CN112816510B - Ct扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

Ct扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112816510B
CN112816510B CN202110236058.6A CN202110236058A CN112816510B CN 112816510 B CN112816510 B CN 112816510B CN 202110236058 A CN202110236058 A CN 202110236058A CN 112816510 B CN112816510 B CN 112816510B
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
noise
function
delta
fitting function
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110236058.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112816510A (zh
Inventor
刘健宏
陈伟
刘骅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Minfound Medical Systems Co Ltd
Original Assignee
Minfound Medical Systems Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Minfound Medical Systems Co Ltd filed Critical Minfound Medical Systems Co Ltd
Priority to CN202110236058.6A priority Critical patent/CN112816510B/zh
Publication of CN112816510A publication Critical patent/CN112816510A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112816510B publication Critical patent/CN112816510B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/03Investigating materials by wave or particle radiation by transmission
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/10Different kinds of radiation or particles
    • G01N2223/101Different kinds of radiation or particles electromagnetic radiation
    • G01N2223/1016X-ray
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/02Preprocessing
    • G06F2218/04Denoising

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明提供了一种CT扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质,在扣除暗电流信号步骤的同时针对信噪比极低的信号及不符合物理规律的小于零信号,根据探测器的噪声特性及数据信号的特点,模拟噪声的随机过程迭代计算降低噪声,提高这些信号的信噪比。

Description

CT扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储 介质
技术领域
本发明涉及CT扫描设备技术领域,尤其涉及一种CT扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质。
背景技术
计算机X射线断层扫描仪(computed tomography,CT)是利用X射线旋转照射被测物体,然后通过计算机处理获得物体断层图像的设备。X射线光子穿过被照射物体后,到达探测器被采集,采集后经过一系列转换,光子信号转变为电子信号被接收。探测接收的电子信号含有噪声,噪声主要由电子噪声及光子噪声(泊松噪声)组成。随着X射线穿透的衰减越高,到达探测器的X射线光子越少,探测接收的电子信号越低,信号的噪声就越显著,信噪比越低。而且电子噪声水平是不会随着接收电子信号的变化而改变的,因此,当探测接收的电子信号低到一定程度的时候,电子噪声在噪声中的比例会越来越显著,信噪比越低。同时,当采集信号水平低至一定程度时,电子噪声在总噪声当中占据主要份额。当对采集电子信号扣除本地的暗电流信号时,对于部分衰减极大的信号,由于噪声的影响,特别是占据主导的电子噪声,导致扣除后的数据出现小于零的情况,这并不符合客观的物理规律,也会造成无法顺利完成图像重建。
专利CN105590331A提出了一种方法:在CT扫描开始之前以及结束之后,分别进行一次暗电流采集,并记录两次采集对应的时间及检测器部件温度。在所述CT扫描过程中多次采集扫描数据,并记录每次扫描的时间或检测器部件温度。利用前后两次暗电流数进行插值运算,计算出每次采集数据对应的暗电流数据,并从每次采集的扫描数据中减去对应的暗电流数据。此方法能提高暗电流信号的准确性,信号水平非常低的信噪比有一定概率能提高,信号小于零异常的概率也能有所下降,但这些情况仍然有可能会出现。
