CN115297779A - 用于图像散射校正的噪声和伪影减少 - Google Patents

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Abstract

提供了一种成像装置和相关联的方法，以接收在主要分区中的测量投影数据，并通过将成像数据处理为两个单独的分量来校正散射，该两个分量为：非散射校正数据和仅散射数据。单独的图像处理(例如重建)允许使用适合于源数据的个性化数据处理，包括滤波器，从而集中于源数据的特定方面，包括例如噪声和伪影减少、分辨率、边缘保持等。组合单独处理的数据导致这些方面与改进的图像质量的优化平衡。

Description

用于图像散射校正的噪声和伪影减少
相关申请的交叉引用
本申请要求在2020年3月19日提交的题为“用于图像散射校正的噪声和伪影减少”的美国专利申请序列号16/823,560的优先权。本申请还涉及在2019年11月25日提交的题为“多模式辐射装置和方法”的美国专利申请序列号16/694,145，以及在2019年11月25日提交的题为“用于使用多源系统的可缩放视场成像的装置和方法”的美国专利申请序列号16/694,148，这两个申请的全部内容通过引用的方式并入本文。
技术领域
所公开的技术的方面涉及改进放射(radiological)图像处理期间的质量，包括例如减少与散射和散射校正相关联的噪声和伪影，并且更具体地涉及将散射校正(scatter-corrected)图像处理为非散射校正(non-scatter-corrected)分量和仅散射(scatter-only)分量。
背景技术
断层摄影(Tomography)是一种非侵入性的放射成像技术，其用于生成三维(3D)对象的横截面图像而不叠加组织(tissue)。断层摄影可以分类为传输(transmission)断层摄影，诸如计算机断层摄影(CT)和发射断层摄影，如单光子发射计算机断层摄影(SPECT)和正电子发射断层摄影(PET)。CT是一种基于穿过患者的x射线传输以产生身体部分的图像的技术。光子发射计算机断层摄影和正电子发射断层摄影提供关于注入患者体内的放射性核素(radionuclide)的3D图像信息，其示出器官内的代谢和生理活动。
在断层摄影扫描中，通过一个或多个旋转探测器(连同CT中的旋转辐射源)从围绕身体的许多不同角度获取投影。然后重建这些数据以形成身体的3D图像。例如，可以经由滤波反投影和迭代方法实现断层摄影图像的重建。
最终图像的质量受到几个因素的限制。其中一些是伽马射线光子的衰减和散射、探测效率、准直器-探测器系统的空间分辨率等。这些因素可导致差的空间分辨率、低对比度和/或高噪声水平。图像数据处理(例如，滤波)技术可用于改进图像的质量。
在CT中，包括锥束CT，由探测器元件探测到的主要(primary)信号表示从管出来、穿透患者身体并到达探测器或由探测器探测到的x射线。主要信号中的x射线沿着将管的管焦点连接到探测探测器元件的x射线路径行进。由同一元件探测的散射信号也表示散射到元件中的x射线。该主要信号允许CT图像的重建。然而，散射信号可能使CT图像在数量和质量上都退化。
在包括CT和锥束CT的各种放射成像模态中的散射可以解释所探测到的光子的重要部分。散射可负面地影响图像质量，包括对比度和定量准确度。因此，散射测量、估计和校正可应用于数据处理和图像重建，包括在图像引导放射治疗(Image-Guided RadiationTreatment，IGRT)的情况下。IGRT可以利用诸如CT的医学成像技术来收集患者在治疗之前、治疗期间和/或治疗之后的图像。
与没有散射校正相比，在各种放射成像模态中基于软件的散射校正可以显著地增加噪声。例如，在低计数扫描(低施加剂量和/或大的患者)的情况下，与在某些角度的散射校正相关联的显著散射噪声可能被放大并且在重建图像中表现为强的条纹伪影。因此，用于散射校正的噪声减少是图像生成的挑战性任务。
发明内容
