CN111053568B - Ct图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质 - Google Patents

Ct图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种CT图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质,校正方法包括:对原始探测数据进行预处理;根据预处理后的原始正弦图中的数据标记出坏道;采用第一平均处理获取坏道处对应的替代探测值;采用第一平均处理后的正弦图数据进行CT图像重建。装置包括:被配置为对原始探测数据进行预处理的预处理单元,被配置为根据预处理的原始正弦图的数据标记出坏道的标记单元,被配置为采用第一平均处理获取坏道处对应的替代探测值的第一平均处理单元,以及图像重建单元。本发明能够有效地消除CT图像中的环形伪影,同时保证CT图像的空间分辨率基本没有损失。

Description

CT图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及CT图像处理领域,更具体地涉及一种基于正弦图的CT图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质。
背景技术
CT是一种常用的医疗成像设备,通常包括扫描部分、计算机系统以及图像显示和存储系统,扫描部分包括X射线管、探测器模块和扫描架等,X射线管发出X射线束以对扫描对象进行扫描,探测器模块接收透过扫描对象的X射线并将其转变为可见光,进一步经过光电转换变为电信号;计算机系统负责对扫描收集到的电信号数据进行贮存运算;图像显示和存储系统负责将经计算机系统处理、重建的图像通过电视屏、多幅照相机或激光照相机等进行显示。具体地,如图1所示,CT的扫描原理可以简单概括为探测多个角度下物体对X射线的衰减情况,比如,对于锥形束CT,CT扫描时,X射线管1发射出的X射线照射被扫描物体3,被扫描物体3放置于X射线管1和X射线探测器2模块之间,通常情况下,X射线探测器模块2中包括多个依序排列的探测器21(图2),这些探测器按照行或者列进行规则排列,每一行或者每一列的探测器称为一个通道。X射线探测器模块2能探测不同位置处经过被扫描物体3衰减后的X射线的强度,该强度与未经过衰减的X射线的强度进行比较可计算出衰减系数。随后X射线管1和X射线探测器模块2同时绕z轴旋转360°完成一次扫描。扫描所获得的不同角度、不同位置处的衰减系数可以进一步形成每个角度的投影图。该投影图可以通过正弦图的形式表示,如图3所示,正弦图是一种CT原始数据的表现形式,正弦图的每一行是某个扫描角度下探测器在x方向(如图1所示)一行探测器通道采集到的数据,该数据可以是X射线强度,也可以是衰减系数,或者经过斜坡滤波后的衰减系数,按照角度顺序对每一行的数据进行排列可以得到一个二维矩阵,二维矩阵中每一个元素可以用I(s,θ)表示,θ表示探测器的扫描角度,该扫描角度可以初始扫描时X射线的照射方向为基准,也可以以其它已知方向为基准,s表示一行探测器中的某一位置。由于探测器在x方向有多行通道,每一行通道在扫描多个角度后都可以得到一个正弦图,因此一次扫描可得到多个正弦图。
当某个通道无法正常读取信号或者无法读出正确的信号时,即探测器21损坏或存在不均匀的响应时,该通道称为坏道,如图2中不同灰度值的方块22所示,当探测器损坏而无法正常读取信号时,灰度值相对较深;当探测器无法读出正确的信号时,灰度值相对较浅。由于CT扫描时X射线管和X射线探测器模块会一同旋转360度,因此当X射线探测器模块中的部分通道出现坏道或者响应不均匀时(以下统称为坏道),往往会在重建图像中出现环形伪影,这将直接影响阅片师对CT图像进行查阅的质量。然而,实际使用中,若仅仅因为存在少量的坏道而选择更换探测器模块,则成本过于高昂,因此,通常采用图像校正方法进行处理以消除坏道的影响。
目前CT图像的环形伪影的校正方法可以分为基于图像的环形伪影校正、基于正弦图的环形伪影校正以及基于深度学习的环形伪影校正,其中,基于深度学习的环形伪影校正方法效果较好,但是该方法需要大量的医学图像作为训练样本,然而,医学图像样本由于各方面原因比较难于获取,因此该方法难于推广应用。对于其它两种校正方法,则存在一个难以调和矛盾:若要使图像不损失过多的空间分辨率,则较弱的环形伪影就无法彻底去除;若要使较弱的环形伪影去除干净,则会使得图像的空间分辨率损失较大。
因此,有必要开发一种CT图像中环形伪影的校正方法以克服上述技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种CT图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质,从而解决现有技术中校正方法无法兼顾校正质量和图像空间分辨率的问题。
本发明提供一种CT图像中环形伪影的校正方法,该校正方法包括:
步骤S1:对原始探测数据进行预处理;
步骤S2:根据预处理后的原始正弦图中的数据标记出探测器的坏道;
步骤S3:采用第一平均处理获取所述坏道处对应的替代探测值;
步骤S4:采用所述第一平均处理后的正弦图数据进行CT图像重建。
根据本发明的一个实施例,所述校正方法还包括在所述步骤S1之前建立加性噪声模型:
I(s,θ)=Ir(s,θ)+b(s)+ε(s,θ),
其中,I(s,θ)表示原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的实际探测值,Ir(s,θ)表示理想正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的理想探测值;b(s)表示在探测器位置s处对应的所述实际探测值的偏置值,ε(s,θ)表示所述原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处对应的随机误差。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S1中,所述预处理包括:
步骤S11:从所述原始探测数据中选取多个扫描角度θ对应的实际探测值形成原始正弦图;
步骤S12:对所述原始正弦图在探测器位置s方向进行滤波处理;
步骤S13:通过所述滤波处理获取所述原始正弦图的噪声;
步骤S14:对所述噪声在扫描角度θ方向进行第二平均;
步骤S15:获取上述步骤S13中噪声在θ方向的标准差。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S11中,选取的扫描角度θ的数量不低于50个。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S11中,所述实际探测值为探测器测量所得的经过衰减后的X射线的强度、衰减系数或者经过斜坡滤波后的衰减系数。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S12中,所述滤波处理为加权滤波处理。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S12中,所述加权滤波处理为均值滤波处理,均值滤波处理采用的公式如下:
Figure BDA0002345379490000041
其中,n为自然数。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S13中,所述噪声通过将原始正弦图中的实际探测值减去经过所述滤波后的理想正弦图中的理想探测值获得。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S14中,对所述噪声在扫描角度θ方向进行第二平均具体可以通过以下公式进行:
Figure BDA0002345379490000042
其中,
Figure BDA0002345379490000043
表示在所有扫描角度θ方向上所有偏置值b(s)的平均偏置值,N为在所述步骤S11中选取的扫描角度θ的数量。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S15中,所述噪声在探测器位置s处的标准差通过以下公式获得:
Figure BDA0002345379490000044
其中,N为在所述步骤S11中选取的扫描角度θ的数量。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S2中,标记坏道通过判断以下公式是否成立进行:
Figure BDA0002345379490000051
其中,
Figure BDA0002345379490000052
表示平均偏置值
Figure BDA0002345379490000053
的绝对值,d表示校正系数,sqrt(N)表示N的均方根,若公式(6)成立,则判定平均偏置值
Figure BDA0002345379490000054
过大,标记对应的通道为坏道。
根据本发明的一个实施例,所述校正系数d介于1.6-2.6、1.8-2.0或者2.0-2.6之间。
根据本发明的一个实施例,所述校正系数d为1.96。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S3中,所述第一平均处理的具体步骤为:采用所述坏道两侧同一直线方向临近的2n个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值,n为自然数。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S3中,当CT探测器的排列为二维排布时,所述第一平均处理的具体步骤为:采用与所述坏道邻接的四个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S3中,当CT探测器的排列为二维排布时,所述第一平均处理采用与所述坏道邻近的八个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S3中,当CT探测器的排列为二维排布时,所述第一平均处理的具体步骤为:取沿与所述坏道垂直正交方向的八个探测器的实际探测值进行平均作为所述坏道的替代探测值。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S3中,当CT探测器的排列为二维排布时,所述第一平均处理的具体步骤为:取与所述坏道邻近的十二个探测器的实际探测值进行平均作为坏道的替代探测值。
根据本发明的一个实施例,在所述第一平均处理中,各个探测器的实际探测值采用减去对应的平均偏置值的实际探测值替代。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S4的所述正弦图数据中,仅有所述坏道处的数据采用所述替代探测值替代,非坏道处的正弦图数据与所述原始正弦图中保持一致。
根据本发明的一个实施例,在所述步骤S4的所述正弦图数据中,所述坏道处的数据采用所述替代探测值替代,非坏道处的正弦图数据采用所述原始正弦图减去所述平均偏置值后的数据进行替代。
本发明还提供一种CT图像中环形伪影的校正装置,所述校正装置包括:预处理单元,其被配置为对原始探测数据进行预处理;标记单元,其被配置为根据预处理的原始正弦图的数据标记出坏道;第一平均处理单元,其被配置为采用第一平均处理获取坏道处所对应的替代探测值;以及图像重建单元,其被配置为采用第一平均处理后的正弦图数据进行CT图像重建。
根据本发明的一个实施例,所述预处理单元还包括:数据获取子单元,其被配置为从所述原始探测数据中选取多个扫描角度对应的实际探测值形成原始正弦图;滤波子单元,其被配置为对原始正弦图在探测器位置s方向进行滤波处理;噪声获取子单元,其被配置为通过滤波处理获取所述原始正弦图的噪声;第二平均子单元,其被配置为对所述噪声在所述扫描角度方向进行第二平均;以及标准差获取子单元,其被配置为获取所述噪声在所述扫描角度方向的标准差。
根据本发明的一个实施例,所述第二平均子单元被配置为在所述第二平均后输出实际探测值的偏置值。
根据本发明的一个实施例,所述第一平均处理采用所述坏道两侧同一直线方向临近的2n个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值,n为自然数。
根据本发明的一个实施例,当CT探测器的排列为二维排布时,所述第一平均处理采用与所述坏道邻接的四个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值。
根据本发明的一个实施例,当CT探测器的排列为二维排布时,所述第一平均处理采用与所述坏道邻近的八个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值。
本发明还提供一种计算机存储介质,所述计算机存储介质上存储有程序指令,所述程序指令被执行时实现以下功能:对原始正弦图进行预处理;从预处理后的原始正弦图中标记出坏道;采用第一平均处理获取坏道处对应的替代探测值;采用第一平均处理后的数据进行CT图像重建。
在本发明中,由于图像中较为明显的环形伪影通常是通过坏道产生的,通过对加性噪声模型的分析,用基于统计原理中的假设检验的方法对坏道进行检测,能有效识别出较为明显的坏道,用邻近的通道的探测值的均值对坏道的探测值进行替换,从而消除图像中较为明显的环形伪影。图像中不是特别明显的环形伪影通常是由于通道探测效率不一致所产生的,本发明通过减去该通道的偏置值以判断其探测效率,起到抑制环形伪影的效果。本发明仅对数量占比较少的坏道运用临近通道的均值取代,在最大程度上减少了图像空间分辨率的损失,保证了图像质量。
总之,本发明提供的CT图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质,校正前无需进行训练,能够基本消除CT图像中的环形伪影,同时保证CT图像的空间分辨率基本没有损失,对于CT图像校正具有积极的意义,有利于节约成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是现有技术中CT的扫描原理示意图;
图2是现有技术中CT的X射线探测器模块以及X射线探测器模块中的坏道示意图;
图3是现有技术中进行CT扫描所获得的正弦图的示意图;
图4是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的步骤示意图;
图5是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的步骤S1示意图;
图6根据图5的CT图像中环形伪影的校正方法的校正结果示意图,其中正弦图经过了滤波处理;
图7根据图6的CT图像中环形伪影的校正方法的噪声示意图;
图8是根据图7的CT图像中环形伪影的校正方法的偏置示意图;
图9是根据图7的CT图像中环形伪影的校正方法的偏置标准差示意图;
图10是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的平均示意图;
图11是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的其中一种平均示意图;
图12是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的其中一种平均示意图;
图13是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的其中一种平均示意图;
图14是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的其中一种平均示意图;
图15是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的校正效果示意图;
图16是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的校正效果示意图;
图17为根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正装置的布置示意图。
具体实施方式
以下结合具体实施例,对本发明做进一步说明。应理解,以下实施例仅用于说明本发明而非用于限制本发明的范围。
需要说明的是,当部件/零件被称为“设置在”另一个部件/零件上,它可以直接设置在另一个部件/零件上或者也可以存在居中的部件/零件。当部件/零件被称为“连接/联接”至另一个部件/零件,它可以是直接连接/联接至另一个部件/零件或者可能同时存在居中部件/零件。本文所使用的术语“连接/联接”可以包括电气和/或机械物理连接/联接。本文所使用的术语“包括/包含”指特征、步骤或部件/零件的存在,但并不排除一个或更多个其它特征、步骤或部件/零件的存在或添加。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关所列项目的任意的和所有的组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述具体实施例的目的,而并不是旨在限制本申请。
另外,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的和区别类似的对象,两者之间并不存在先后顺序,也不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在进行CT图像环形伪影的校正之前,本发明需要首先建立CT扫描探测的加性噪声模型:
I(s,θ)=Ir(s,θ)+b(s)+ε(s,θ) (式1)
其中,I(s,θ)表示CT扫描所获取的原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的实际探测值,扫描角度θ和探测器位置s具体可以根据不同的应用场景进行自定义,通常可以选择X射线发生器的初始照射方向为扫描角度θ的基准方向,探测器位置s可以根据X射线探测器模块中探测器的行列排布进行标记;Ir(s,θ)表示在理想正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的理想探测值;b(s)表示在探测器位置s处对应的探测器通道的实际探测值的偏置值,该偏置值与角度无关,仅与探测器是否损坏以及探测器自身的输出信号效果有关,是产生环形伪影的根源;ε(s,θ)表示原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处对应的随机误差,该随机误差的期望值应当为0。
图4是根据本发明一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的步骤示意图,由图4可知,本发明提供的CT图像环形伪影的校正方法至少包括以下步骤:
步骤S1:对原始探测数据进行预处理;
步骤S2:根据预处理后的原始正弦图中的数据标记出探测器的坏道;
步骤S3:采用第一平均处理获取坏道处所对应的替代探测值;
步骤S4:采用第一平均处理后的正弦图数据进行CT图像重建。
具体地,如图5所示,上述步骤S1进一步包括以下步骤:
步骤S11:从原始探测数据中选取多个扫描角度θ对应的实际探测值形成原始正弦图;
步骤S12:对步骤S11中形成的原始正弦图在探测器位置s方向进行滤波处理;
步骤S13:通过滤波处理获取原始正弦图的噪声;
步骤S14:对上述步骤S13中获得的噪声在θ方向进行第二平均;
步骤S15:获取上述步骤S13中噪声在探测器位置s处的标准差。
具体地,在上述步骤S11中,原始正弦图通过选取多个扫描角度θ对应的探测器的实际探测值形成,即I(s,θ),通常情况下,扫描角度θ的数量不低于50个。在原始正弦图中,实际探测值可以是经过衰减后的X射线的强度,可以是衰减系数,也可以是经过斜坡滤波后的衰减系数。本领域技术人员应当理解的是,斜坡滤波为本领域常用的一种滤波处理方法,其可以是在频域空间乘以一个斜坡函数,斜坡滤波包括标准斜坡滤波、加窗斜坡滤波,也可以采用卷积法代替频域空间的斜坡滤波,在此不再赘述。衰减系数为探测器所探测到的经过衰减后的X射线的强度与X射线发出的初始X射线的强度的比值。通过步骤S11所形成的正弦图如图3所示,其中横向表示探测器位置s,纵向表示扫描角度θ,比如,图3中黑色横线表示在某一扫描角度θ下各个探测器位置s处对应的探测器的实际探测值I(s,θ)。
进一步地,在上述步骤S12中,对原始正弦图在s方向进行滤波处理可以是均值滤波,均值滤波可以通过以下公式进行:
Figure BDA0002345379490000111
其中,n为自然数,即,可以采用临近的2n+1个实际探测值I(s,θ)的均值作为对应位置的理想探测值Ir(s,θ),比如,可以选取某一通道临近的3个(n=1时)实际探测值的均值作为该通道的理想探测值,此时上述公式(2)为:
Ir(s,θ)=[I(s-1,θ)+I(s,θ)+I(s+1,θ)]/3 (式3)
本领域技术人员应当理解的是,步骤S12中的滤波处理还可以是加权滤波,均值滤波通常认为是权重相等的加权滤波,加权滤波还可以是高斯加权滤波或者其它中心权重高两侧权重低的加权滤波,这属于本领域技术人员根据本发明的技术启示结合数学知识容易理解的,在此不再赘述。
通过上述步骤S12进行滤波后的正弦图可以视为理想正弦图,即Ir(s,θ)形成的理想正弦图,如图6所示,但是此时不能直接采用滤波后的正弦图进行CT图像重建,因此这将导致CT图像的空间分辨率极大的降低。本领域技术人员应当理解的是,步骤S12中还可以采用其它的滤波方法进行处理,在此不再一一列举,同时n的数量也可以根据实际需要或者空间分辨率要求等进行选择,在此不再赘述。
在上述步骤S13中,获取原始正弦图的噪声通过将原始正弦图中的实际探测值数据减去滤波后的理想正弦图中的理想探测值数据获得,即通过I(s,θ)-Ir(s,θ)得到探测器输出的偏置值与随机误差之和b(s)+ε(s,θ),这统称为噪声,如图7所示。
在上述步骤S14中,对噪声在扫描角度θ方向进行第二平均具体可以通过以下公式进行:
Figure BDA0002345379490000121
其中,N为在步骤S11中选取的扫描角度θ的数量,
Figure BDA0002345379490000122
表示在所有扫描角度θ方向上所有偏置值b(s)的平均偏置值,根据本发明所建立的加性噪声模型,由于每一个通道的实际探测值I(s,θ)均存在一个理想的偏置值b(s),本申请中可以采用所有理想的偏置值b(s)的平均偏置值
Figure BDA0002345379490000123
代替理想的偏置值b(s),也就是可以使平均偏置值
Figure BDA0002345379490000124
等于每一个探测通道对应的理想的偏置值b(s)。
对于某一探测器通道而言,其随机误差ε(s,θ)的均值应当为0,即当探测器位置s固定时,随机误差ε(s,θ)在扫描角度θ方向上的均值应当为0,因此,经过第二平均后可以得到探测器输出的平均偏置值
Figure BDA0002345379490000125
如图8所示为探测器位置s对应的经过第二平均后的平均偏置值
Figure BDA0002345379490000126
其中横坐标表示探测器位置s,纵坐标表示平均偏置值
Figure BDA0002345379490000127
在上述步骤S15中,噪声在探测器位置s处的标准差通过以下公式获得:
Figure BDA0002345379490000128
其中,N为在步骤S11中选取的扫描角度θ的数量,
Figure BDA0002345379490000129
表示所有偏置值b(s)的平均偏置值,由于探测器输出的偏置值b(s)在θ方向为常量,因此在探测器位置s处求得的噪声的标准差即为随机误差ε(s,θ)的标准差std[ε(s)],其本质上是探测器位置s上的随机误差,仅与探测器位置s有关,与扫描角度θ无关,如图9所示,其中横坐标表示探测器位置s,纵坐标表示标准差std[ε(s)]。
在上述步骤S2中,标记坏道通过判断以下公式是否成立进行:
Figure BDA0002345379490000131
其中,
Figure BDA0002345379490000132
表示平均偏置值
Figure BDA0002345379490000133
的绝对值,d表示校正系数,sqrt(N)表示N的均方根。由于偏置值b(s)是引起环形伪影的根源,当平均偏置值
Figure BDA0002345379490000134
过大时会引起环形伪影,因此需要判定哪些通道的平均偏置值
Figure BDA0002345379490000135
过大。对于每一个探测器位置s,根据公式(6)是否成立判断平均偏置值
Figure BDA0002345379490000136
是否过大,若公式(6)成立,则判定平均偏置值
Figure BDA0002345379490000137
过大,并将该探测器位置s对应的通道标记为坏道,经过标记后的坏道如图2所示,其中不同灰度值的方块均为坏道。
该判定方法的理论依据为假设检验,虽然偏置值b(s)的分布规律是未知的,但是通过中心极限定理可知平均偏置值
Figure BDA0002345379490000138
满足高斯分布。对于正常的探测器,其偏置值b(s)应当为0,即计算得到的平均偏置值
Figure BDA0002345379490000139
的均值为0,由于误差的存在,平均偏置值
Figure BDA00023453794900001310
实际上满足均值为0、标准差为std[ε(s)]÷sqrt(N)的高斯分布。在该高斯分布中,abs[b(s)]<d×std[ε(s)]÷sqrt(N)的概率较大,比如当d=1.96时,abs[b(s)]<d×std[ε(s)]÷sqrt(N)的概率为95%,因此,满足公式(6)的概率只有5%,这是一个极小的概率,通常认为小概率事件的发生另有原因,即偏置值b(s)不为0,说明探测器某个位置s处出现了坏道。
进一步地,在上述公式(6)中,校正系数d对应的是一个用于判定是否为小概率事件的概率,比如,当d=1.96时,对应的认为上述公式(6)成立的概率仅有5%,此时认为5%为小概率事件。通常情况下,该校正系数介于1.6-2.6之间;当校正系数d介于1.6-1.8之间时,通过本发明的校正方法能够去除几乎所有的环形伪影,但是空间分辨率会略有降低;当校正系数d介于1.8-2.0之间(优选地为1.96)时,通过本发明的校正方法能够去除几乎所有的环形伪影,同时对空间分辨率几乎无影响;当校正系数d介于2.0-2.6之间时,通过本发明的校正方法能够去除大部分的环形伪影,同时空间分辨率几乎不受影响。
根据本发明的一个实施例,在上述步骤S3中,当获取坏道的信息以后,采用第一平均处理获取坏道所对应的探测器的替代探测值的具体方法如下:
对于一维通道排列的CT探测器,如图10所示,取s方向与坏道相邻的2n个通道对应的探测器的实际探测值进行平均作为该坏道对应的替代探测值,比如在图10中,当一维排列的探测器为9个且中间一个探测器为坏道时,可以取该行中除了坏道外全部八个探测器的实际探测值进行平均作为该坏道的替代探测值,此时n为4,坏道两侧各取四个探测器的实际探测值;也可以取该行中除了坏道外左右两侧相邻的四个探测器的实际探测值进行平均作为坏道的替代探测值,此时n为2,坏道两侧各取两个探测器的实际探测值。本领域技术人员应当理解的是,对于二维通道,同样适用图10所示的平均方法。
对于二维通道排列的CT探测器,取与坏道邻接或者邻近的若干个通道对应的探测器的实际探测值进行平均作为该坏道对应的替代探测值,本领域技术人员应当理解的是,“邻接”在本申请中表示与坏道处探测器相邻的探测器,即坏道处探测器与邻接的探测器之间不存在其它探测器;“临近”或者“邻近”表示坏道处探测器附近的探测器,即坏道处探测器与临近或者邻近的探测器之间还可以存在其它的探测器。比如,在图11中,可以取沿坏道四周分布的八个探测器的实际探测值进行平均作为坏道的替代探测值;在图12中,可以取坏道上下左右临近的四个探测器的实际探测值进行平均作为坏道的替代探测值;在图13中,可以取沿与坏道垂直正交方向的八个探测器的实际探测值进行平均作为坏道的替代探测值;在图14中,可以取与坏道邻近的十二个探测器的实际探测值进行平均作为坏道的替代探测值。
根据本发明的另一个实施例,在上述步骤S3中,在进行第一平均处理之前,可以采用每一个探测器的实际探测值减去平均偏置值后的近似值
Figure BDA0002345379490000151
作为第一平均处理的基础,比如,当CT探测器的排列为一维排布时,第一平均处理可以采用坏道两侧临近的2n个探测器的近似值的平均值作为该坏道的替代探测值。本领域技术人员应当理解的是,在进行第一平均处理时,还可以采用加权的实际探测值作为第一平均处理的基础,在此不再赘述。
在上述步骤S4中,采用第一平均处理后的数据进行CT图像重建与现有技术中进行图像重建的方法一致,在此不再赘述。
图15是根据本发明一个实施例的CT图像环形伪影的校正方法的校正效果示意图,在图15中,左侧图中箭头所指部分即为环形伪影,右侧图中箭头为消除环形伪影后对应区域的CT图像,显然通过本发明基本上完全消除了环形伪影并且CT图像的空间分辨率几乎不受影响。
图16是根据本发明另一个实施例的CT图像中环形伪影的校正方法的校正效果示意图,在图16中,左侧图中箭头所指部分即为环形伪影,右侧图中箭头为消除环形伪影后对应区域的CT图像,显然通过本发明基本上完全消除了环形伪影并且CT图像的空间分辨率几乎不受影响。
在本发明中,由于图像中较为明显的环形伪影通常是通过坏道产生的,通过对加性噪声模型的分析,用基于统计原理中的假设检验的方法对坏道进行检测,能有效识别出较为明显的坏道,用邻近的通道的探测值的均值对坏道的探测值进行替换,从而消除图像中较为明显的环形伪影。图像中不是特别明显的环形伪影通常是由于通道探测效率不一致所产生的,本发明通过减去该通道的偏置值以判断其探测效率,起到抑制环形伪影的效果。本发明仅对数量占比较少的坏道运用临近通道的均值取代,在最大程度上减少了图像空间分辨率的损失,保证了图像质量。
本申请实施例还提供了一种CT图像中环形伪影的校正装置,如图17所示,该校正装置至少包括:
预处理单元110,其可以被配置为对原始探测数据进行预处理,并且能够输出各个位置探测器的实际探测值的偏置值;
标记单元120,其可以被配置为根据预处理的原始正弦图中的数据标记出探测器的坏道;
第一平均处理单元130,其可以被配置为采用第一平均处理获取坏道处所对应的替代探测值,或者被配置为在第一平均处理前先将每一个探测器的实际探测值减去偏置值;以及
图像重建单元140,其可以被配置为采用第一平均处理后的正弦图数据进行CT图像重建。
进一步地,上述预处理单元还可以包括:
数据获取子单元111,其可以被配置为从原始探测数据中选取多个扫描角度对应的实际探测值形成原始正弦图;
滤波子单元112,其可以被配置为对原始正弦图在探测器位置s方向进行滤波处理;
噪声获取子单元113,其可以被配置为通过滤波处理获取原始正弦图的噪声;
第二平均子单元114,其可以被配置为对噪声在扫描角度θ方向进行第二平均,并且能够输出各个位置探测器的实际探测值的偏置值;以及
标准差获取子单元115,其可以被配置为能够获取噪声在扫描角度θ方向的标准差。
关于各个单元、子单元的具体描述,可以参照上述方法实施例中对步骤S1~S4以及步骤S11~S15的描述,在此不再赘述。
该校正装置可以是服务器、电子设备等,也可以是能够基于正弦图进行数据处理的任意装置,在此并不限制。另外,需要说明的是,上述校正装置中各单元所实现的功能也可以由计算机中的处理器根据存储器中所存储的程序指令来执行。
本发明还提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质上存储有程序指令,该程序指令被执行时可以实现以下功能:对原始正弦图进行预处理,并且输出各个位置探测器的实际探测值的偏置值;从预处理后的原始正弦图中标记出坏道;采用第一平均处理获取坏道所对应的替代探测值,或者先将探测器输出的实际探测值减去偏置值,再采用第一平均处理获取坏道所对应的替代探测值;采用第一平均处理后的数据进行CT图像重建。
上述程序指令可以由处理器执行,也可以由其他处理装置执行。
本领域技术人员应当理解的是,实现上述方法实施例中的全部或部分步骤,可以通过计算机程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储介质、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
上述实施例阐明的装置、单元、子单元等,具体可以由计算机芯片和/或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个计算机芯片中实现。
以上所述的,仅为本发明的较佳实施例,并非用以限定本发明的范围,本发明的上述实施例还可以做出各种变化。即凡是依据本发明申请的权利要求书及说明书内容所作的简单、等效变化与修饰,皆落入本发明专利的权利要求保护范围。本发明未详尽描述的均为常规技术内容。

Claims (23)

1.一种CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,所述校正方法包括:
步骤S0:建立加性噪声模型:I(s,θ)=Ir(s,θ)+b(s)+ε(s,θ),其中,I(s,θ)表示原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的实际探测值,Ir(s,θ)表示理想正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的理想探测值,b(s)表示在探测器位置s处对应的所述实际探测值的偏置值,ε(s,θ)表示所述原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处对应的随机误差;
步骤S1:对原始探测数据进行预处理,所述预处理包括:从所述原始探测数据中选取N个扫描角度θ对应的实际探测值形成原始正弦图;对所述原始正弦图在探测器位置s方向进行滤波处理;通过所述滤波处理获取所述原始正弦图的噪声;对所述噪声在扫描角度θ方向进行平均,获得所有扫描角度θ方向上所有偏置值b(s)的平均偏置值
Figure FDA0003216765570000011
获取噪声在探测器位置s处的标准差std[ε(s)];
步骤S2:根据预处理后的原始正弦图中的数据标记出探测器的坏道,若公式
Figure FDA0003216765570000012
成立,则将探测器位置s对应的通道标记为坏道,其中,
Figure FDA0003216765570000013
表示平均偏置值
Figure FDA0003216765570000014
的绝对值,d表示校正系数,sqrt(N)表示N的均方根;
步骤S3:采用平均处理获取所述坏道处对应的替代探测值;
步骤S4:采用所述步骤S3中平均处理后的正弦图数据进行CT图像重建。
2.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S1中,选取的扫描角度θ的数量不低于50个。
3.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述实际探测值为探测器测量所得的经过衰减后的X射线的强度、衰减系数或者经过斜坡滤波后的衰减系数。
4.根据权利要求3所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述滤波处理为加权滤波处理。
5.根据权利要求4所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述加权滤波处理为均值滤波处理,均值滤波处理采用的公式如下:
Figure FDA0003216765570000021
其中,n为自然数。
6.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述噪声通过将原始正弦图中的实际探测值减去经过所述滤波后的理想正弦图中的理想探测值获得。
7.根据权利要求6所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S1中,对所述噪声在扫描角度θ方向进行平均具体可以通过以下公式进行:
Figure FDA0003216765570000022
8.根据权利要求7所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述噪声在探测器位置s处的标准差通过以下公式获得:
Figure FDA0003216765570000023
9.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,所述校正系数d介于1.6-2.6、1.8-2.0或者2.0-2.6之间。
10.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,所述校正系数d为1.96。
11.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,所述步骤S3中平均处理的具体步骤为:采用所述坏道两侧同一直线方向临近的2n个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值,n为自然数。
12.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,当CT探测器的排列为二维排布时,所述步骤S3中平均处理的具体步骤为:采用与所述坏道邻接的四个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值。
13.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,当CT探测器的排列为二维排布时,所述步骤S3中平均处理的具体步骤为:采用与所述坏道邻近的八个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值。
14.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,当CT探测器的排列为二维排布时,所述步骤S3中平均处理的具体步骤为:取沿与所述坏道垂直正交方向的八个探测器的实际探测值进行平均作为所述坏道的替代探测值。
15.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,当CT探测器的排列为二维排布时,所述步骤S3中平均处理的具体步骤为:取与所述坏道邻近的十二个探测器的实际探测值进行平均作为坏道的替代探测值。
16.根据权利要求11-15中任一项所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S3的平均处理过程中,各个探测器的实际探测值采用减去对应的平均偏置值的实际探测值替代。
17.根据权利要求1所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S4的所述正弦图数据中,仅有所述坏道处的数据采用所述替代探测值替代,非坏道处的正弦图数据与所述原始正弦图中保持一致。
18.根据权利要求7所述的CT图像中环形伪影的校正方法,其特征在于,在所述步骤S4的所述正弦图数据中,所述坏道处的数据采用所述替代探测值替代,非坏道处的正弦图数据采用所述原始正弦图减去所述平均偏置值后的数据进行替代。
19.一种CT图像中环形伪影的校正装置,其特征在于,所述校正装置包括:
预处理单元,其被配置为根据加性噪声模型I(s,θ)=Ir(s,θ)+b(s)+ε(s,θ)对原始探测数据进行预处理,其中,I(s,θ)表示原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的实际探测值,Ir(s,θ)表示理想正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的理想探测值,b(s)表示在探测器位置s处对应的所述实际探测值的偏置值,ε(s,θ)表示所述原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处对应的随机误差,所述预处理单元包括:数据获取子单元,其被配置为从原始探测数据中选取N个扫描角度θ对应的实际探测值形成原始正弦图;滤波子单元,其被配置为对所述原始正弦图在探测器位置s方向进行滤波处理;噪声获取子单元,其被配置为通过所述滤波处理获取所述原始正弦图的噪声;平均子单元,其被配置为对所述噪声在扫描角度θ方向进行平均,并且输出所有扫描角度θ方向上所有偏置值b(s)的平均偏置值
Figure FDA0003216765570000041
以及标准差获取子单元,其被配置为获取所述噪声在探测器位置处的标准差std[ε(s)];
标记单元,其被配置为根据预处理的原始正弦图的数据标记出坏道,若公式
Figure FDA0003216765570000042
成立,则将探测器位置s处对应的通道标记为坏道,其中,
Figure FDA0003216765570000043
表示平均偏置值
Figure FDA0003216765570000044
的绝对值,d表示校正系数,sqrt(N)表示N的均方根;
平均处理单元,其被配置为采用平均处理获取坏道处所对应的替代探测值;以及
图像重建单元,其被配置为采用所述平均处理单元平均处理后的正弦图数据进行CT图像重建。
20.根据权利要求19所述的CT图像中环形伪影的校正装置,其特征在于,所述平均处理单元的平均处理采用所述坏道两侧同一直线方向临近的2n个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值,n为自然数。
21.根据权利要求19所述的CT图像中环形伪影的校正装置,其特征在于,当CT探测器的排列为二维排布时,所述平均处理单元的平均处理采用与所述坏道邻接的四个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值。
22.根据权利要求19所述的CT图像中环形伪影的校正装置,其特征在于,当CT探测器的排列为二维排布时,所述平均处理单元的平均处理采用与所述坏道邻近的八个探测器的实际探测值的平均值作为所述坏道的替代探测值。
23.一种计算机程序介质,其特征在于,所述计算机存储介质上存储有程序指令,所述程序指令被执行时实现以下功能:
根据加性噪声模型I(s,θ)=Ir(s,θ)+b(s)+ε(s,θ)对原始正弦图进行预处理,其中,I(s,θ)表示原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的实际探测值,Ir(s,θ)表示理想正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处的理想探测值,b(s)表示在探测器位置s处对应的所述实际探测值的偏置值,ε(s,θ)表示所述原始正弦图在扫描角度θ、探测器位置s处对应的随机误差,所述预处理包括:从所述原始探测数据中选取N个扫描角度θ对应的实际探测值形成原始正弦图;对所述原始正弦图在探测器位置s方向进行滤波处理;通过所述滤波处理获取所述原始正弦图的噪声;对所述噪声在扫描角度θ方向进行平均,并且输出所有扫描角度θ方向上所有偏置值b(s)的平均偏置值
Figure FDA0003216765570000051
获取所述噪声在探测器位置s处的标准差std[ε(s)];
从预处理后的原始正弦图中标记出坏道,若公式
Figure FDA0003216765570000052
Figure FDA0003216765570000053
成立,则将探测器位置s处对应的通道标记为坏道,其中,
Figure FDA0003216765570000054
表示平均偏置值
Figure FDA0003216765570000055
的绝对值,d表示校正系数,sqrt(N)表示N的均方根;
采用平均处理获取坏道处对应的替代探测值;
采用平均处理后的数据进行CT图像重建。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111053568B (zh) * 2019-12-30 2021-10-08 苏州瑞派宁科技有限公司 Ct图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质
CN115797486B (zh) * 2022-11-04 2023-06-30 赛诺威盛科技(北京)股份有限公司 一种ct图像线状伪影消除方法、装置及存储介质

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4670840A (en) * 1983-03-09 1987-06-02 Elscint, Inc. Ring artifact correction for computerized tomography
CN1218377A (zh) * 1996-03-13 1999-06-02 模拟技术有限公司 计算层析x射线摄影环纹抑制滤波器
CN100393278C (zh) * 2004-07-12 2008-06-11 Ge医疗系统环球技术有限公司 环状伪影消除方法及x线ct装置
CN101909525A (zh) * 2008-01-11 2010-12-08 株式会社岛津制作所 图像处理方法、装置以及断层摄影装置
CN102800073A (zh) * 2012-06-28 2012-11-28 西北工业大学 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法
CN103593826A (zh) * 2013-10-22 2014-02-19 南方医科大学 图像环形伪影校正方法
CN105787905A (zh) * 2016-03-24 2016-07-20 中国人民解放军信息工程大学 一种基于动态电流的锥束ct环状伪影校正方法
CN106296763A (zh) * 2016-07-20 2017-01-04 中国兵器科学研究院宁波分院 一种金属材料工业ct图像质量快速校正方法
CN106551703A (zh) * 2015-09-30 2017-04-05 上海联影医疗科技有限公司 计算机断层成像方法和计算机断层成像系统
CN106910165A (zh) * 2015-12-23 2017-06-30 通用电气公司 修复原始ct投影数据的方法及装置、ct成像系统
CN109187591A (zh) * 2018-06-04 2019-01-11 东南大学 一种x射线超分辨成像方法及其应用
CN110264421A (zh) * 2019-06-13 2019-09-20 明峰医疗系统股份有限公司 一种ct坏通道校正方法
CN111684492A (zh) * 2017-06-26 2020-09-18 医科达有限公司 使用深度卷积神经网络来改善锥形束ct图像质量的方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3253990B2 (ja) * 1991-10-17 2002-02-04 株式会社日立メディコ 多次元画像計測装置
JP4603086B2 (ja) * 1999-08-23 2010-12-22 Geヘルスケア・ジャパン株式会社 プロジェクションデータ補正方法、プロジェクションデータ補正装置、記録媒体および放射線断層撮像装置
US6498831B2 (en) * 2000-12-22 2002-12-24 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Panel detector pixel replacement method and apparatus
DE10142605A1 (de) * 2001-08-31 2003-04-03 Siemens Ag Verfahren zur Überprüfung der Qualität der Bilddarstellung von bildgebenden Systemen für die medizinische Diagnostik
US7676073B2 (en) * 2006-08-29 2010-03-09 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for reducing circular artifacts in tomographic imaging
JP5216680B2 (ja) * 2009-04-23 2013-06-19 株式会社日立メディコ X線ct装置およびこれを用いたデータ取得方法
CN102451015B (zh) * 2010-10-20 2014-03-19 上海西门子医疗器械有限公司 Ct设备、以及确定探测器中不稳定通道的方法
US8929507B2 (en) * 2011-10-19 2015-01-06 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and system for substantially reducing ring artifact based upon ring statistics
CN102521801B (zh) * 2011-11-23 2014-07-02 中国科学院深圳先进技术研究院 Ct图像的环形伪影及弧形伪影校正方法
JP6054036B2 (ja) * 2012-01-26 2016-12-27 東芝メディカルシステムズ株式会社 X線ct装置及びx線ct装置のデータ処理方法
JP6418091B2 (ja) * 2015-07-10 2018-11-07 コニカミノルタ株式会社 胸部画像表示システム及び画像処理装置
JP6651342B2 (ja) * 2015-12-10 2020-02-19 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 X線診断装置およびx線ct装置
DE102016220347A1 (de) * 2016-10-18 2018-04-19 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zum Bereitstellen von korrigierten Röntgenbildern und Röntgensystem
US10922855B2 (en) * 2017-11-30 2021-02-16 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Systems and methods for determining at least one artifact calibration coefficient
CN108109185B (zh) * 2017-12-18 2021-07-20 上海联影医疗科技股份有限公司 一种生成用于消除ct伪影的校正系数的方法,以及一种基于校正系数消除ct伪影的方法
CN109801343B (zh) * 2018-12-16 2023-05-26 西安电子科技大学 基于重建前后图像的环形伪影校正方法、ct控制系统
CN110400358B (zh) * 2019-07-17 2022-10-04 郑州信大先进技术研究院 一种平板探测器环状伪影去除方法
CN111053568B (zh) * 2019-12-30 2021-10-08 苏州瑞派宁科技有限公司 Ct图像中环形伪影的校正方法、装置及计算机存储介质
CN112233030B (zh) * 2020-10-15 2023-01-03 上海优医基医疗器械技术有限公司 一种基于深度学习的ct投影几何校正方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4670840A (en) * 1983-03-09 1987-06-02 Elscint, Inc. Ring artifact correction for computerized tomography
CN1218377A (zh) * 1996-03-13 1999-06-02 模拟技术有限公司 计算层析x射线摄影环纹抑制滤波器
CN100393278C (zh) * 2004-07-12 2008-06-11 Ge医疗系统环球技术有限公司 环状伪影消除方法及x线ct装置
CN101909525A (zh) * 2008-01-11 2010-12-08 株式会社岛津制作所 图像处理方法、装置以及断层摄影装置
CN102800073A (zh) * 2012-06-28 2012-11-28 西北工业大学 一种锥束ct环形伪影的自动判别与校正方法
CN103593826A (zh) * 2013-10-22 2014-02-19 南方医科大学 图像环形伪影校正方法
CN106551703A (zh) * 2015-09-30 2017-04-05 上海联影医疗科技有限公司 计算机断层成像方法和计算机断层成像系统
CN106910165A (zh) * 2015-12-23 2017-06-30 通用电气公司 修复原始ct投影数据的方法及装置、ct成像系统
CN105787905A (zh) * 2016-03-24 2016-07-20 中国人民解放军信息工程大学 一种基于动态电流的锥束ct环状伪影校正方法
CN106296763A (zh) * 2016-07-20 2017-01-04 中国兵器科学研究院宁波分院 一种金属材料工业ct图像质量快速校正方法
CN111684492A (zh) * 2017-06-26 2020-09-18 医科达有限公司 使用深度卷积神经网络来改善锥形束ct图像质量的方法
CN109187591A (zh) * 2018-06-04 2019-01-11 东南大学 一种x射线超分辨成像方法及其应用
CN110264421A (zh) * 2019-06-13 2019-09-20 明峰医疗系统股份有限公司 一种ct坏通道校正方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CT图像环形伪影校正方法研究;黄苏红;《万方硕士论文数据库》;20130424;第2节-4节 *
黄苏红.CT图像环形伪影校正方法研究.《万方硕士论文数据库》.2013, *

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