专利CN201810392759.7提出了一种方法,其在对采集原始数据进行暗电流校正后,可以根据该校正数据的大小动态地确定该校正数据保留小数位的位数,例如当该校正数据的大小满足预设条件时,所保留的小数位的位数可以根据该预设条件确定。在校正数据的数值较低的情况下,保留的小数位中所携带的数据可以增加数值较小的校正数据的分辨率,从而提高了重建图像的质量。然而此方法只是动态保留小数点位数,并没有处理信噪比极低的信号和小于零的异常信号。
期刊doi:10.1117/12.2043876提出了一种针对信号水平非常低的信号处理方法,可以用来处理暗电流校正中会出现的问题。该方法根据信号水平非常低时的信号噪声特点,在投影域内,对不同程度的低信号进行不同平滑程度的高斯滤波,以抑制信号非常低时电子噪声的影响。然而对于小于零的异常信号,邻域滤波不一定能完全消除这种异常情况。
发明内容
为了克服上述技术缺陷,本发明的目的在于提供一种直接一次采集暗电流信号,按照噪声模型进行随机过程模拟,并对各种情况计算合适的信号的CT扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质。
本发明公开了一种CT扫描设备的探测信号处理方法,包括如下步骤:将所述探测信号减去噪声信号后获取第一信号I1;预设校正阈值T,当第一信号I1大于校正阈值T时,则将第一信号I1作为输出信号Iout输出;当第一信号I1小于校正阈值T时,通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出。
优选地,所述当第一信号I1小于校正阈值T时,通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出包括:当第一信号I1小于校正阈值T时,判断第一信号I1是否小于等于0:当所述第一信号I1大于0,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2,迭代计算模拟噪声信号直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出;当第一信号I1小于等于0,则通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,对第一信号I1叠加补偿信号ΔIσ0作为输出信号Iout输出。
优选地,所述当第一信号I1小于等于0,则通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,对第一信号I1叠加补偿信号ΔIσ0作为输出信号Iout输出包括:预设一负数阈值Tneg,当第一信号I1小于等于0、且第一信号I1大于等于负数阈值Tneg时,则通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,对第一信号I1叠加补偿信号ΔIσ0作为输出信号Iout输出;当第一信号I1小于等于0、且第一信号I1小于负数阈值Tneg时,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1迭代叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出。
优选地,所述噪声拟合函数为:y(x)=a0+a1x+a2x2+...+anxn,其中,an为拟合系数,x∈[0,1)为概率分布,x从范围[0,1)中随机取值,n为拟合函数的拟合多次项。
优选地,模拟噪声信号ΔIσ根据如下公式计算获取:ΔIσ=σ*y(x),其中,σ为第一信号I1在高斯分布内的方差。
优选地,所述通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0包括:通过随机函数获取随机定值xout,将所述随机定值xout代入噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0;所述随机函数为:xout=p+(1-p)*y(x),其中,
Figure BDA0002960186700000031
Xhalf(min)为当前信号的概率转换函数。
优选地,所述信号的概率转换函数为:xhalf(m)=b0+b1m+b2m2+...+bnmn,其中,bn为拟合系数,m为信号偏离中心的方差倍数,n为拟合函数的拟合多次项,n∈[1,5]。。
本发明还公开了一种CT扫描设备的探测信号处理系统,包括信号采集模块和数据处理模块;所述信号采集模块获取所述CT扫描设备的探测信号;所述数据处理模块将所述探测信号减去噪声信号后获取第一信号I1,并预设校正阈值T;所述数据处理模块判断当第一信号I1大于校正阈值T时,则将第一信号I1作为输出信号Iout输出;当第一信号I1小于校正阈值T时,通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一所述的方法的步骤。
采用了上述技术方案后,与现有技术相比,具有以下有益效果:
1.针对探测信号水平非常低或小于零的异常数据进行处理,并不需要现有技术的两次记录、插值暗电流信号处理等步骤;而是直接一次采集暗电流信号,按照噪声模型进行随机过程模拟,并对各种情况计算合适的信号,排除这些不可靠的数据在后续校正系统中对其他正常数据的影响,且可保存小数点位数,保证数据的精确度;
2.不需要进行空间邻域的滤波,也就无需根据每个信号的信号水平计算相应的空间邻域滤波核,计算简单。
附图说明
图1为本发明提供的CT扫描设备的探测信号处理方法的流程框图;