在一个实施例中，一种生成放射(radiological)图像的方法包括从放射成像装置接收辐射(radiation)数据，其中辐射数据包括主要分量和散射分量，基于辐射数据并使用第一数据处理技术生成非散射校正数据集，估计辐射数据的散射分量，基于散射估计并使用第二数据处理技术生成仅散射数据集，其中第二数据处理技术不同于第一数据处理技术，以及基于非散射校正数据集和仅散射数据集生成图像。
关于一个实施例描述和/或示出的特征可以以相同的方式或类似的方式用于一个或多个其他实施例和/或与其他实施例的特征组合或代替其他实施例的特征。
本发明的描述不以任何方式限制权利要求中使用的词语或权利要求或发明的范围。权利要求中使用的词语具有其全部普通含义。
附图说明
在并入说明书并构成说明书的一部分的附图中，示出了本发明的实施例，其与上面给出的本发明的一般描述和下面给出的详细描述一起用于例证本发明的实施例。将理解的是，附图中所示的元素边界(例如，框、框组或其他形状)表示边界的一个实施例。在一些实施例中，一个元素可以被设计为多个元素，或者多个元素可以被设计为一个元素。在一些实施例中，被示为另一元素的内部部件的元素可以被实现为外部部件，反之亦然。此外，元素可以不按比例绘制。
图1是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的示例性方法的流程图。
图2是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法的流程图。
图3是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法的流程图。
图4是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法的流程图。
图5是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法的流程图。
图6是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法的流程图。
图7A是未利用散射校正生成的示例性图像。
图7B是利用散射校正生成的示例性图像。
图7C是利用跟随有高斯低通滤波器的散射校正生成的示例性图像。
图8A是来自图7C的示例性图像的较大视图。
图8B是通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成的示例性图像。
图9示出了与来自图7A-7C和8B的示例性图像相关联的示例性噪声测量的比较。
图10示出了与来自图7A-7C和8B的示例性图像相关联的示例性线积分值沿着图9所示的线轮廓的比较。
图11示出了图10中所示的线积分值的部分的分解图。
图12示出了与传统图像处理和将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置的示例性实施例相关联的示例性图像和CT值的比较。
图13是根据所公开技术的一个方面的示例性成像装置的透视图。
图14是根据所公开技术的一个方面的集成到示例性放射治疗设备中的成像装置的示意图。
图15是示例性准直投影到探测器上的示意图。
图16是描绘散射校正的示例性方法的流程图。
图17是描绘使用放射治疗设备内的成像装置的IGRT的示例性方法的流程图。
具体实施方式
以下包括在整个公开中可以使用的示例性术语的定义。所有术语的单数和复数形式都落入每个含义内。
如本文所使用的“部件(component)”可以被定义为硬件的一部分、软件的一部分或其组合。硬件的一部分可以至少包括处理器和存储器的一部分，其中存储器包括要执行的指令。部件可以与设备相关联。
如本文所使用的“逻辑”与“电路”同义，包括但不限于硬件、固件、软件和/或执行(一个或多个)功能或(一个或多个)动作的每个的组合。例如，基于期望的应用或需要，逻辑可以包括软件控制的微处理器、诸如专用集成电路(ASIC)的离散逻辑、或其他编程的逻辑设备和/或控制器。逻辑也可完全体现为软件。
