CN112598760A - 一种图像截断伪影校正方法和系统 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供一种图像截断伪影校正方法和系统。所述方法包括：获取目标对象的第一图像数据，所述第一图像数据为截断图像数据；基于所述第一图像数据确定第一曲线，所述第一曲线反映所述目标对象的边界信息；至少基于所述第一曲线确定第二曲线；基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据；至少基于所述目标对象被截断区域的图像数据重建所述目标对象被截断区域的图像。

Description

一种图像截断伪影校正方法和系统

技术领域

本说明书涉及医疗技术领域，特别涉及一种图像截断伪影校正方法和系统。

背景技术

计算机断层成像(Computed Tomography，CT)以其无损、精确、快速、三维可视化等优点广泛应用于工业、医学领域。随着CT技术的发展，出现了各种各样的扫描方式。无论使用何种扫描方式，要想得到高质量的重建图像，往往要求物体的投影数据必须是低噪而且比较完备的。但在工业、医学上，有时受探测器尺寸、现场扫描空间等条件的限制，可能导致获得的投影数据边缘不连续。投影数据的不连续可能导致图像边缘产生高亮的截断伪影，使边缘区域的重建结果模糊，严重影响图像质量。

因此，希望提供一种图像截断伪影的校正方法和系统。

发明内容

本说明书一个方面提供一种图像截断伪影校正方法。所述方法包括：获取目标对象的第一图像数据，所述第一图像数据为截断图像数据；基于所述第一图像数据确定第一曲线，所述第一曲线反映所述目标对象的边界信息；至少基于所述第一曲线确定第二曲线，所述第二曲线的幅度小于所述第一曲线的幅度；至少基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据；至少基于所述目标对象被截断区域的图像数据重建所述目标对象被截断区域的图像。

在一些实施例中，所述第一图像数据为所述目标对象的截断正弦图数据；所述第一曲线为截断正弦图的边界正弦曲线。

在一些实施例中，所述基于所述第一图像数据确定第一曲线包括：确定所述第一图像数据的截断线，所述截断线反映所述目标对象被截断处的数据信息；基于所述第一图像数据和所述截断线确定所述第一曲线。

在一些实施例中，所述第一曲线通过下述数学式获得：s(θ)＝ρ·(xcosθ+ysinθ-s₀)+s₀，其中，s(θ)表示扫描视角为θ的正弦曲线，ρ表示正弦曲线比例系数，(x,y)表示直角坐标实数，s₀表示所述截断线对应的值。

在一些实施例中，所述至少基于所述第一曲线确定第二曲线包括：基于所述第一图像数据的截断线与所述第一曲线的交点，确定所述第二曲线。

在一些实施例中，所述至少基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据包括：通过插值法，基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据。

在一些实施例中，所述至少基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据包括：通过以下数学式确定所述目标对象被截断区域的图像数据：p(θ*,s*)＝(p₁(β-θ*)+p₂(θ*-α))/(β-α)；其中，p(θ*,s*)表示所述第二曲线上的点的值，α和β表示所述第一图像数据的截断线上的任意两个对称的扫描视角，p₁和p₂分别表示所述α和β对应的测量值。

在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述第一图像数据和所述目标对象被截断区域的图像数据，确定所述目标对象的完整图像数据；基于所述完整图像数据进行截断伪影校正。

在一些实施例中，所述方法还包括：对所述第一图像数据和/或所述目标对象被截断区域的图像数据进行预处理；所述预处理至少包括平滑处理。

本说明书另一个方面提供一种图像截断伪影校正系统。所述系统包括获取模块、第一确定模块、第二确定模块以及截断伪影校正模块；所述获取模块用于获取目标对象的第一图像数据，所述第一图像数据为截断图像数据；所述第一确定模块用于基于所述第一图像数据确定第一曲线，所述第一曲线反映所述目标对象的边界信息；所述第二确定模块用于至少基于所述第一曲线确定第二曲线，所述第二曲线的幅度小于所述第一曲线的幅度；所述截断伪影校正模块用于至少基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据，以及至少基于所述目标对象被截断区域的图像数据重建所述目标对象被截断区域的图像。