图2为本发明提供的CT扫描设备的探测信号处理方法的大于0的探测信号的标准正太分布图;
图3为本发明提供的CT扫描设备的探测信号处理方法的小于0的探测信号的标准正太分布图;
图4为本发明提供的CT扫描设备的探测信号处理方法的图3映射后的正太分布图;
图5为本发明提供的CT扫描设备的探测信号处理方法的绝对值过大的负值的探测信号的正太分布图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本公开范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,除非另有规定和限定,需要说明的是,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是机械连接或电连接,也可以是两个元件内部的连通,可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
在后续的描述中,使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明,其本身并没有特定的意义。因此,“模块”与“部件”可以混合地使用。
本发明公开了一种CT扫描设备的探测信号处理方法,包括如下步骤:
将实际探测到的探测信号减去电子噪声信号后获取第一信号I1,电子噪声信号即为本领域的暗电流信号,直接一次采集获取暗电流信号。
接着判断去除暗电流信号后的第一信号I1是否符合采集信号的标准,即预设校正阈值T,判断第一信号I1与校正阈值T的关系:
当第一信号I1大于校正阈值T时,说明第一信号I1符合采集信号的标准,则将第一信号I1作为输出信号Iout输出;
当第一信号I1小于校正阈值T时,说明第一信号I1不符合采集信号的标准,需要对第一信号I1进行处理后使其符合采集信号的标准才可输出,本发明通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2,判断第二信号I2是否大于0,若小于等于0,则继续迭代计算叠加模拟噪声信号ΔIσ直至第二信号I2大于0,才将第二信号I2作为输出信号Iout输出。
更进一步地,在第一信号I1小于校正阈值T的情况下,实际处理过程中还存在第一信号I1小于等于0,不符合客观的物理规律的情况,故需要将此情况识别并另做处理,具体的:
当第一信号I1大于0,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号,迭代计算I2直至第二信号I2大于0,才将第二信号I2作为输出信号Iout输出;
而当第一信号I1小于等于0,则需要通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,通过补偿信号与第一信号I1的相加使其大于0,符合客观物理规律,最后输出叠加了补偿信号ΔIσ0的第一信号I1
更进一步地,第一信号I1小于等于0的情况下,还存在第一信号I1的绝对值过大的情况,在这种情况下,若直接通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,会导致补偿信号ΔIσ0的数据极不稳定,存在误差的可能性较大,故需要将此情况识别并另做处理,具体的:
预设一负数阈值Tneg,通过负数阈值Tneg标定一负值范围,位于该负值范围内的第一信号I1则可直接通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0;二不位于该负值范围内的第一信号I1则需要另做处理:
当第一信号I1大于等于负数阈值Tneg时,则通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,对第一信号I1一次性叠加补偿信号ΔIσ0作为输出信号Iout输出;
当第一信号I1小于负数阈值Tneg时,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2直至第二信号I2大于0,才将第二信号I2作为输出信号Iout输出。
下面说明随机函数和噪声拟合函数的获取原理。
探测信号水平极低时,探测器噪声的主要占比为电子噪声,而电子噪声的分布近似高斯分布,噪声方差为σ。因此可以对电子噪声的随机过程进行模拟。
对于信号水平、信噪比极低的数据,使用完整的高斯分布模拟噪声。标准正太分布X~N(0,1),参见附图2,示出了n倍方法的高斯分布图,例如附图2(a)中,n=3。对标准正太分布X~N(0,1)的进行积分,模拟计算后,积分分布结果如图2(b)所示,附图2(c)示出了图2(b)积分分布的反函数。
对附图2(c)所示的反函数进行多项式拟合,得到噪声拟合函数:
y(x)=a0+a1x+a2x2+...+anxn
其中,y代表高斯分布的方差倍数,an为拟合系数,x∈[0,1)为概率分布,x由计算机在范围[0,1)中随机取值。
在本实施例中,取n为5,则噪声拟合函数为:
y(x)=a0+a1x+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5
通过噪声拟合函数获取y(x)后,通过公式ΔIσ=σ*y(x)获取模拟噪声信号ΔIσ
对于不符合物理规律的小于零的信号,需要对这些负值信号加入正方向的噪声模拟,即补偿信号,因此使用正方向部分的高斯分布模拟噪声。标准正太分布X~N(0,1)的正方向部分,如图3(a)所示。对标准正太分布X~N(0,1)正方向部分的进行积分,模拟计算后,积分分布结果如图3(b)所示,图3(b)积分分布的反函数如图3(c)所示。
为了方便计算机模拟运算,把图3(b)、(c)中的概率分布x范围由[0.5,1]映射到[0,1],映射结果如图4所示。图4(a)为映射后的积分分布函数,图4(b)为积分分布函数的反函数。