如本文所使用的“处理器”包括但不限于实际上任何数量的处理器系统或独立处理器中的一个或多个，例如任何组合的微处理器、微控制器、中央处理单元(CPU)和数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、图形处理单元(GPU)。处理器可以与支持处理器的操作的各种其他电路相关联，例如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、时钟、解码器、存储器控制器或中断控制器等。这些支持电路可以在处理器或其相关联的电子封装的内部或外部。支持电路与处理器操作地通信。支持电路不一定在框图或其他附图中与处理器分开示出。
如本文所使用的“信号”包括但不限于一个或多个电信号，包括模拟或数字信号、一个或多个计算机指令、比特或比特流等。
如本文所使用的“软件”包括但不限于一个或多个计算机可读和/或可执行指令，其使得计算机、处理器、逻辑和/或其他电子设备以期望的方式执行功能、动作和/或行为。指令可以以各种形式体现，诸如例程、算法、模块或包括来自动态链接源或库的单独应用或代码的程序。
虽然已经提供了上述示例性定义，但申请人的意图是，与本说明书一致的最宽的合理解释被用于这些和其他术语。
在CT扫描中，x射线参考数据(I0)是当没有患者(以及患者台)时的信号。当获取原始或患者数据(Id)时，计算通量(flux)与每个探测器元件处的信号的比率。如果患者数据仅具有主要信号(Pr)，则比率的对数是患者沿相应x射线路径的线性衰减的线积分。随后，可以根据由所有探测器元件在围绕患者的许多角度上测量的线积分来重建CT图像。
由于所探测的信号包括主要信号(Pr)和散射信号(Sc)两者，其中Id＝Pr+Sc，参考信号与探测器信号的比率I0/Id的直接计算不再是患者沿x射线路径(l)的线性衰减的积分，因为其被信号中的散射分量(Sc)污染。明确地，正确的线积分应当是l＝log(I0/Pr)。但是随着散射，计算的比率在等式1中示出：
ld＝log(I0/Id), (1)
其中Id＝Pr+Sc。
由于散射(Sc)是正值，没有散射校正，计算的线积分将小于真实的线积分(没有(Sc))。使用污染的线积分ld的重建将导致图像中的定量偏差，并且定性地减少对比度并将伪影引入图像。
为了处理上述散射问题，临床CT系统可以使用硬件方法以进行在前期数据采集期间和一旦数据被采集之后的最小化散射，以及应用软件方法来校正测量数据中的残余散射。后者可以被称为散射校正。
散射校正的原理是估计散射(Sc_est)并从患者数据中去除或减去估计的散射，并根据等式2计算校正线积分：
Figure BDA0003849735260000071
如果该方法是精确的，使得散射估计(Sc_est)与测量数据中的散射分量相同，则等式2导致正确的线积分，这将允许精确的CT图像重建。
然而，从图像噪声的观点来看，散射校正增加了所计算的线积分中的噪声，导致重建图像中的噪声增加。没有散射校正线积分的方差(噪声)在等式3中示出：
Figure BDA0003849735260000072
其中Var_Id是测量的患者数据Id的方差，假设I0的方差为0。
散射校正之后的线积分的方差在等式4中示出：
Figure BDA0003849735260000073
其中Var_Sc_est是估计的散射(Sc_est)的方差(噪声)(假设估计的散射的噪声独立于测量数据的噪声)。
比较等式4中的散射校正线积分的噪声和等式3中的非散射校正线积分的噪声，表明即使散射估计(Sc_est)没有噪声，计算的线积分的噪声也被以等式5中所示的因子放大：
Figure BDA0003849735260000074
当测量数据中的散射百分比增加时，等式5中的噪声放大增加。例如，如果50％的测量数据是散射的，那么噪声被放大4倍。在使用抗散射栅格(grid)的锥束CT系统中，其中剩余散射可以是数据的30％。等式5预测与没有散射校正相比，利用散射校正的噪声放大大约2倍。在具有平板探测器的锥束CT中，其中没有部署抗散射栅格，散射可以大于总测量数据的50％，并且患者越大，散射越多。
使用传统的噪声减少方法进行散射校正可以：(a)减少估计的散射的噪声，这对应于减少等式4的右手侧中的第二项中的噪声；(b)减少经散射校正的原始(raw)数据或线积分中的噪声；(c)将迭代重建中的散射建模为对所估计的主要图像的附加项，并且将所估计的主要图像和散射的和(sum)与测量数据进行比较；(d)调节重建中的噪声；或者(e)对散射校正图像进行滤波/去噪。
