CN111476856B

CN111476856B - 一种多谱ct成像方法

Info

Publication number: CN111476856B
Application number: CN202010271896.2A
Authority: CN
Inventors: 李毅红; 陈平; 魏交统; 王文杰; 孔慧华
Original assignee: North University of China
Current assignee: North University of China
Priority date: 2020-04-08
Filing date: 2020-04-08
Publication date: 2023-06-06
Anticipated expiration: 2040-04-08
Also published as: CN111476856A

Abstract

本发明公开了一种多谱CT成像方法，该方法包括：基于参考组分对成像物体进行硬化伪影重建校正得到不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数；基于参考组分得到成像物体在不同能量下各组分的衰减系数；根据成像物体在不同能量下各组分的衰减系数和不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，通过DCM算法进行组分表征，得到成像物体各组分体积表征图像。采用本发明能够减少所需成像物体信息和噪声，获得较好的组分表征结果。

Description

一种多谱CT成像方法

技术领域

本发明涉及CT应用技术领域，特别涉及一种多谱CT成像方法。

背景技术

现有的多谱电子计算机断层扫描(CT)成像方法，有投影域分解、迭代过程分解、图像域分解等方法，投影域分解的方法使用非线性模型将多能谱投影分解为各基材料的投影，之后将各投影使用常规CT重建方法进行重建就可得到各基材料的重建图像。迭代过程分解为基于多能谱下X射线的非线性衰减模型，对多能谱投影进行重建过程时通过迭代修正策略求解与能谱无关或近似无关的图像信息，投影域分解的方法要考虑能谱信息，能谱估计的仪器和时间损耗相对较大，并且能谱波动无法计算在内，迭代过程分解的不足是计算效率问题。图像域分解方法为先对多能谱投影进行CT重建，然后对重建图像进行线性组合可得到各基材料的分解图像。现有技术常规CT仪器发出的X射线为连续谱，所以在对投影数据进行重建时会产生硬化伪影，这也是本文要解决的问题。

使用图像域方法进行材料组分表征过程中，硬化伪影校正效果决定了最终组分表征的正确性。硬化伪影校正方法可分为硬件校正和软件校正。在硬件校正方面，有多种方法。如使用滤波片减小能谱宽度，具有良好单色性的同步辐射光源，可以通过设置多个电子学系统阈值滤除低能量信息的光子计数探测器。软件校正方法，有多项式拟合法、蒙特卡罗校正法、双能校正法等。多项式拟合法是利用多项式拟合的方法得到材质厚度和多色投影之间的关系，并将其校正为线性关系，进而校正硬化伪影；蒙特卡罗校正(Monte Carlo,MC)法是借助MC模拟软件模拟来得到不同物质在宽能谱下的衰减曲线，进而利用非线性函数法将多能投影校正为单能投影数据；双能校正法的思路是对衰减系数按照基材料进行分解，分解成空间依赖分量与能量依赖分量，然后重建基材料图像。

1)利用滤波片虽然可以减小能谱宽度，但是会降低投影信噪比，导致重建图像噪声大，分解误差增大。同步辐射光源具有良好的单色性，但是其造价昂贵，目前难以普及。光子计数探测器可以通过设置多个电子学系统阈值滤除低能量信息，但是因为在采集过程中探测的窄谱通道光子数目减少，信噪比较低，此外，光子计数探测器收集透射光子过程中易受脉冲堆积、电荷共享和非相干散射等影响，加大了窄谱投影数据的噪声，成像效果不佳，实际应用受到限制。

2)多项式拟合法需要与成像物体相同材质的体模，蒙特卡罗校正法的模拟所需时间较长，使用双能校正法需要两个射线源和两个探测器或两次扫描，对硬件要求较高，这制约了其实际应用。

由上述可以确定，现有技术存在的问题是：硬化伪影校正方式中的硬件校正因为引入噪声或成本问题导致实际应用受限，软件校正受限于需要获取额外信息或仿真时间较长。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种多谱CT成像方法，能够减少所需成像物体信息和噪声，获得较好的组分表征结果。

本发明提供了一种多谱CT成像方法，该方法包括：

基于参考组分对成像物体进行硬化伪影重建校正得到不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数；

基于参考组分得到成像物体在不同能量下各组分的衰减系数；

根据成像物体在不同能量下各组分的衰减系数和不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，通过数据约束模型(DCM)算法进行组分表征，得到成像物体各组分体积表征图像。

由上述的技术方案可见，本发明提供了一种实现多谱CT成像方法，基于参考组分对成像物体进行硬化伪影重建校正，并获取各组分衰减系数，最后使用DCM算法获得各组分体积结构表征图像。相比于硬件校正和软件校正硬化伪影，引入参考组分可以减少所需成像物体信息和噪声，并且参考组分信息可以获取成像物体各组分的衰减系数，获得较好的组分表征结果。

附图说明

图1为本发明提供的一种多谱CT成像方法的流程示意图。

图2为硬化伪影校正参数α，β划分示意图。

图3为重建图像模体直径上的衰减系数曲线示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

本发明的目的在于提供一种实现多谱CT成像方法，关键在于引入参考组分，成像物体是混合物体，参考组分是成像物体其中的一种组分。本发明基于参考组分求解硬化伪影最优校正参数，并利用硬化伪影最优校正参数对成像物体进行硬化伪影重建校正得到不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数。同时，基于参考组分得到成像物体在不同能量下各组分的衰减系数。最后根据成像物体在不同能量下各组分的衰减系数和不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，通过DCM算法进行组分表征，得到成像物体各组分体积表征图像，完成本发明的多谱CT成像方法。

图1为本发明提供的一种多谱CT成像方法的流程示意图，该方法包括：

步骤11、基于参考组分对成像物体进行硬化伪影重建校正得到不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数。

其中，基于参考组分对成像物体进行硬化伪影重建校正，具体包括：

S111、从成像物体中选择参考组分和参考组分模体；

所述成像物体为混合物体，根据混合物体组分选择参考组分，根据几何结构选择参考组分模体；

参考组分与混合物体各m组分在最低电压时的衰减系数满足：

/>

混合物体各m组分在最低电压时的衰减系数满足：

，f_m(E)为m组分衰减系数随能量变化的函数，E_max,l为最低能量谱时对应的最大电压，d的经验值为0.8；

参考组分模体的柱体切面最大长度L₁与混合物体最大长度L₂满足：

S112、对参考组分模体和成像物体进行投影数据采集；

S113、根据所采集的投影数据对成像物体进行硬化伪影重建校正。

本步骤具体包括：

基于不同能量下的参考组分模体投影数据进行CT重建和硬化伪影校正，得到不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，将所述不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数带入硬化伪影校正指标求解相应能量下的参考组分硬化伪影最优校正参数；

利用相应能量下的参考组分硬化伪影最优校正参数，并基于相应能量下的成像物体投影数据进行CT重建和硬化伪影校正，得到不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数。

步骤12、基于参考组分得到成像物体在不同能量下各组分的衰减系数。

本步骤具体包括：

S121、基于参考组分得到参考组分在不同能量下的衰减系数；

本步骤具体实现为：根据不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数得到参考组分在不同能量下的衰减系数。

S122、根据参考组分在不同能量下的衰减系数，得到成像物体各组分在不同能量下的衰减系数。

步骤13、根据成像物体在不同能量下各组分的衰减系数和不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，通过DCM算法进行组分表征，得到成像物体各组分体积表征图像。

至此，完成了本发明的多谱CT成像方法。

其中，在步骤S113中，本发明基于参考组分求解硬化伪影最优校正参数，这个最优校正参数是确定的值，并非一个范围，因此，可以达到更好的组分表征结果。

参考组分硬化伪影校正参数包括第一校正参数和第二校正参数，所述第一校正参数在第一预定范围内，所述第二校正参数在第二预定范围内，从第一预定范围内确定第一最优校正参数，从第二预定范围内确定第二最优校正参数，第一最优校正参数和第二最优校正参数组成参考组分硬化伪影最优校正参数，不同能量对应不同参考组分硬化伪影最优校正参数；

同一能量下，将参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数带入硬化伪影校正指标求解参考组分硬化伪影最优校正参数，具体包括：

A、在第一预定范围内等分取任意一个第一校正参数值，作为第一初始值；在第二预定范围内等分取任意一个第二校正参数值，作为第二初始值；

B、固定第二初始值，求解第一最优校正参数；固定第一最优校正参数，求解第二最优校正参数；

如果求解的第一最优校正参数与第一初始值相比有变化，或第二最优校正参数与第二初始值相比有变化，则循环执行步骤B，在第二预定范围内再次选择一个第一校正参数值进行固定，求解第一最优校正参数；固定第一最优校正参数，求解第二最优校正参数；

如果求解的第一最优校正参数与第一初始值相比无变化，且第二最优校正参数与第二初始值相比无变化，则结束循环，确定第一初始值为第一最优校正参数，第二初始值为第二最优校正参数。

其中，固定第二初始值，求解第一最优校正参数，具体包括：

将在第一预定范围内等分选取的r个第一校正参数值，分别与第二初始值相结合，并基于参考组分投影数据进行CT重建和硬化伪影校正，得到r个参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像；

针对每个重建图像，将重建图像上参考组分模体柱体直径上等间隔选择的q个点将其衰减系数带入硬化伪影校正指标，将硬化伪影校正指标最小对应的值，作为第一最优校正参数。

同理，固定第一最优校正参数，求解第二最优校正参数的原理与上述方法相同，不再赘述。

为清楚说明本发明，下面在另一实施例中进行详细阐述。

1、根据混合物体组分选择参考组分，根据几何结构选择参考组分模体。

例如，成像物体是由镁(Mg)和铝(Al)混合而成，参考组分为其中的一种物质Al。所选择的参考组分及模体需要满足以下(1)(2)(3)这三个条件。具体地，

在选择参考组分时，需注意参考组分与混合物体各m组分在最低电压时的衰减系数应满足：

其中

和/>

为参考组分和m组分在最低电压时的衰减系数，满足：

其中f_m(E)为m组分衰减系数随能量变化的函数，E_max,l为最低能量谱时对应的最大电压，式(1)中的d的经验值为0.8。满足式(1)可防止根据参考组分获取其余组分等效衰减系数时出现较大误差。

为便于评价硬化伪影校正效果，参考组分模体可选择任意规则形状柱体(如圆柱体、正方形柱体等)，柱体切面最大长度L₁与成像物体最大长度L₂满足：

以保证硬化伪影校正效果。

2、对参考组分模体和成像物体进行投影数据采集。

采集参考组分模体的投影数据，即，采集参考组分模体的多张投影，形成一个投影序列。不同能量对应不同的参考组分模体投影序列。

采集成像物体的投影数据，即，采集成像物体的多张投影，形成一个投影序列。不同能量对应不同的成像物体投影序列。

3、基于不同能量下的参考组分模体投影数据进行CT重建和硬化伪影校正，得到不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数。

1)硬化伪影校正方法

与能量相关的衰减系数可以表示为光电效应μ_pe和康普顿散射μ_cs：

μ＝μ_pe+μ_cs (4)

在5-200keV能量范围内，以下公式近似有效：

其中τ为光电吸收的相互作用效率，ρ为物体的质量密度，Z为原子序数，E为入射原子的能量。康普顿散射在低能量时不明显，光电效应在使用的能量区域为主要效应，因此在考虑校正硬化效应时，仅考虑光电效应就够了。

有效能量E_eff与衰减系数之间可近似为线性关系，这种关系可以表示为：

式(6)中E₀为未硬化射线的效能量，E_eff,n为第n个像素的射线有效能量，μ_i为第i个像素的衰减系数，μ表示有效能量随衰减系数的变化，根据式(5)和式(6)，可得：

进而可得：

进而可得在有效能量E_eff下像素n的衰减系数为：

其中α＝η/E₀。

在重建算法中，SART(simultaneous algebraic reconstruction technique联合代数重建算法)迭代公式为：

式中

为经过k次迭代后第j个像素的线性衰减系数，λ(0<λ<2)为迭代的松弛因子，r_i为沿射线i的衰减系数总和，P_φ为投影角度φ的投影，ω_ij为第j个像素在射线i中的权重。

将式(9)带入式(10)可得到迭代公式:

其中α∈[0,1],β∈[2.5,3.5]为硬化伪影校正参数。α∈[0,1]为第一校正参数，由成像物体的材料性质和几何结构决定，β∈[2.5,3.5]为第二校正参数，也称为能量依赖参数。