本说明书另一个方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如前所述的图像截断伪影校正方法。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的图像截断伪影校正系统的应用场景示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的示例性截断投影数据的示意图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的图像截断伪影校正系统的示例性模块图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的图像截断伪影校正方法的示例性流程图；

图5和图6是根据本说明书一些实施例所示的图像截断伪影校正方法的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

虽然本说明书对根据本说明书的实施例的系统中的某些模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块或单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作，相关描述是为帮助更好地理解医学成像方法和/或系统。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书一些实施例所示的图像截断伪影校正系统的应用场景示意图。

如图1所示，图像截断伪影校正系统100中可以包括成像设备110、网络120、终端设备130、处理设备140以及存储设备150。该系统100中的各个组件之间可以通过网络120互相连接。例如，成像设备110和终端设备130可以通过网络120连接或通信。又例如，成像设备110和存储设备150可以通过网络120连接或通信。

成像设备110可以用于对检测区域内的目标对象进行扫描，得到该目标对象的扫描数据。在一些实施例中，目标对象可以包括生物对象和/或非生物对象。例如，目标对象可以包括身体的特定部分，例如头部、胸部、腹部等，或其组合。又例如，目标对象可以是有生命或无生命的有机和/或无机物质的人造成分。在一些实施例中，与目标对象有关的医学图像数据可以包括目标对象的投影数据、一个或以上扫描图像等。

在一些实施例中，成像设备110可以是用于疾病诊断或研究目的的非侵入性生物医学成像装置。例如，成像设备110可以包括单模态扫描仪和/或多模态扫描仪。单模态扫描仪可以包括例如超声波扫描仪、X射线扫描仪、计算机断层扫描(CT)扫描仪、磁共振成像(MRI)扫描仪、超声检查仪、正电子发射断层扫描(PET)扫描仪、光学相干断层扫描(OCT)扫描仪、超声(US)扫描仪、血管内超声(IVUS)扫描仪、近红外光谱(NIRS)扫描仪、远红外(FIR)扫描仪等，或其任意组合。多模态扫描仪可以包括例如X射线成像-磁共振成像(X射线-MRI)扫描仪、正电子发射断层扫描-X射线成像(PET-X射线)扫描仪、单光子发射计算机断层扫描-磁共振成像(SPECT-MRI)扫描仪、正电子发射断层扫描-计算机断层摄影(PET-CT)扫描仪、数字减影血管造影-磁共振成像(DSA-MRI)扫描仪等。上面提供的扫描仪仅用于说明目的，而无意限制本申请的范围。如本文所用，术语“成像模态”或“模态”广泛地是指收集、生成、处理和/或分析目标对象的成像信息的成像方法或技术。

在一些实施例中，成像设备110可以包括机架、探测器、检测区域、扫描床和射线源。机架可以用于支撑探测器和射线源。扫描床可以用于放置目标对象以进行扫描。例如，用户可以背躺、侧卧或俯卧在扫描床上。在一些实施例中，扫描床可以为独立于成像设备110的设备。目标对象可以包括患者、模体或其他被扫描的物体。射线源可以向目标对象发射射线以照射目标对象。探测器可以用于接收穿过目标对象的射线。在一些实施例中，成像设备110可以包括多个探测器，每个探测器对应一个通道。在一些实施例中，成像设备110可以是或包括X射线成像设备，例如可以包括DSA(数字减影血管造影技术)、数字化X射线摄影设备(Digital Radiography，DR)、计算机X射线摄影设备(Computed Radiography，CR)、数字荧光X线摄影设备(Digital Fluorography，DF)、CT扫描仪、磁共振扫描仪、乳腺X线机、C形臂设备等。

在一些实施例中，成像设备110还可以包括显示屏。显示屏可以用于观测成像设备110和/或成像设备110扫描的目标对象的数据信息。例如，医护人员可以通过显示屏观测到患者的胸腔、骨骼、乳腺等检测部位的病灶信息。在一些实施例中，显示屏可以包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平面背板显示器、曲面屏幕、电视设备、阴极射线管(CRT)、触摸屏等，或其组合。在一些实施例中，显示屏还可以包括扬声器、打印机等输出设备，和/或键盘、鼠标等输入设备。