虽然所有这些方法在某些情况下可能具有一定程度的益处，但是缺点很多。对于方法(a)，即使可以使散射完美而没有噪声，噪声仍然被放大等式5中所示的倍数，并且在具有大量散射的CT扫描中可能非常显著，尤其是对于具有大成像视场并且没有抗散射栅格的锥束CT。(b)中的方法不仅具有(a)的缺点，而且可能丢失信号(分辨率和对比度)，因为原始数据由于噪声减少而被滤波。(c)中的方法不仅需要更复杂的重建算法和更长的重建时间，而且噪声减少是有限的。(d)中的方法受到如何设计正则化的挑战。如果将散射校正图像看作非散射校正分量和散射校正分量的组合，则可以容易地理解该挑战。非散射校正分量具有比散射校正分量低得多的噪声。因此，当对整个图像应用正则化以优化针对高噪声散射分量的噪声减少时，其趋向于过度正则化图像的低噪声非散射校正分量。在(e)中的后重建图像处理(滤波)/去噪与(d)在不能够优化具有非常不同的噪声水平的两个分量方面具有相同的挑战。
在本文公开的实施例中，散射校正图像可以被处置为两个分量的组合：一个是非散射校正分量，另一个是仅散射分量。等式2中的线积分被重写为两个分量的和，如等式6所示：
Figure BDA0003849735260000091
等式6的右手侧中的第一项是没有散射校正的线积分。方括号中的项是线积分的散射校正分量。对于分析重建，校正线积分的重建等同于分别重建两项以生成两幅图像，然后将两幅图像求和以获得最终的散射校正图像。从第一项重建的图像等同于传统的非散射校正图像(noSC图像)。从第二项重建的图像可以被称为仅散射图像(仅散射图像，Scatter-only image)。明确地，如等式7所示：
CT图像＝noSC图像+仅散射图像 (7)
以这种方式，可以从患者数据中去除散射估计(Sc_est)。从上面的分析可以清楚地看出，仅散射图像携带与散射校正相关的噪声和伪影。noSC图像比仅散射图像具有低得多的噪声，并且整个CT图像是两者的组合。
无论是在原始数据中还是在重建后图像中，还是在重建过程中，与散射校正相关联的传统噪声减少基本上是对数据/图像的组合的noSC分量和仅散射分量进行的，即使这两个分量具有非常不同的噪声水平。最佳地抑制仅散射分量中的噪声的方法可能导致noSC分量的过平滑(因此分辨率退化)；并且最小化分辨率退化的方法可能不能有效地抑制与散射校正相关联的噪声。
本文描述的实施例实现了散射校正之后的改进的图像质量，包括例如充分的噪声减少和最小的分辨率退化。在这些实施例中，与noSC图像分开地并且不同地处置仅散射图像可以减少与散射和散射校正相关联的噪声和伪影。由于仅散射图像中的高得多的噪声，可以将较强的噪声抑制数据处理技术(例如，滤波器)应用于仅散射图像以优化噪声减少。然而，较轻的噪声抑制数据处理技术(例如，滤波器)可以应用于noSC图像以最小化分辨率损失。因此，独立地优化等式7中的两个图像分量，并且组合的最终图像(例如CT图像)可以具有噪声减少和分辨率保持的优化折衷。
在一些实施例中，使用noSC图像来引导高噪声仅散射图像的噪声减少可具有进一步的益处。由于noSC图像具有比仅散射图像低得多的噪声水平，所以它可以用于引导仅散射图像的噪声减少。例如，“引导”可以包括确定滤波器内核和任何相关联的参数。这种引导的仅散射图像的噪声减少可以导致具有与noSC图像相似或甚至更低的噪声的仅散射图像。noSC图像中的边缘可以提供对仅散射图像的数据处理(例如，滤波)的可靠的边缘保持引导。因此，组合的最终图像(例如CT图像)可以具有与noSC图像中的噪声水平相似的噪声水平，同时边缘保持被优化。
在各种实施例中，不同地重建等式6的右手侧中的两个分量，例如，使用较高分辨率滤波器(内核)来重建noSC分量，并且使用更平滑的滤波器(较低分辨率内核)来重建仅散射分量。
以下流程图和框图示出了与散射校正和/或图像生成相关联的示例性配置和方法。示例性方法可以在逻辑、软件、硬件或其他们的组合中执行。另外，尽管以一定顺序呈现了过程和方法，但是可以以不同的顺序执行方框，包括串行和/或并行。因此，包括成像、基于图像的预递送步骤和治疗递送的以下步骤，尽管顺序地示出，但是可以同时执行，包括实时执行。此外，可以使用附加步骤或更少步骤。