对图4(a)积分分布函数和图4(b)积分分布函数的反函数进行多项式拟合,得到积分分布函数和积分分布函数的反函数:
xhalf(m)=b0+b1m+b2m2+b3m3+b4m4+b5m5
yhalf(x)=c0+c1x+c2x2+c3x3+c4x4+c5x5
其中,m、yhalf代表输入的高斯分布的方差倍数,x∈[0,1)为概率分布,x由计算机在范围[0,1)中随机取值。
对于绝对值不大的负值信号,可以通过一次的随机过程生成足够的补偿信号。因此,针对小于零区间的负值信号设置负数阈值Tneg,对于在负值范围[0,Tneg」内范围之内的负值的第一信号I1,将
Figure BDA0002960186700000071
代入积分分布函数计算出对应的概率位置xin,然后在[xin,1]
之间的范围内进行随机取值,获取随机定值xout,再通过积分分布函数的反函数计算出对应输出的补偿信号ΔIσ0=σ*yhalf(xout),其中,经过化简运算,可得出随机函数为:
xout=x+(1-x)*xhalf(min);
其中,x∈[0,1)代表概率分布,由计算机在0到1的范围内等概率随机生成。这种方法可保证在一次的随机过程之内,使得I0+σ*yhalf(xout)>0。
而对于绝对值较大的负值信号,如图5所示,由于图4(b)的积分分布函数的反函数在yhalf(x)靠近1处的梯度非常大,曲线非常陡峭,因此在此区域对yhalf(x)产生的微扰非常大,要求计算机随机过程生成的随机数精度非常高,否则将会产生较大的误差。
因此,对于在[Tneg,-∞」范围内的负值的第一信号I1,则同样通过噪声拟合函数生成正向的模拟噪声信号ΔIσ,多次迭代叠加到第一信号I1上,直到第一信号I1大于零为止。
综上所述,参见附图1,本发明在获取了第一信号I1后,先判断其是否大于校正阈值T:
S1、若是,则直接输出第一信号I1
S2、若否,则继续判断其是否大于0:
S201、若是,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,多次叠加到第一信号I1上,直到第一信号I1大于零为止,叠加后的信号记为第二信号I2,输出第二信号I2
S202、若否,则继续判断其绝对值是否小于负数阈值Tneg
S20201、若是,则通过随机函数获取获取随机定值xout,再通过积分分布函数的反函数计算出对应输出的补偿信号ΔIσ0=σ*yhalf(xout),将补偿信号ΔIσ0与第一信号I1相加得到第二信号I2,输出第二信号I2
S20202、若否,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,多次迭代叠加到第一信号I1上,直到第一信号I1大于零为止,叠加后的信号记为第二信号I2,输出第二信号I2
本发明还公开了一种CT扫描设备的探测信号处理系统,包括信号采集模块和数据处理模块;信号采集模块获取CT扫描设备的探测信号;数据处理模块将探测信号减去噪声信号后获取第一信号I1,并预设校正阈值T;数据处理模块判断当第一信号I1大于校正阈值T时,则将第一信号I1作为输出信号Iout输出;当第一信号I1小于校正阈值T时,通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述任一的方法的步骤。
应当注意的是,本发明的实施例有较佳的实施性,且并非对本发明作任何形式的限制,任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例,但凡未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改或等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (7)

1.一种CT扫描设备的探测信号处理方法,其特征在于,包括如下步骤:
将所述探测信号减去噪声信号后获取第一信号I1
预设校正阈值T,当第一信号I1大于校正阈值T时,则将第一信号I1作为输出信号Iout输出;
当第一信号I1小于校正阈值T时,通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出包括:
当第一信号I1小于校正阈值T时,判断第一信号I1是否小于等于0:
当所述第一信号I1大于0,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2,迭代计算模拟噪声信号直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出;
当第一信号I1小于等于0,则通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,对第一信号I1叠加补偿信号ΔIσ0作为输出信号Iout输出包括:
预设一负数阈值Tneg,当第一信号I1小于等于0、且第一信号I1大于等于负数阈值Tneg时,则通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,对第一信号I1叠加补偿信号ΔIσ0作为输出信号Iout输出;
当第一信号I1小于等于0、且第一信号I1小于负数阈值Tneg时,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1迭代叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出。
2.根据权利要求1所述的探测信号处理方法,其特征在于,所述噪声拟合函数为:
y(x)=a0+a1x+a2x2+...+anxn,其中,an为拟合系数,x∈[0,1)为概率分布,x从范围[0,1)中随机取值,n为拟合函数的拟合多次项。