在一些实施例中，成像设备110可以包括用于执行成像和/或相关分析的模块和/或组件。例如，成像设备110可以包括射线源、探测器和处理器(如处理设备140)等。

在一些实施例中，由成像设备110获取的图像数据(例如，目标对象的投影数据)可以被传送到处理设备140以供进一步分析。附加地或替代地，由成像设备110获取的图像数据可以被发送到终端设备(例如，终端设备130)用于显示和/或存储设备(例如，存储设备150)用于存储。

网络120可以包括能够促进图像截断伪影校正系统100的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，图像截断伪影校正系统100的至少一个组件(例如，成像设备110、终端设备130、处理设备140、存储设备150)可以通过网络120与图像截断伪影校正系统100中至少一个其他组件交换信息和/或数据。例如，处理设备140可以通过网络120从成像设备110中获得目标对象的第一图像数据。网络120可以包括公共网络(例如，因特网)、专用网络(例如，局部区域网络(LAN))、有线网络、无线网络(例如，802.11网络、Wi-Fi网络)、帧中继网络、虚拟专用网络(VPN)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机等或其任意组合。例如，网络120可以包括有线网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内联网、无线局部区域网络(WLAN)、城域网(MAN)、公共电话交换网络(PSTN)、蓝牙TM网络、ZigBee^TM网络、近场通信(NFC)网络等或其任意组合。在一些实施例中，网络120可以包括至少一个网络接入点。例如，网络120可以包括有线和/或无线网络接入点，例如基站和/或互联网交换点，图像截断伪影校正系统100的至少一个组件可以通过接入点连接到网络120以交换数据和/或信息。

终端设备130可以与成像设备110、处理设备140和/或存储设备150通信和/或连接。例如，用户可以通过终端设备130与成像设备110进行交互，以控制成像设备110的一个或多个部件。在一些实施例中，终端设备130可以包括移动设备130-1、平板计算机130-2、膝上型计算机130-3等或其任意组合。例如，移动设备130-1可以包括移动控制手柄、个人数字助理(PDA)、智能手机等或其任意组合。

在一些实施例中，终端设备130可以包括输入设备、输出设备等。输入设备可以选用键盘输入、触摸屏(例如，具有触觉或触觉反馈)输入、语音输入、眼睛跟踪输入、手势跟踪输入、大脑监测系统输入、图像输入、视频输入或任何其他类似的输入机制。通过输入设备接收的输入信息可以通过如总线传输到处理设备140，以进行进一步处理。其他类型的输入设备可以包括光标控制装置，例如，鼠标、轨迹球或光标方向键等。在一些实施例中，操作者(如，医护人员)可以通过输入设备输入反映目标对象的医学图像类别的指令。输出设备可以包括显示器、扬声器、打印机等或其任意组合。在一些实施例中，输出设备可以用于输出成像设备110扫描的医学图像(例如，目标对象的第一图像数据)，和/或处理设备140确定的图像(例如，目标对象被截断区域的图像数据、和/或目标对象的完整图像数据)等。在一些实施例中，终端设备130可以是处理设备140的一部分。

处理设备140可以处理从成像设备110、至少一个终端设备130、存储设备150或图像截断伪影校正系统100的其他组件获得的数据和/或信息。例如，处理设备140可以从成像设备110中获取目标对象的第一图像数据，并对其进行分析处理。在一些实施例中，处理设备140可以是单一服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的或分布式的。在一些实施例中，处理设备140可以是本地或远程的。例如，处理设备140可以通过网络120从成像设备110、至少一个终端设备130和/或存储设备150访问信息和/或数据。又例如，处理设备140可以直接连接到成像设备110、至少一个终端设备130和/或存储设备150以访问信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备140可以在云平台上实现。例如，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、云间云、多云等或其任意组合。

在一些实施例中，处理设备140可以包括一个或以上处理器(例如，单芯片处理器或多芯片处理器)。仅作为示例，处理设备140可以包括中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、专用指令集处理器(ASIP)、图像处理单元(GPU)、物理运算处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑器件(PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(RISC)、微处理器等或其任意组合。在一些实施例中，处理设备140可以为成像设备110或终端设备130的一部分。例如，处理设备140可以集成在成像设备110内，用于处理目标对象的第一图像数据，以获得目标对象被截断区域的图像数据。

存储设备150可以存储数据、指令和/或任何其他信息。例如，存储设备150可以存储成像设备110获取的目标对象的第一图像数据，处理设备140处理获得的目标对象被截断区域的图像数据和/或目标对象的完整图像数据等。在一些实施例中，存储设备150可以存储从成像设备110、至少一个终端设备130和/或处理设备140获得的数据。在一些实施例中，存储设备150可以存储处理设备140用来执行或使用来完成本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备150可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等或其任意组合。在一些实施例中，存储设备150可以在云平台上实现。

在一些实施例中，存储设备150可以连接到网络120以与图像截断伪影校正系统100中的至少一个其他组件(例如，成像设备110、至少一个终端设备130、处理设备140)通信。图像截断伪影校正系统100中的至少一个组件可以通过网络120访问存储设备150中存储的数据(例如，目标对象的医学图像数据等)。在一些实施例中，存储设备150可以是处理设备140的一部分。

应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域普通技术人员而言，在本申请内容的指导下，可做出多种变化和修改。可以以各种方式组合本申请描述的示例性实施例的特征、结构、方法和其他特征，以获得另外的和/或替代的示例性实施例。例如，存储设备150可以是包括云计算平台(例如公共云、私有云、社区和混合云等)的数据存储设备。然而，这些变化与修改不会背离本申请的范围。

在一些实施例中，在CT扫描中，由于患者肥胖、平板探测器尺寸较小等原因，被扫描的目标对象可能会有一部分处于扫描视场(Field of View，FOV)之外，此时某些采集角度或全部采集角度的投影数据会有一部分落在探测器之外，探测器只能够检测到FOV范围内的投影数据，从而会出现部分投影数据被截断。例如图2中所示，被测物(即目标对象)不能被成像设备的射线源发出的射线束完全覆盖，导致探测器只能够检测到被测物R区域内的投影数据。

本申请一些实施例提供一种图像截断伪影的校正方法，可以通过曲线拟合方式确定目标对象截断边界的正弦曲线，基于该边界正弦曲线通过插值法确定目标对象被截断区域的投影数据，进而实现对目标对象的图像的截断伪影校正。在一些实施例中，基于曲线拟合和插值方式确定目标对象被截断区域的投影数据，稳定性更好，还可以帮助提高被截断区域的恢复数据在像素方面的精确度。

图3是根据本说明书一些实施例所示的图像截断伪影校正系统的示例性模块图。

如图3所示，图像截断伪影校正系统300可以包括获取模块310、第一确定模块320、第二确定模块330和截断伪影校正模块340。在一些实施例中，图像截断伪影校正系统300可以由图1中所示的图像截断伪影校正系统100(如，处理设备140)实现。

获取模块310可以用于获取目标对象的第一图像数据。所述第一图像数据为截断图像数据。在一些实施例中，第一图像数据可以为目标对象的截断正弦图数据。

第一确定模块320可以用于基于第一图像数据确定第一曲线。所述第一曲线可以反映目标对象的边界信息。在一些实施例中，第一曲线可以为截断正弦图的边界正弦曲线。在一些实施例中，第一确定模块320可以确定第一图像数据的截断线，并基于第一图像数据和所述截断线确定第一曲线。截断线可以反映目标对象被截断处的数据信息。

第二确定模块330可以用于至少基于第一曲线确定第二曲线。所述第二曲线的幅度小于所述第一曲线的幅度。在一些实施例中，第二确定模块330可以基于第一图像数据的截断线与第一曲线的交点，确定第二曲线。

截断伪影校正模块340可以用于基于第二曲线确定目标对象被截断区域的图像数据。在一些实施例中，截断伪影校正模块340可以通过插值法，基于第二曲线确定目标对象被截断区域的图像数据。在一些实施例中，截断伪影校正模块340可以基于第一图像数据和目标对象被截断区域的图像数据，确定目标对象的完整图像数据；并基于所述完整图像数据进行截断伪影校正。在一些实施例中，截断伪影校正模块340可以对第一图像数据和/或目标对象被截断区域的图像数据进行预处理。所述预处理至少包括平滑处理。在一些实施例中，截断伪影校正模块340可以至少基于目标对象被截断区域的图像数据重建目标对象被截断区域的图像。

应当理解，图3所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统300及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本说明书的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要注意的是，以上对于系统300及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，获取模块310、第一确定模块320、第二确定模块330和截断伪影校正模块340可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。在一些实施例中，获取模块310、第一确定模块320、第二确定模块330和截断伪影校正模块340可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。

图4是根据本说明书一些实施例所示的图像截断伪影校正方法的示例性流程图。

在一些实施例中，图像截断伪影校正方法400可以由图像截断伪影校正系统100(如处理设备140)执行。例如，方法400可以以程序或指令的形式存储在存储装置(如存储设备150)中，当图像截断伪影校正系统100(如处理设备140)执行该程序或指令时，可以实现方法400。在一些实施例中，方法400可以由图像截断伪影校正系统300执行。

步骤410，获取目标对象的第一图像数据。在一些实施例中，步骤410可以由获取模块310执行。

示例性的，目标对象可以是需要进行图像扫描的任何对象，例如，患者或患者身体的某一部分。在一些实施例中，第一图像数据可以反映目标对象被扫描视场覆盖部分的投影数据。成像设备对目标对象进行扫描时，来自射线源的射线通过射线过滤器被固定到目标对象上，穿过目标对象的射线被探测器检测为电信号，探测器的输出信号针对每个探测器通道被收集放大并转换成数字信号以产生投影数据。在一些实施例中，第一图像数据可以为截断图像数据。如果在某个角度下，目标对象的一部分没有被扫描视场覆盖并拍摄到图像上，则该角度下的投影数据为截断数据。例如图2中所示，第一图像数据可以为仅扫描到被测物(即目标对象)R区域的截断投影数据(即截断图像数据)。

在一些实施例中，第一图像数据可以为目标对象的截断正弦图数据。在一些实施例中，目标对象的投影数据可以为正弦图的形式，目标对象部分区域处于扫描视场之外时，其对应的正弦图即为截断正弦图。截断正弦图对于目标对象位于扫描视场外的部分是数据缺失的。在一些实施例中，处理设备可以从成像设备获取目标对象的截断正弦图数据。例如，获取模块310可以从成像设备110获取其扫描的目标对象的截断正弦图数据。在一些实施例中，处理设备可以通过对目标对象的投影数据进行转换获得其截断正弦图数据。

步骤420，基于第一图像数据确定第一曲线。在一些实施例中，步骤420可以由第一确定模块320执行。

在一些实施例中，第一曲线可以反映目标对象的边界信息。例如，对于目标对象的完整投影数据，第一曲线可以为该完整投影数据对应图像的边界线。又例如，对于目标对象的截断投影数据，第一曲线可以为该截断投影数据对应的完整投影数据的图像边界线。在一些实施例中，第一曲线可以为截断正弦图的边界正弦曲线。该边界正弦曲线为截断正弦图被截断侧的边界的完整正弦曲线，例如，图5中的第一曲线s(θ)。

在一些实施例中，处理设备可以确定第一图像数据的截断线，并基于第一图像数据和其截断线确定第一曲线。截断线可以反映目标对象被截断处的数据信息，例如图5中s₀对应的直线。在一些实施例中，目标对象的第一图像数据为二维图像时，反映该目标对象被截断处信息的数据可以等效为与第一图像数据对应的一条线，即截断线。在一些实施例中，处理设备可以基于第一图像数据的边界测量值确定第一曲线。

在一些实施例中，处理设备可以基于目标对象的截断正弦图数据，通过下述数学式(1)曲线拟合目标对象的原始数据形式，以确定第一曲线：

s(θ)＝ρ·(x cosθ+y sinθ-s₀)+s₀ (1)

其中，s(θ)表示扫描视角为θ对应的正弦曲线，ρ表示正弦曲线比例系数，其满足0＜ρ≤1，(x，y)表示直角坐标实数，s₀表示所述截断线对应的值。在一些实施例中，第一曲线为经过截断线上两个边界测量值的正弦曲线。在一些实施例中，(x，y)可以为成像设备的探测器坐标系中坐标实数。在一些实施例中，ρ＝0时，目标对象没有被截断。

仅作为示例，目标对象的截断正弦图可以表示为p(θ，s)，其中θ为成像设备的扫描视角坐标，s为探测器通道坐标，则s₀对应被截断处的探测器通道坐标值。假设截断从视角θ₁开始，到视角θ₂结束，则截断正弦图满足：当θ∈[θ₁，θ₂]时，p(θ，s₀)＞0；以及θ∈(θ₁-∈，θ₁)∪(θ₂，θ₂+∈)时，p(θ，s₀)＝0，其中∈＞0，即截断线的范围为点p(θ₁，s₀)到点p(θ₂，s₀)。一般地，目标对象的信息无法通过简单的点描述，而是需要由对象描述，例如圆形、椭圆形或目标对象的一部分，因此可以使比例系数ρ＞0。当截断的目标对象越接近点，ρ的值越接近1。对于ρ＝1，可以取第一图像数据中截断线上的两个边界测量值(θ₁，s₀)和(θ₂，s₀)，计算获得数学式(1)中参数x和y的值，并基于边界测量值确定第一曲线。例如，可以令(θ₁+θ₂)/2＝0转移视角坐标，得到sinθ₁＝-sinθ₂，cos θ₁＝cosθ₂，进而基于点(θ₁，s₀)和(θ₂，s₀)，代入数学式(1)，计算获得x＝s₀/cosθ₁以及y＝0，基于此获得第一曲线对应的数学式(2)：

s(θ)＝ρ·((s₀·cosθ)/cosθ₁-s₀)+s₀ (2)

步骤430，至少基于第一曲线确定第二曲线。在一些实施例中，步骤430可以由第二确定模块330执行。

根据反映目标对象的边界信息的第一曲线和目标对象的第一图像数据，可以确定目标对象被截断部分对应的图像区域，例如，图5中区域A。在一些实施例中，第二曲线可以为目标对象被截断部分对应图像区域中的正弦曲线。第二曲线的幅度小于所述第一曲线的幅度。幅度可以反映曲线所包含的内容范围。例如，若第二曲线为第一曲线缩放一定比例后的曲线，则在同一坐标系中第二曲线所包含的内容范围将小于第一曲线所包含的内容范围，即第二曲线的幅度小于第一曲线的幅度。在一些实施例中，处理设备可以基于第一图像数据的截断线与第一曲线的交点，确定第二曲线。仅作为示例，第二确定模块330可以取截断线上，截断线与第一曲线两个交点内的两个对称点，基于数学式(2)和所述两个对称点确定第二曲线。

在一些实施例中，可以通过数学式(1)确定第二曲线。例如，对于ρ＝1，基于数学式(1)以及点(θ₁，s₀)、(θ₂，s₀)，可以计算得到x＝s₀/Cosθ₁以及y＝0，从而得知x的值随点(θ，s)的不同而不同，进而获得第二曲线的数学式(3)：

s(θ)＝ρ·(x(θ_*，s_*)·cosθ-s₀)+s₀ (3)

其中，s(θ)表示扫描视角为θ对应的正弦曲线，x(θ_*，s_*)表示点(θ_*，s_*)对应的x值，点(θ_*，s_*)为目标对象被截断区域内的点，θ_*表示目标对象被截断区域内的扫描视角，且θ∈(θ₁，θ₂)。

步骤440，至少基于第二曲线确定目标对象被截断区域的图像数据。在一些实施例中，步骤440可以由截断伪影校正模块340执行。

在一些实施例中，处理设备可以通过插值法，基于第二曲线确定目标对象被截断区域的图像数据。在一些实施例中，处理设备可以确定第二曲线和截断线的交点，并基于该交点对应的测量值，通过插值法确定目标对象被截断区域的图像数据。在一些实施例中，插值法可以包括但不限于多项式插值、埃尔米特插值、分段插值、三角函数插值等。优选地，插值法可以为线性插值。

在一些实施例中，处理设备可以基于数学式(4)确定目标对象被截断区域的图像数据：

p(θ_*，s*)＝(p₁(β-θ_*)+p₂(θ_*-α))/(β-α) (4)

其中，p(θ_*，s_*)表示第二曲线上被截断区域内的点的值，α和β表示第一图像数据的截断线上的任意两个对称的扫描视角，p₁和p₂分别表示α和β对应的测量值。在一些实施例中，α和β可以为第二曲线与截断线的两个交点对应的视角。

仅作为示例，基于第二曲线的数学式(3)，可以计算获得第二曲线与截断线的两个交点对应的视角分别为：

β(θ_*，s_*)＝-α(θ_*，s_*)。

基于第一图像数据中测量值p₁＝p(α,s₀)以及p₂＝p(β,s₀)，即可获得上述数学式(4)。

在一些实施例中，对于目标对象被截断区域内每个点(θ_*,s_*)，可以重复执行上述步骤430和440，以获得截断区域内所有点的投影数据(即图像数据)。在一些实施例中，每两点之间的跨度可以为一个视角角度距离。

在一些实施例中，处理设备可以基于目标对象被截断区域的图像数据重建目标对象的图像。例如，截断伪影校正模块340可以基于目标对象被截断区域的图像数据重建目标对象被截断区域的图像，或基于目标对象截断图像数据和被截断区域图像数据重建目标对象的完整图像。在一些实施例中，处理设备可以基于第一图像数据和目标对象被截断区域的图像数据，确定目标对象的完整图像数据；并基于所述完整图像数据进行截断伪影校正。例如，可以对目标对象的完整图像数据进行滤波反投影重建，获得目标对象的完整投影数据，以实现精准的对图像的截断伪影进行校正的效果。在一些实施例中，处理设备可以对第一图像数据和/或目标对象被截断区域的图像数据进行预处理。例如，可以对第一图像数据以及目标对象被截断区域的图像数据进行平滑处理，以获得目标对象的完整投影数据。在一些实施例中，预处理可以包括但不限于缩放处理、滤波处理、平滑处理等。

应当注意的是，上述有关方法400的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对方法400进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。例如，可以直接基于目标对象的第一曲线和截断线上的测量值确定被截断区域的图像数据。又例如，可以将方法400获得的迭代重建图像用作迭代重建中的初始化。再例如，可以将实现扩展视场重建的方法400用于衰减校正图的分子图像重建。

图5和图6是根据本说明书一些实施例所示的图像截断伪影校正方法的示意图。

在一具体实施例中，如图5和图6所示，图中光亮部分表示目标对象的投影数据，在以成像设备的扫描视角θ为横坐标，探测器通道s为纵坐标的坐标系中，对于目标对象的截断正弦图p(θ，s)，基于点(θ₁，s₀)、(θ₂，s₀)、(θ₃，s₁)和(θ₄，s₁)通过曲线拟合获得数学式(1)，其中s₀对应的直线为截断线，s₁＜s₀，正弦曲线s(θ)关于θ＝(θ₁+θ₂)/2对称。通过令(θ₁+θ₂)/2＝0转移视角坐标，可以得到sinθ₁＝-sinθ₂，cos θ₁＝cosθ₂，基于数学式(1)以及点(θ₁，s₀)和(θ₂，s₀)，令s(θ₁)＝s₀，s(θ₂)＝s₀，计算可得x＝s₀/cosθ₁以及y＝0，进而获得第一曲线的数学式(2)。基于计算获得的第一曲线s(θ)以及与s₀对应的截断线，可以得到目标对象的截断正弦图的截断区域A。如图6所示，取截断线上θ∈(θ₁，θ₂)中任意两个对称视角，基于数学式(1)可以获得经过区域A内点(θ_*，s_*)的幅度小于第一曲线的第二曲线s(θ)的数学式(3)。随着s(θ)＝s₀，第二曲线与截断线的交点在视角