图1是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置(例如，经由数据处理技术、算法、滤波器等处理)而生成放射图像的示例性方法100的流程图。以这种方式，与应用于组合数据的数据处理技术相反，应用于非散射校正分量和仅散射分量的数据处理技术是分离的和不同的。在该实施例中，在步骤110执行患者扫描，生成辐射/患者数据(Id)115。还生成散射估计(Sc_est)117。散射估计117可以以任何适当的方式生成，包括基于患者数据115、仅散射测量和/或与扫描装置相关联的信息，包括例如扫描模型、参数、设置等。在各种实施例中，仅散射测量可以来自辐射探测器的有效部分，例如，通过波束成形器或准直器阻挡直接辐射(主要数据)。
以这种方式，该方法然后继续将成像数据作为上面详述的两个分量的组合来处置(如等式7中所示)：1)非散射校正分量；以及2)仅散射分量。
在步骤120，该方法基于患者数据115并使用数据处理技术122(该数据处理技术122可以包括例如滤波器)生成至少一个非散射校正数据集145(例如，线积分、图像和/或其他数据)。在步骤130，该方法基于散射估计117并使用数据处理技术132(该数据处理技术132可以包括例如另一滤波器)生成至少一个仅散射数据集155(例如，线积分、图像和/或其他数据)。在各种实施例中，并且如下面在其他实施例中所讨论的，在步骤120、130期间，包括在图像数据处理的不同步骤或子步骤期间，可以利用一种或多种类型的数据处理技术。
如本文所述，数据处理技术或步骤包括成像数据的基于软件的数学处理(例如，应用于与图像数据的像素/体素相关联的数据的操作)。将数据处理技术应用于成像数据的主要目标可以包括抑制噪声、保持空间分辨率和对比度、平滑、减少伪影和边缘增强。
例如，在各种实施例中，数据处理技术或步骤可以包括将一个或多个滤波器应用于数据。在图像处理中，这些滤波器可以包括例如内核、卷积矩阵、掩模等。这些滤波器可以用于模糊、锐化、压纹、边缘检测等。例如，在若干实施例中，这通过在内核与图像之间进行卷积来完成。可以在重建之前、期间和/或之后将包括经由滤波器的数据处理应用于成像数据。例如，在一个实施例中，辐射/患者数据(Id)115包括原始x射线数据，其是在CT扫描期间所有测量的探测器信号的值。在校准之后，例如对于管输出和波束硬化的波动，考虑每个x射线信号的衰减特性并将其与射线位置相关联。根据这些数据，重建CT图像，包括使用如卷积滤波和反投影的数学过程。卷积滤波器是在CT成像数据的图像重建期间应用的数学滤波函数(内核)。重建滤波器可以包括sinc滤波器(例如，加窗(例如，兰克索斯(Lanczos)，凯撒(Kaiser))、样条等)、高斯、B样条(例如，盒式滤波器、帐篷滤波器)等。
可以根据源数据的类型(例如，主要数据、主要数据和散射数据、仅散射数据等)、应用(CT、CBCT、PET、SPECT等)、期望的计算速度、组织特性等来选择各种类型的数据处理技术，包括例如经由滤波器，可以用于平滑或增强边缘。其他类型的数据处理技术可以包括例如通过小波变换、奇异值分解等的噪声减少。例如，对于奇异值分解，不同的特征值可以用于仅散射分量和非散射分量。在以下实施例中对滤波器的引用是示例性的；也可以使用其他类型的数据处理技术来代替滤波器或作为滤波器的补充。
在各种实施例中，数据处理技术132不同于数据处理技术122，其中数据处理技术(例如，滤波器)122、132及其相关联的参数具体针对相关联的数据115、117。以此方式，数据处理技术122、132可针对源数据115、117单独优化。例如，在处理单独的数据115、117期间，分别利用不同的数据处理技术122、132可以实现充分的噪声减少和最小的分辨率退化。在这些实施例中，如上所述，与患者数据115(noSC)分开地并且不同地处理散射估计117(Scatter-only)可以提高质量(例如，减少与散射和散射校正相关联的噪声和伪影)。具体地，例如，由于散射估计117中的较高噪声，具有较强噪声抑制(例如，平滑内核)的数据处理技术(例如，滤波器)132可以应用于仅散射图像数据以优化噪声减少。相反，具有较轻噪声抑制(例如，高分辨率内核)的数据处理技术(例如，滤波器)122可以应用于非散射校正图像数据，以最小化分辨率损失。以这种方式，独立地处理(优化)两个成像数据分量(非散射校正分量和仅散射分量，如等式7所示)。