3.根据权利要求2所述的探测信号处理方法,其特征在于,模拟噪声信号ΔIσ根据如下公式计算获取:
ΔIσ=σ*y(x),其中,σ为第一信号I1在高斯分布内的方差。
4.根据权利要求2所述的探测信号处理方法,其特征在于,所述通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0包括:
通过随机函数获取随机定值xout,将所述随机定值xout代入噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0
所述随机函数为:
Figure FDA0003632468250000022
其中,
Figure FDA0003632468250000021
Xhalf(min)为当前信号的概率转换函数。
5.根据权利要求2所述的探测信号处理方法,其特征在于,所述信号的概率转换函数为:Xhalf(m)=b0+b1m+b2m2+...+bnmn,其中,bn为拟合系数,m为信号偏离中心的方差倍数,n为拟合函数的拟合多次项,n∈[1,5]。
6.一种CT扫描设备的探测信号处理系统,其特征在于,包括信号采集模块和数据处理模块;
所述信号采集模块获取所述CT扫描设备的探测信号;
所述数据处理模块将所述探测信号减去噪声信号后获取第一信号I1,并预设校正阈值T;所述数据处理模块判断当第一信号I1大于校正阈值T时,则将第一信号I1作为输出信号Iout输出;当第一信号I1小于校正阈值T时,通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出;
当第一信号I1小于校正阈值T时,所述数据处理模块判断第一信号I1是否小于等于0:
当所述第一信号I1大于0,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2,迭代计算模拟噪声信号直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出;
当第一信号I1小于等于0,则通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,对第一信号I1叠加补偿信号ΔIσ0作为输出信号Iout输出包括:
所述数据处理模块预设一负数阈值Tneg,当第一信号I1小于等于0、且第一信号I1大于等于负数阈值Tneg时,则通过随机函数和噪声拟合函数获取补偿信号ΔIσ0,对第一信号I1叠加补偿信号ΔIσ0作为输出信号Iout输出;
当第一信号I1小于等于0、且第一信号I1小于负数阈值Tneg时,则通过噪声拟合函数获取模拟噪声信号ΔIσ,对第一信号I1迭代叠加噪声信号ΔIσ获取第二信号I2迭代计算直至第二信号I2大于0,则将第二信号I2作为输出信号Iout输出。
7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一所述的方法的步骤。
CN202110236058.6A 2021-03-03 2021-03-03 Ct扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质 Active CN112816510B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110236058.6A CN112816510B (zh) 2021-03-03 2021-03-03 Ct扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110236058.6A CN112816510B (zh) 2021-03-03 2021-03-03 Ct扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112816510A CN112816510A (zh) 2021-05-18
CN112816510B true CN112816510B (zh) 2022-06-21

Family

ID=75862747

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110236058.6A Active CN112816510B (zh) 2021-03-03 2021-03-03 Ct扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112816510B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2840087A1 (fr) * 2002-05-22 2003-11-28 Centre Nat Etd Spatiales Depollution d'image numerique bruitee et comprimee
CN205426824U (zh) * 2016-02-29 2016-08-03 江苏美伦影像系统有限公司 一种x射线探测器电路
CN109155058A (zh) * 2016-04-20 2019-01-04 迈克尔逊诊断有限公司 补偿光学相干断层成像术扫描
CN109885903A (zh) * 2019-01-29 2019-06-14 吉林大学 一种基于模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法