2)将不同能量下的参考组分模体投影数据分别结合公式(11)，对参考组分模体进行CT重建和硬化伪影校正，则得到不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像。重建图像区域上每一个点都对应一个衰减系数值，重建图像区域对应一个平均后的衰减系数值。

4、将所述不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数带入硬化伪影校正指标求解相应能量下的参考组分硬化伪影最优校正参数。

已知α∈[0,1],β∈[2.5,3.5]，参考组分硬化伪影最优校正参数(α,β)可通过求解下式获得：

其中，a点和b点为参考组分模体重建图像边缘的衰减系数值，在直径上等间隔取q点，c_q为各等间隔点的衰减系数值。

为硬化伪影校正指标，也就是说，在

取最小值时，(α,β)最优。

式(11)中为降低参数搜索求解难度，在搜索过程中在α的取值范围[0,1]中进行r等分，在β的取值范围[2.5,3.5]中进行s等分，其中，r和s都为自然数。如图2所示，图2为硬化伪影校正参数α，β划分示意图。

图3为重建图像模体直径上的衰减系数曲线示意图。其中a点和b点为参考组分模体重建图像边缘的衰减系数值，在直径上等间隔取q点，c_q为各等间隔点的衰减系数值，其中，q为自然数。

在求解最优点(α,β)时，进行如下循环：

1).先在(α,β)中r*s任选一点作为初始值

2).固定β，对α求解：

3).固定α，对β求解：

4).如果2、3步中

减小，则返回2

5).如果

不变，则结束循环，得到对参考组分的硬化伪影最优校正参数(α,β)。

在上述求解最优点(α,β)过程中，具体方法可以是：

针对步骤1)

由于在第一预定范围[0,1]内，有r个α值；在第二预定范围[2.5,3.5]内，有s个β值。从r个α值中任意选择一个作为第一初始值，从s个β值中任意选择一个作为第二初始值。

针对步骤2)

固定第二初始值β_m，则第二初始值对应r个α值(α₁…α_r)，则出现

(α₁，β_m)，(α₂，β_m)…(α_r，β_m)，m∈[1,s]。

将(α₁，β_m)，(α₂，β_m)…(α_r，β_m)分别代入公式(11)，基于参考组分投影数据，对参考组分模体进行CT重建和硬化伪影校正，得到r个参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像。

针对r中每个重建图像，将重建图像上参考组分模体柱体直径上等间隔选择的q个衰减系数带入硬化伪影校正指标，将硬化伪影校正指标最小对应的值，作为第一最优校正参数。

针对步骤3)

然后固定第一最优校正参数α_n，n∈[1,r]，则第一最优校正参数对应s个β值(β₁…β_s)，则出现(α_n，β₁)，(α_n，β₂)…(α_n，β_s)。

将(α_n，β₁)，(α_n，β₂)…(α_n，β_s)分别代入公式(11)，基于参考组分投影数据，对参考组分模体进行CT重建和硬化伪影校正，得到s个参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像。

针对s中每个重建图像，将重建图像上参考组分模体柱体直径上等间隔选择的q个衰减系数带入硬化伪影校正指标，将硬化伪影校正指标最小对应的值，作为第二最优校正参数。

针对步骤4)

此时，判断

如果求解的第一最优校正参数与第一初始值相比有变化，或第二最优校正参数与第二初始值相比有变化，则循环执行步骤2)和3)，在第二预定范围内再次选择一个第一校正参数值进行固定，求解第一最优校正参数；固定第一最优校正参数，求解第二最优校正参数；

如果求解的第一最优校正参数与第一初始值相比无变化，且第二最优校正参数与第二初始值相比无变化，说明此时已经是最优结果，则结束循环，确定第一初始值为第一最优校正参数，第二初始值为第二最优校正参数。

5、对成像物体进行硬化伪影重建校正。

具体为：将不同能量下的成像物体投影数据分别结合代入(α,β)的公式(11)，对成像物体进行CT重建和硬化伪影校正，即可对成像物体进行硬化伪影校正，从而得到不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数。

6、基于参考组分得到成像物体在不同能量下各组分的衰减系数。

1)根据不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数得到参考组分在不同能量下的衰减系数。

已知各组分的原子序数，则各组分衰减系数随能量变化的函数f(E)及f(E)的反函数g(μ)已知，在对参考组分模体进行CT重建和硬化伪影校正之后，可根据重建图像获得参考组分在各能量下的衰减系数