和视角β(θ_*，s_*)＝-α(θ_*，s_*)。基于截断正弦图p(θ，s)中测量值p₁＝p(α，s₀)、p₂＝p(β，s₀)，以及数学式(4)，利用线性插值在这两点(α，s₀)和(β，s₀)之间分配(θ_*，s_*)∈A处的正弦曲线(即第二曲线)的值。对区域A中每个点(θ_*，s_*)重复执行该过程，即可获得目标对象截断区域A中的投影数据，进而实现对目标对象截断伪影的校正。利用第一曲线计算目标对象截断正弦图的边界正弦曲线，可以提高对目标对象边界和形状估计的准确性；基于边界正弦曲线确定第二曲线，并利用第二曲线计算截断区域内投影数据，可以更好的描述目标对象的分解正弦图，且可以在恢复扫描视场外(即被截断区域)的像素方面提供更高的精确度。

可以理解，图5和图6中仅示出了目标对象的截断区域在其截断正弦图的上方的截断伪影校正示意，当目标对象的截断区域在其截断正弦图的下方、或同时发生在其截断正弦图的上方和下方时，可以采用与上述操作类似的方式获得目标对象的完整投影数据，本说明书对此不做限制。

本说明书实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)通过确定目标对象被截断区域的边界正弦曲线，基于边界正弦曲线确定被截断区域的数据，可以提高对目标对象边界估计的准确性；(2)基于插值和曲线拟合方式确定目标对象被截断部分的数据，数据处理的稳定性更好、效率更高；(3)利用数学式(1)和数学式(4)确定目标对象被截断区域的数据，可以提高对目标对象形状估计以及被截断区域像素恢复的准确性。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种图像截断伪影校正方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象的第一图像数据，所述第一图像数据为截断图像数据；

基于所述第一图像数据确定第一曲线，所述第一曲线反映所述目标对象的边界信息；

至少基于所述第一曲线确定第二曲线；

基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据；

至少基于所述目标对象被截断区域的图像数据重建所述目标对象被截断区域的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像数据为所述目标对象的截断正弦图数据；

所述第一曲线为截断正弦图的边界正弦曲线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像数据确定第一曲线包括：

确定所述第一图像数据的截断线，所述截断线反映所述目标对象被截断处的数据信息；

基于所述第一图像数据和所述截断线确定所述第一曲线。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一曲线通过下述数学式获得：

s(θ)＝ρ·(x cosθ+y sinθ-s₀)+s₀，

其中，s(θ)表示扫描视角为θ的正弦曲线，ρ表示正弦曲线比例系数，(x，y)表示直角坐标实数，s₀表示所述截断线对应的值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述第一曲线确定第二曲线包括：

基于所述第一图像数据的截断线与所述第一曲线的交点，确定所述第二曲线。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据包括：

通过插值法，基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据包括：

通过以下数学式确定所述目标对象被截断区域的图像数据：

p(θ_*，s_*)＝(p₁(β-θ_*)+p₂(θ_*-α))/(β-α)；

其中，p(θ_*，s_*)表示所述第二曲线上的点的值，α和β表示所述第一图像数据的截断线上的任意两个对称的扫描视角，p₁和p₂分别表示所述α和β对应的测量值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述第一图像数据和所述目标对象被截断区域的图像数据，确定所述目标对象的完整图像数据；

基于所述完整图像数据进行截断伪影校正。

9.一种图像截断伪影校正系统，其特征在于，所述系统包括获取模块、第一确定模块、第二确定模块以及截断伪影校正模块；

所述获取模块用于获取目标对象的第一图像数据，所述第一图像数据为截断图像数据；

所述第一确定模块用于基于所述第一图像数据确定第一曲线，所述第一曲线反映所述目标对象的边界信息；

所述第二确定模块用于至少基于所述第一曲线确定第二曲线；

所述截断伪影校正模块用于基于所述第二曲线确定所述目标对象被截断区域的图像数据，以及至少基于所述目标对象被截断区域的图像数据重建所述目标对象被截断区域的图像。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求1-8任一项所述的方法。

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