CN1117339C - 成象系统中扫描数据的简化的滤波方法和装置 - Google Patents

成象系统中扫描数据的简化的滤波方法和装置 Download PDF

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Abstract

从断层摄影扫描中获得的未滤波扫描数据进行图象重构的系统对未滤波扫描数据实施这样一种算法，为图象重构，它不要求对特定图象的扫描数据作全滤波。将基视图的未滤波扫描数据作全滤波，以便产生基视图的滤波后扫描数据。然后把基视图的滤波后扫描数据的至少一部分应用到随后的视图。对随后的视图只用短滤波器滤除此视图的未滤波扫描数据的高频分量。然后滤波后的高频分量被加到滤波后基视图扫描数据的低频分量，以便估计随后视图的全滤波的扫描数据。

Description

成象系统中扫描数据的简化的滤波方法和装置
技术领域
总的说来，本发明涉及数据滤波，更准确地说，涉及成象系统中的扫描数据滤波。
背景技术 在例如计算断层摄影(CT)系统这类的成象系统中，x射线源投射一束对准并平行于通常称为“成象平面”的笛卡尔坐标系统的X-Y平面的扇形束。x射线束透过要成象的目标，例如病人。在被目标衰减后，束照射到辐射探测器阵列。在探测器阵列接收到的经衰减束辐射强度与目标造成的x射线束的衰减有关。阵列的每个探测器元件产生一个单独的作为所述探测器部位束衰减量度的电信号。从所有的探测器分别得到衰减量度，从而产生透射剖面。
在已知的第三代CT系统中，x射线源和探测器阵列在成象平面内随着台架绕着成象目标转动，从而x射线束与目标的交角不断地改变。来自探测器阵列的一个台架角度的一组x射线衰减测量结果，即一组投射数据，称为一幅“视图”。对目标的“扫描”包括在x射线源和探测器转一圈期间以不同的台架角度获得的一套视图。在轴向扫描中，投射数据被处理以构成对应于通过目标所取的二维切片的图象。
一种从一套投射数据重构图象的方法在本领域中称为滤波后的背景放映技术。这种方法把来自扫描的衰减测量结果转换成称为“CT数”或“Hounsfield单位”的整数，用它来控制阴极射线管显示器上对应象素的亮度。
为了减少多个切片所需的总扫描时间，可进行“螺旋”扫描。为了进行“螺旋”扫描，在获取预定的切片数目的数据的同时，移动病人。这种系统根据一次扇束螺旋扫描产生单一螺旋。由扇束所描出的螺旋得到投射数据，从这数据可重构每个规定的切片的图象。除了扫描时间外，螺旋扫描还有例如改进图象质量和较好地控制对比度等其它的优点。
如上所述，在螺旋扫描中在每个切片位置上只收集到一个视图的数据。为重构一个切片的图象，根据为其它视图所收集到的数据，产生这切片的其它视图的数据。已经知道并描述了螺旋重构算法，例如C.Crawford和K.King，“computed Tomography Scanning withSimultaneous Patient Translation，病人同时平移的计算断层摄影扫描”Med.Phys.17(6)，NoV/Dec 1990。
在已知的成象系统中，每个视图数据典型地要在重构这视图的图象之前经过全滤波。每个视图的所有数据经过全滤波的要求增加了重构一幅图象所需的时间。至今，一直认为减少和消除滤波会大大地降低图象质量。
发明内容希望减少成象系统的图象重构时间。也希望在不明显地降低图象整体质量和在已知成象系统中不明显地增加成本的同时减少重构时间。还希望在重构图象时增加数据滤波速度和减少滤波成本。
在一个实施例中，借助于实施这样的扫描数据算法的系统可以达到这些和其它目的，这种算法不再需要为重构图象而对特定视图的扫描数据作全滤波。详细地说，根据本发明的一个实施例，未滤波的基视图的扫描数据被全滤波以便产生基视图的滤波后的扫描数据。起码部分滤波后的基视图的扫描数据被用于随后的视图。更明确地说，对于随后的视图，只有所述视图的高频成分被短滤波器滤掉。然后把被滤掉的高频成分加到滤波后的基视图扫描数据，用以估计随后视图的全滤波的数据。使用上述的算法就可减少对跟在基视图后面视图的数据滤波所需的时间。相信这种算法不会大大地降低图象质量。此外，这种算法增加了数据滤波的速度，从而减少与数据滤波有关的计算成本。
附图说明图1是CT成象系统的图画。
图2是图1所示的系统的方框图。
图3说明用于对扫描数据进行滤波的已知滤波器或重构核心的脉冲响应。
图4说明根据本发明的一个实施例的、为基视图和随后视图而产生全滤波的扫描数据的处理步骤的顺序。
图5说明根据本发明的另一个实施例的、为基视图和随后视图而产生全滤波的扫描数据的处理步骤的顺序。
图6说明根据图5所说明的算法，全滤波的扫描数据的滤波计算定时线路。
具体实施方式参考图1和2，图中示出代表“第三代”CT扫描器的包括台架12的计算断层摄影成象系统10。台架12有把x射线束16投射到处在台架12对面侧的探测器阵列18的x射线源14。准直器(没画出)使x射线束平行地处在笛卡尔坐标系统的、通常称为“成象平面”的X-Y平面。探测器阵列18由探测器元件20形成，它们一起检测穿透病人22而投射来的x射线。每个探测器元件20产生代表入射x射线束的强度、因而代表这射线束穿透病人22所受到的衰减的信号。在扫描以获得x射线投射数据期间，台架12和安装在它上面的组件绕着旋转中心24转动。
台架12的转动和x射线源14的操作由CT系统10的控制机构26支配。控制机构26包括一个向x射线源14提供功率和定时信号的x射线控制器28和控制转动速度和台架12位置的台架电动机控制器30。控制机构26的数据获取系统(DAS)32对来自探测器元件20的模拟数据取样和把这数据转换成随后处理用的数字信号。图象重构器34从DAS32接收取样的和数字化的x射线数据，并进行高速图象重构。重构后的图象作为输入被送到计算机36，它把图象存储在大容量存储器件38中。
计算机36还通过有键盘的控制台40接收来自操作者的指令和扫描参数。关联的阴极射线管显示器42使得操作者能观察来自计算机36的重构的图象和其它数据。操作者所提供的指令和参数被计算机用来给DAS32、x射线控制器28和台架电动机控制器30提供控制信号和信息。此外，计算机36操纵工作台电动机控制器44，后者控制电动工作台46使病人22在台架12上定位。详细地说，工作台46通过台架开口48移动病人22的各部分。
下面的讨论有时特别提到利用轴扫描的CT系统。可是，本算法不限于与这种系统相关联的实际应用，而是可应用到其它CT系统例如螺旋扫描CT系统、动态CT系统和CT荧光系统。此外，在一个实施例中，该算法可在计算机36中实施和可处理例如存储在大容量存储器38中的数据。另一种办法是，该算法可在图象重构器34中实施，并把滤波后的图象数据送到计算机36。当然也还有其它变通的实施办法。
图3说明用于对扫描数据滤波的已知的滤波器或重构核心的脉冲响应50。如所示，脉冲响应50包括有两个尾部54和56的中心部分52。中心部分52大体上确定了滤波后的扫描数据的高频成分，尾部54和56本质上确定了滤波后的扫描数据的低频成分。如果对852个数据点进行滤波，即N＝852，并且起初这样配置所述滤波核心以便在2*1024个点上进行计算，重构核心缩短到1024和852之间差值的两倍。滤波后的数据的低频成分，即尾部54和56一般在视图与视图之间不会迅速改变。
根据本算法的一个实施例，通常，进行全图象质量扫描来获得病人22或感兴趣的目标的未滤波的扫描数据。根据已知的滤波技术把感兴趣的目标的未滤波的扫描数据VB全滤波，以便产生这基视图的全滤波的扫描数据Ffull(VB)。对这基视图，只有高频成分被滤掉。把随后视图的全滤波的高频的数据加到全滤波的基视图扫描数据，以便估计全滤波的随后视图的数据。
更准确地说，图4说明根据本发明的一个实施例的、为基视图和随后视图而产生全滤波的扫描数据的处理步骤的程序。如上述，在58处进行扫描以获得多个视图的未滤波的扫描数据。扫描获得例如基视图的未滤波的扫描数据VB和随后视图i的未滤波的扫描数据Vi。未滤波的基视图的扫描数据VB在60处产生基视图的滤波后的扫描数据Ffull(VB)。
然后，利用未滤波的基视图的扫描数据VB的起码一部分来辨认未滤波的随后视图的扫描数据Vi的高频分量。详细地说，在64处利用未滤波的基视图的扫描数据VB的起码一部分，根据函数f(VB)来估计未滤波的随后视图的扫描数据Vi的低频分量Vi L，并且此估计可包括某些随后视图的扫描数据Vi的高频分量。根据一个实施例，因为低频分量不会在两视图之间迅速改变，估计未滤波的随后视图的扫描数据Vi的低频分量与未滤波的基视图的扫描数据νB的相同，即Vi L＝f(VB)＝VB。然后在66用估计的未滤波的随后视图的扫描数据Vi的低频分量，即f(VB)减未滤波的随后视图的扫描数据Vi，即Vi-f(νB)，用于辨认未滤波的随后视图的扫描数据Vi的高频分量(或可能是其子集)。详细地说，根据关系Vi H＝Vi-f(VB)＝νi-νi L来决定未滤波的随后视图的扫描数据νi的高频分量νi H。
然后在68对高频分量νi-f(νB)滤波产生滤波后的高频数据分量FHF(νi-f(νB))。高频分量νi-f(νB)可以用短的，即小的滤波器核心来滤波，从而进一步减少了处理时间。在一个实施例中，短核心所需要的操作量只是对未滤波的扫描数据νB进行全滤波所需的操作量的大约一半。
然后在70把滤波后的高频数据分量FHF(νi-f(νB))加到滤波后的基视图扫描数据Ffull(νB)，以便估计全滤波的随后视图的扫描数据Ffull(νi)。详细地说，滤波后的基视图的扫描数据Ffull(νB)被用来在72根据本质上与函数f(νB)相同的函数f(Ffull(νB))来估计滤波后的随后视图的扫描数据Ffull(νi)的低频分量。因为如上所述，低频分量在视图与视图之间不会迅速改变，估计滤波后的随后视图的扫描数据f(Ffull(νB))的低频分量与滤波后的基视图的扫描数据Ffull(νB)相同，即f(Ffull(νB))＝Ffull(νB)。然后在74把随后视图的f(Ffull(νB))的估计低频分量加到滤波后的高频数据分量FHF(νi-f(νB))，即f(Ffull(νB))+FHF(νi-f(νB))，以便估计随后视图的全滤波的扫描数据Ffull(νi)。
在上述实施例的情况下，只有基视图扫描数据被全滤波器全滤波。随后的视图的全滤波的扫描数据用短的高频滤波器获得，此操作比起全滤波器有较少的计算复杂性。详细地说，对全滤波的扫描数据νi，计算成本和复杂性可表达成：
Ffull(νi)＝FHF(νi-f(νB))+f(Ffull(νB))    (1)
其中：
Ffull(νi)        是视图i的全滤波的扫描数据
f(νB)            是视图i的估计的未滤波低频扫描数据
f(Ffull(νB))     是视图i的估计的滤波后低频扫描数据
FHF(νi-f(νB)) 是视图i的滤波后高频扫描数据