CN110009707A (zh) * 2019-04-09 2019-07-12 上海联影医疗科技有限公司 图像散射校正方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110559001A (zh) * 2019-09-03 2019-12-13 明峰医疗系统股份有限公司 一种ct扫描仪散焦辐射强度分布测量方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9689812B2 (en) * 2014-10-15 2017-06-27 Morpho Detection, Llc Systems and methods for generating two-dimensional images from projection data

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2840087A1 (fr) * 2002-05-22 2003-11-28 Centre Nat Etd Spatiales Depollution d'image numerique bruitee et comprimee
CN205426824U (zh) * 2016-02-29 2016-08-03 江苏美伦影像系统有限公司 一种x射线探测器电路
CN109155058A (zh) * 2016-04-20 2019-01-04 迈克尔逊诊断有限公司 补偿光学相干断层成像术扫描
CN109885903A (zh) * 2019-01-29 2019-06-14 吉林大学 一种基于模型的地面核磁共振信号尖峰噪声去除方法
CN110009707A (zh) * 2019-04-09 2019-07-12 上海联影医疗科技有限公司 图像散射校正方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110559001A (zh) * 2019-09-03 2019-12-13 明峰医疗系统股份有限公司 一种ct扫描仪散焦辐射强度分布测量方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
近地表反射和折射法的进展及应用;刘江平等;《地球物理学报》;20150930;第58卷(第9期);第3286-3305页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112816510A (zh) 2021-05-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2533197B1 (en) Parameter-less noise reduction filter
Van Gompel et al. Iterative correction of beam hardening artifacts in CT
US9996910B2 (en) Radiographic image processing device, method, and recording medium
US20100328313A1 (en) Advanced clustering method for material separation in dual energy ct
Byl et al. Photon‐counting normalized metal artifact reduction (NMAR) in diagnostic CT
CN111899188B (zh) 一种神经网络学习的锥束ct噪声估计与抑制方法
JPH05304605A (ja) フィルム画像補正方法及びシステム
JP6156847B2 (ja) 放射線画像処理装置および方法並びにプログラム
CN110636796B (zh) X射线暗场成像中的射束硬化校正
EP3631763B1 (en) Method and devices for image reconstruction
CN114972115B (zh) 一种图像降噪方法、装置、设备及介质
CN110458827A (zh) 医学影像坏点的检测方法、装置、设备及介质
JP2001309915A (ja) Ctイメージング・システムの検出器のための高次主減衰補正
US11337671B2 (en) Methods and systems for improved spectral fidelity for material decomposition
CN112816510B (zh) Ct扫描设备的探测信号处理方法、系统及计算机可读存储介质
JP2006026412A (ja) 投影データから断層画像を再構成するための装置の検出器信号の補正方法
WO2022031848A1 (en) Estimating background radiation from unknown sources
CN110246199B (zh) 一种面向能谱ct的投影域数据噪声去除方法
JP4488772B2 (ja) 放射線画像診断装置および放射線画像診断装置のデータ処理方法
Yu et al. Heel effect adaptive flat field correction of digital x‐ray detectors
EP3920144A1 (en) Methods and systems for multi-material decomposition
CN112712572B (zh) Ct扫描设备的低信号噪声的抑制方法、系统及计算机可读存储介质
CN108780573B (zh) 图像重建
CN112288762A (zh) 一种有限角度ct扫描的离散迭代重建方法
CN106875342B (zh) 一种计算机断层图像处理方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant