子的CT图像射束硬化伪影校正系统。
本发明具体采用如下技术方案：
一种基于可调双因子的CT图像射束硬化伪影校正系统，包括边缘信息获取模块、投影数据获取模块、伪影数据近似计算模块和校正图像获取模块，在校正过程中，具体包括以下步骤：
通过边缘信息获取模块获取CT图像中高密度区域的边缘信息，对带硬化伪影的原始图像使用阈值方法，分割出高密度区域，然后利用活动轮廓分割方法精确获得边缘信息，最后提取出高密度区域的轮廓τ(D)；
通过投影数据获取模块获取高密度区域的投影数据，基于高密度区域轮廓τ(D)设置特征函数，利用前向投影法对特征函数进行正投影，获得其Radon投影数据Rτ(D)(X)；
通过伪影数据近似计算模块近似计算基于物理特性设计的伪影数据，由高密度区域引起的伪影数据近似为式(1)所示：
其中，S(E)为在整个能量段上积分是1的能谱函数，μ1为一个与金属部分区域的衰减系数和能量有关的可调因子；
通过近似积分给出可用的伪影数据表现形式为式(2)所示：
式(2)满足式(3)
其中
其中，μ2是另一个可调因子；
通过校正图像获取模块获取校正图像，对式(2)中的伪影数据利用滤波反投影重建方法进行图像重建，得到硬化伪影图像，再由原图减去伪影图像获得校正后的CT图像。
优选地，
CT图像中高密度区域的边缘信息获取中，首先对带硬化伪影的原始图像使用阈值和活动轮廓分割相结合法方法进行分割。
优选地，通过伪影数据近似计算模块近似计算基于物理特性设计的伪影数据过程中，高密度部分的质量衰减系数只与X射线能量的吸收有关，与康普顿散射无关。
本发明具有如下有益效果：
该系统可以有效地校正射束硬化伪影，其先分割CT图像中高密度区域，获得边缘信息；然后计算高密度区域的正投数据；再近似计算物质对射线的衰减系数，获得高密度区域引起的伪影数据；最后利用滤波反投影算法重建伪影数据，并用原始图像减去重建的伪影图像获得校正后的CT图像，可为工业CT和医学CT检测提供高质量图像；
与以往CT图像射束硬化伪影校正比较，该系统能快速、有效地消除伪影，并且不需要先验知识。
附图说明
图1a为本发明中使用的未含钢钉的腰椎某截面的CT重建图像；
图1b为本发明中使用的含有两个钢钉的腰椎某截面的CT重建图像；
图2为本发明中选取校正因子后S′(E)与S(E)的差的示意图；
图3a为本发明中校正后的CT图像；
图3b为本发明中使用线性插值校正后的CT图像；
图4为本发明中提出的方法校正后图像附图3a、插值校正图像附图3b与未含金属重建图像附图1a中150行的灰度信息比较结果。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
一种基于可调双因子的CT图像射束硬化伪影校正系统，包括边缘信息获取模块、投影数据获取模块、伪影数据近似计算模块和校正图像获取模块，在校正过程中，具体包括以下步骤：
通过边缘信息获取模块获取CT图像中高密度区域的边缘信息，对带硬化伪影的原始图像使用阈值方法，分割出高密度区域，然后利用活动轮廓分割方法精确获得边缘信息，最后提取出高密度区域的轮廓τ(D)；CT图像中高密度区域的边缘信息获取中，首先对带硬化伪影的原始图像使用阈值和活动轮廓分割相结合法方法进行分割。
通过投影数据获取模块获取高密度区域的投影数据，基于高密度区域轮廓τ(D)设置特征函数，利用前向投影法对特征函数进行正投影，获得其Radon投影数据Rτ(D)(X)；
通过伪影数据近似计算模块近似计算基于物理特性设计的伪影数据，通过伪影数据近似计算模块近似计算基于物理特性设计的伪影数据过程中，高密度部分的质量衰减系数只与X射线能量的吸收有关，与康普顿散射无关。由高密度区域引起的伪影数据近似为式(1)所示：
其中，S(E)为在整个能量段上积分是1的能谱函数(未知)，μ1为一个可调节因子；
通过近似积分给出可用的伪影数据表现形式为式(2)所示，式(2)采用PR_A表现形式：
式(2)满足式(3)
其中
其中，μ2是另一个可调因子；
通过校正图像获取模块获取校正图像，对式(2)中的伪影数据利用滤波反投影重建方法进行图像重建，得到硬化伪影图像，再由原图减去伪影图像获得校正后的CT图像。
对式(2)中的PR_A利用商业CT系统采用的滤波反投影重建方法进行图像重建，得到硬化伪影图像IM_A，再由原图减去伪影图像获得校正后的CT图像IM_C。
结合附图，以基于腰椎CT图像为例，使用钢钉，对插入钢钉后的CT图像进行射束硬化伪影校正。采用的CT系统扫描参数如下：X射线源与旋转中心的距离为743.75cm，探测器单元的长度为0.776cm，相邻弧形探测的夹角为0.0573度，探测器单元的个数为1025，在360度内进行全扫描，投影角度个数为984，重建图像的矩阵大小为512×512。投影矩阵记为A，其行数是984×1025，列数为512×512。扫描电压为80Kvp，Emax＝80m，实验中两个校正因子为μ1＝-1.5，μ2＝0.3，S′(E)中E0＝0.4。
对附图1a中图像IM_NM放入两个钢钉，通过求其在80Kvp电压下的多能投影数据，再进行重建获得带硬化伪影的CT图像IM_MO(见附图1b)，然后取阈值3000HU获得高密度金属区域，在高密度区域设置椭圆形初始轮廓，通过35次迭代获得区域轮廓τ(D)。
基于高密度金属区域轮廓τ(D)设置特征函数，并求利用投影矩阵A计算其投影数据，获得高密度区域的投影数据Rτ(D)(X)。
将Rτ(D)(X)带入式(2)中得到伪影数据PR_A，此时对应的S′(E)-S(E)的示意图见附图2。
对伪影数据PR_A利用商业CT系统采用的滤波反投影重建方法进行图像重建，得到伪影图像IM_A，再求IM_MO-IM_A得到校正后的Ctrl图像IM_C，见附图3a。
为了进行比较我们给出了传统的线性插值法校正射束硬化的结果，见附图3b，虽然插值法杯状伪影和条状伪影明显减少，但是很显然丢失了很多原有图像细节。另外，本发明还将提出的校正方法获得的图像附图3a、插值校正图像附图3b与未含金属重建图像附图1a中150行部分灰度值进行比较，见图4，并计算校正图像3a和3b该行的残差向量的长度分别为1.7307和2.4848，显然可以看出本发明提出的系统校正结果更接近于原始数据，明显优于插值方法和有关校正方法。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于可调双因子的CT图像射束硬化伪影校正系统，其特征在于，包括边缘信息获取模块、投影数据获取模块、伪影数据近似计算模块和校正图像获取模块，在校正过程中，具体包括以下步骤：
通过边缘信息获取模块获取CT图像中高密度区域的边缘信息，对带硬化伪影的原始图像使用阈值方法，分割出高密度区域，然后利用活动轮廓分割方法精确获得边缘信息，最后提取出高密度区域的轮廓τ(D)；
通过投影数据获取模块获取高密度区域的投影数据，基于高密度区域轮廓τ(D)设置特征函数，利用前向投影法对特征函数进行正投影，获得其Radon投影数据Rτ(D)(X)；
通过伪影数据近似计算模块近似计算基于物理特性设计的伪影数据，由高密度区域引起的伪影数据近似为式(1)所示：
其中，S(E)为在整个能量段上积分是1的能谱函数，μ1为一个与金属部分区域的衰减系数和能量有关的可调因子；
通过近似积分给出可用的伪影数据表现形式为式(2)所示：
式(2)满足式(3)
其中
其中，μ2是另一个可调因子；
通过校正图像获取模块获取校正图像，对式(2)中的伪影数据利用滤波反投影重建方法进行图像重建，得到硬化伪影图像，再由原图减去伪影图像获得校正后的CT图像。
2.如权利要求1所述的基于可调双因子的CT图像射束硬化伪影校正系统，其特征在于，CT图像中高密度区域的边缘信息获取中，首先对带硬化伪影的原始图像使用阈值和活动轮廓分割相结合法方法进行分割。
3.如权利要求1所述的基于可调双因子的CT图像射束硬化伪影校正系统，其特征在于，通过伪影数据近似计算模块近似计算基于物理特性设计的伪影数据过程中，高密度部分的质量衰减系数只与X射线能量的吸收有关，与康普顿散射无关。
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