作为一个特殊的例子，根据估计在频率范围内全滤波的数据来决定计算成本和时间的节省。当在频率范围内对数据滤波时，对原始数据一般进行快速傅里叶变换(FFTs)。详细地说，对原始数据一般进行正向FFT，并且这种数据经过复数乘法操作。随后，对数据进行反向FFT以便产生滤波后数据。
当f(νB)＝νB和f(Ffull(νB))＝Ffull(νB)，并且当把FFTs用于对未滤波的扫描数据进行全滤波时，一般需要长度为2*N2n的全滤波向量，其中N2n是2的一次幂，它大于或等于N。例如，对于投射中有850个点的情况，即N＝850，一般需要长度为2048即2*1024的向量。相应地，根据已知方法，对每个视图作全滤波将需要关于(1)正向FFT、(2)反向FFT的大约2*N2n*log2(2*N2n)次计算以及关于(3)关于复数乘法操作的大约2*N2n次计算。
可是，上述方法能使得任何随后视图的未滤波的扫描数据νi以长度只有N2n(例如在上面例子中有1024的长度)的向量进行全滤波。对高频数据的滤波只需要对基视图扫描数据νB所需计算量的大约一半。详细地说，当应用正向FFT和反向FFT来估计高频数据νi H时，只需要大约(N2n)*log2(N2n)+(2*N)次计算。把正向FFT和反向FFT应用于通过上述方法滤波的每个视图νi的数据时的计算量，与以已知方法时的计算量之间的比率大约是：
计算量比率＝[(N2n)*log2(N2n)+(2*N)]/[2*N2n*log2(2*N2n)]对于进行复数乘法运算，上述方法只需要已知方法的所需的计算量的一半。
相应地，上述的算法减少了对多个视图的扫描数据进行滤波所需的时间。详细地说，这算法以对基视图扫描数据滤波所需的计算量的大约一半，为每个随后视图νi提供滤波后的扫描数据。因此，减少了图象重构时间，并且也减少了滤波时间和复杂性。
上述的算法可修改成对频域以外的定义域的数据进行滤波(例如空间域)，并且在这其它的定义域内计算量的节省可能更大。与此相似，这实施例可用于CT系统以外的与成象系统有关的其它系统。此外，上述的算法可修改成利用多于一个全滤波的基视图来估计全滤波的扫描数据。例如，可周期性地更新基视图νB。详细地说，在整个扫描过程中可周期性地选择新的基视图，然后用这新的基视图来估计随后视图的全滤波的数据。
另一种办法是，可以同时利用多个基视图来估计夹在这些基视图之间的视图的全滤波的数据。例如，图5说明根据本发明另一实施例的一系列处理步骤。假定，根据已知的全滤波方法来对每M个视图中的一个的未处理扫描数据作全滤波。还假定，p是有0，1，..，L值的测量指数，其中L是被M等分的扫描期间所得到的视图的最大数目。两个基视图νpM和ν(p+1)M的未滤波的扫描数据在80被全滤波而产生各个视图的滤波后的扫描数据Ffull(νpM)和Ffull(ν(p+1)M)。要滤波的视图数目M可在扫描和存储在例如大容量存储器38之前选择。
然后，用未滤波的基视图扫描数据νpM和ν(p+1)M中起码一部分来辨认未滤波的中间视图扫描数据νi的高频分量。详细地说，在84，根据函数f(νpM，ν(p+1)M)用未滤波的基视图扫描数据νpM和ν(p+1)M来估计未滤波的中间视图的扫描数据νi的低频分量νi L。根据一个实施例，估计未滤波的中间视图的扫描数据νi的低频分量是未滤波的基视图扫描数据νpM和ν(p+1)M的平均值，即νi L＝f(νpM，ν(p+1)M)＝(1/2)*(νpM+ν(p+1)M)。然后，把估计的未滤波的中间视图的扫描数据νi的低频分量减去未滤波的中间视图的扫描数据νi，即νi-f(νpM，ν(p+1)M)，以便辨认未滤波的中间视图的扫描数据νi的高频分量。然后在88对未滤波的高频数据νi-f(νpM，ν(p+1)M)用短的滤波器或高频滤波器滤波以便产生滤波后的高频数据FHF(νi-f(νpM，ν(p+1)M))。
然后，在90把滤波后的高频数据FHF(νi-f(νpM，ν(p+1)M))加到滤波后的基视图扫描数据Ffull(νpM)和Ffull(ν(p+1)M)的起码一部分，以便估计全滤波的中间视图的扫描数据Ffull(νi)。更明确地说，在92，根据基本上与函数f(νpM，ν(p+1)M)一样的函数f(Ffull(νpM)Ffull(ν(p+1)M))，滤波后的基视图扫描数据Ffull(νpM)和Ffull(ν(p+1)M)用于估计滤波后的中间视图的扫描数据的低频分量Ffull(νi)。例如，可以把滤波后的中间视图的扫描数据f(Ffull(νpM)，Ffull(ν(p+1)M))的低频分量估计为滤波后的基视图扫描数据Ffull(νpM)和Ffull(ν(p+1)M)的平均值，即f(Ffull(νpM)，Ffull(ν(p+1)M))＝(1/2)*(Ffull(νpM)+Ffull(ν(p+1)M))。然后，在94把估计的滤波后的中间视图f(Ffull(νpM)，Ffull(ν(p+1)M))的低频分量加到滤波后的高频数据分量FHF(νi-f(νpM，ν(p+1)M))，即f(Ffull(νpM)，Ffull(ν(p+1)M))+FHF(νi-f(νpM，ν(p+1)M))，以便估计中间视图的全滤波的扫描数据Ffull(νi)。
图6举例说明根据上述算法，对扫描数据进行频域滤波的滤波计算定时线路。详细地说，把应用于2048个点的2K快速傅里叶变换(FFT)用来对扫描数据νpM和ν(p+1)M进行全滤波。可是，对中间视图，只滤掉高频扫描数据νi-f(νpM，ν(p+1)M)，这种滤波只需要1K FFT，即把FFT配置成对1024个点进行计算。可以用获得基视图νpM和ν(p+1)M全滤波扫描数据所需的大约一半的计算量，来获得基视图νpM和ν(p+1)M之间的每个中间视图的全滤波扫描数据。更详细地说，对高频数据νi-f(νpM，ν(p+1)M)的1K正向FFT和1K反向FFT的每次应用所要求的计算量，只比对未滤波的基视图数据νpM和ν(p+1)M分别进行2K正向FFT和2K反向FFT的应用所要求的计算量的一半稍多一点。对高频数据νi-f(νpM，ν(p+1)M)进行复数乘法运算需要1/2的计算量。
从上面对本发明的各实施例的描述中，就会明白，本发明的目的已经达到。虽然已经详细地描述和说明了本发明，但应清楚地理解到，这些实施例只打算用于说明和用作例子，而不作为限制。例如，虽然此处所描述的成象系统是“第三代”CT系统，但可以使用许多其它的成象系统，例如多切片的、测定体积的和“第四代”CT系统。与此相似，也可以应用例如磁共振(MR)系统的成象系统。此外，所描述的算法可与轴扫描一起实施。此外，此处所描述的扫描数据可以是投射数据或是图象数据。还有，这种估算可适用于对一维、二维、或三维以上数据的滤波。相应地，本发明的精神和范围只受所附的权利要求书的限制。

Claims (20)

1.一种利用在扫描中获得的未滤波的扫描数据来重构成象系统中目标的图象的方法，所述探测器阵列包括多个探测器，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
对未滤波的起码一个基视图的扫描数据进行全滤波，以产生基视图的滤波后的扫描数据；和
利用全滤波的基视图扫描数据的起码一部分来估计随后视图的全滤波的扫描数据。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，对随后视图的全滤波的扫描数据的估计包括如下步骤：
利用基视图的未滤波扫描数据的至少一部分来估计随后视图扫描数据的未滤波的低频分量；和
从随后视图的扫描数据减去估计的随后视图扫描数据的未滤波的低频分量。
3.根据权利要求2的方法，其特征在于，在估计随后视图扫描数据的未滤波的低频分量和减去估计的随后视图扫描数据的未滤波的低频分量的步骤之后，还包括以下步骤：辨认随后视图扫描数据的未滤波的高频分量。
4.根据权利要求3的方法，其特征在于，估计的随后视图扫描数据的未滤波的低频分量包括基视图的未滤波的扫描数据。
5.根据权利要求3的方法，其特征在于，进一步包括对辨认到的随后视图扫描数据的未滤波的高频分量进行滤波的步骤。
6.根据权利要求5的方法，其特征在于，进一步包括把随后视图扫描数据的滤波后的高频分量加到基视图滤波后的扫描数据的至少一部分上的步骤。
7.根据权利要求6的方法，其特征在于，进一步包括把随后视图扫描数据的滤波后的高频分量加到基视图滤波后的扫描数据上的步骤。
8.根据权利要求1的方法，其特征在于，进一步包括如下步骤：
对第一和第二基视图的未滤波扫描数据进行全滤波；和
利用第一和第二基视图中至少一个视图的滤波后扫描数据的至少一部分来估计处在第一和第二基视图之间的中间视图的全滤波的扫描数据。
9.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述成象系统是计算断层摄影系统。
10.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述成象系统是磁共振系统。
11.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述成象系统是多维体积测量系统。
12.一种利用在图象扫描中获得的未滤波的扫描数据来重构目标图象的系统，其特征在于，所述系统至少包括计算机和图象重构器之一，并将该系统配置成：
对至少一个基视图的未滤波的扫描数据进行全滤波，以产生基视图的滤波后的扫描数据；和
利用全滤波的基视图扫描数据的至少一部分来估计随后视图的全滤波的扫描数据。
13.根据权利要求12的系统，其特征在于，为了辨认随后视图的全滤波的扫描数据，所述系统还配置成：
利用基视图的未滤波的扫描数据的至少一部分来估计随后视图扫描数据的未滤波的低频分量；和
从随后视图的扫描数据减去估计的随后视图扫描数据的未滤波的低频分量。
14.根据权利要求13的系统，其特征在于，在估计随后视图扫描数据的未滤波的低频分量和减去估计的随后视图扫描数据的未滤波的低频分量之后，所述系统还辨认随后视图扫描数据的未滤波的高频分量。
15.根据权利要求14的系统，其特征在于，估计的随后视图扫描数据的未滤波的低频分量包括基视图的未滤波的扫描数据。
16.根据权利要求14的系统，其特征在于，进一步配置成对辨认到的随后视图扫描数据的未滤波的高频分量进行滤波。
17.根据权利要求16的系统，其特征在于，进一步配置成把随后视图扫描数据的滤波后的高频分量加到基视图滤波后的扫描数据的起码一部分。
18.根据权利要求17的系统，其特征在于，进一步配置成把随后视图扫描数据的滤波后的高频分量加到基视图滤波后的扫描数据。
19.根据权利要求12的系统，其特征在于，进一步配置成：
对第一和第二基视图的未滤波扫描数据进行全滤波；和
利用第一和第二基视图中起码一个视图的滤波后扫描数据的起码一部分，来估计处在所述第一和第二基视图之间的中间视图的全滤波的扫描数据。
20.根据权利要求12的系统，其特征在于，该系统还包括一个X射线源和一个探测器阵列，并且配置成用来执行计算的断层摄影扫描。
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