2)根据参考组分在不同能量下的衰减系数，得到成像物体各组分在不同能量下的衰减系数。

μ^(1,1)、μ^(1，2)···μ^(1,k)带入g₁(μ)可得：

E_k,eff＝g₁(μ^(1,k)) (15)

式中E_k,eff为第k个能谱的有效能量。将E_k,eff带入f_m(E)中：

μ^(m,k)＝f_m(E_k,eff) (16)

其中μ^(m,k)为m组分在第k个能谱中的衰减系数。

7、使用DCM进行组分表征。

具体为：根据成像物体在不同能量下各组分的衰减系数和不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，通过DCM算法进行组分表征，得到成像物体各组分体积表征图像。

DCM分解的基本假设是：

1、样品的任意一个体元由包含孔隙在内的M种组分构成。

Ikv、某一能量下的CT实验中，任一体元对X射线的吸收等于各组分的吸收之和。

上述假设可表示为：

其中，m(m＝0,1,2…,M)代表材料的组分，i表示体元，该值对应样品体素的不同位置。

表示样品体素中位置为i处的体元中，对应于第m个材料组分的体积分数，当m＝0时对应组分为孔隙。

式(17)、(18)、(19)可写作矩阵形式为：

/>

式中μ^(m,k)代表k能量下m种组分的衰减系数，f^m表示m种组分的体积分数，μ_k表示k能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，对上式进行求解，可得：

求解上式即可获得的m种组分的体积结构表征图像。

综上，本发明提供的基于参考组分的多谱CT成像方法，基于参考组分求解相应能量下的参考组分硬化伪影最优校正参数，并利用该参考组分硬化伪影最优校正参数对成像物体进行硬化伪影重建校正，得到不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数。同时，基于参考组分得到成像物体在不同能量下各组分的衰减系数。最后，根据上述两方面，通过DCM算法进行组分表征，得到成像物体各组分体积表征图像。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限定本发明的包含范围，凡在本发明技术方案的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种多谱电子计算机断层扫描CT成像方法，其特征在于，该方法包括：

根据成像物体在不同能量下各组分的衰减系数和不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，通过数据约束模型DCM算法进行组分表征，得到成像物体各组分体积表征图像；

从成像物体中选择参考组分和参考组分模体；

对参考组分模体和成像物体进行投影数据采集；

基于不同能量下的参考组分模体投影数据进行CT重建和硬化伪影校正，得到不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数，将所述不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数带入硬化伪影校正指标求解相应能量下的参考组分硬化伪影最优校正参数；利用相应能量下的参考组分硬化伪影最优校正参数，并基于相应能量下的成像物体投影数据进行CT重建和硬化伪影校正，得到不同能量下成像物体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数；

其中，参考组分硬化伪影校正参数包括第一校正参数和第二校正参数，所述第一校正参数在第一预定范围内，所述第二校正参数在第二预定范围内，从第一预定范围内确定第一最优校正参数，从第二预定范围内确定第二最优校正参数，第一最优校正参数和第二最优校正参数组成参考组分硬化伪影最优校正参数，不同能量对应不同参考组分硬化伪影最优校正参数；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

其中，参考组分与混合物体各m组分在最低电压时的衰减系数满足：

/>

混合物体各m组分在最低电压时的衰减系数满足：

f_m(E)为m组分衰减系数随能量变化的函数，E_max,l为最低能量谱时对应的最大电压，d的经验值为0.8；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于参考组分得到成像物体在不同能量下各组分的衰减系数，具体包括：

基于参考组分得到参考组分在不同能量下的衰减系数；

根据参考组分在不同能量下的衰减系数，得到成像物体各组分在不同能量下的衰减系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于参考组分得到参考组分在不同能量下的衰减系数，具体包括：

根据不同能量下的参考组分模体硬化伪影校正后的重建图像衰减系数得到参考组分在不同能量下的衰减系数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，固定第二初始值，求解第一最优校正参数，具体包括：

针对每个重建图像，将重建图像上参考组分模体柱体直径上等间隔选择的q个衰减系数带入硬化伪影校正指标，将硬化伪影校正指标最小对应的值，作为第一最优校正参数。