在一些实施例中，在由数据处理技术(例如，滤波器)122处理之前或之后的非散射校正图像/数据可以用于引导由数据处理技术(例如，滤波器)132对相对高的噪声的仅散射图像/数据的处理(例如，以确定用于噪声减少的滤波器内核)。如上所述，由于非散射校正图像/数据具有比仅散射图像/数据低得多的噪声水平，所以它可用于在步骤130引导仅散射图像/数据的噪声减少。
在步骤160，该方法基于非散射校正数据集145和仅散射数据集155(例如，通过从患者数据中去除散射)生成患者图像165。例如，在数据集是线积分分量的实施例中，仅散射数据集155可被添加到非散射校正数据集145以产生患者图像165。在一个示例性实施例中，基于步骤120、130处的独立处理，利用上述相应的数据处理技术(例如滤波器)122、132，组合的最终图像165(例如CT图像)可以具有噪声减少和分辨率保持的优化折衷。
方法100可应用于在重建之前或之后(即，在数据或体积/图像域中)处理成像数据的实施例，包括在以下实施例中详述的那些。以下实施例中对可选滤波器的引用被用作示例性数据处理。可以使用其他类型的数据处理技术，而不用、代替或附加于所提及的示例性滤波器。
图2是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法200的流程图。在该实施例中，可以如方法100中所述生成辐射/患者数据(Id)115和散射估计(Sc_est)117，包括经由患者扫描110。
在步骤221，该方法基于患者数据115生成至少一个非散射校正线积分。接下来，在步骤222重建非散射校正线积分，并在步骤225处理以生成非散射校正图像245。这些步骤222、225可以一起执行或以任何顺序执行。例如，在这个实施例和下面提到的其他实施例中，重建和数据处理可以被组合(例如，其中数据的重建可以包括数据处理)，可以包括每个步骤中的一个或多个，和/或可以包括一个或多个数据处理技术。在一个实施例中，如果步骤222、225被分开执行(如图2所示)，则每个步骤可以利用相关联的滤波器223、226。在另一实施例中，如果步骤222、225被一起执行，则可以仅利用一个滤波器223。如上所述，在各种实施例中，处理可以在重建之前、期间和/或之后执行。在一个实施例中，步骤221、222、225可以与步骤120的示例性实现方式相关联。
在步骤231，该方法基于散射估计117生成至少一个仅散射线积分。接下来，在步骤232重建仅散射线积分，并在步骤235处理以生成仅散射图像255。这些步骤232、235可以一起执行或以任何顺序执行。在一个实施例中，如果步骤232、235被分开执行(如图2所示)，则每个步骤可以利用相关联的滤波器233、236。在另一实施例中，如果步骤232、235被一起执行，则可以仅利用一个滤波器233。如上所述，在各种实施例中，处理可以在重建之前、期间和/或之后执行。在一个实施例中，步骤231、232、235可以与步骤130的示例性实现方式相关联。
如上所述，在各种实施例中，一个或多个滤波器233、236不同于一个或多个滤波器223、226，其中滤波器及其相关联的参数可具体针对相关联的数据115、117。如上详细所述，可以针对源数据115、117分别优化滤波器，独立地优化两个成像数据分量(非散射校正分量和仅散射分量，如等式7所示)的处理(滤波)。
在一些实施例中，在处理之前或之后，非散射校正图像245可用于引导相对高的噪声的仅散射图像/数据的处理，例如，利用滤波器233和/或滤波器236(即，确定滤波器内核，例如，用于噪声减少)。例如，在一个实施例中，仅散射数据的数据处理可包括应用高斯滤波器，其使用非散射校正图像245中的体素差(voxel difference)来确定用于高斯滤波器的内核权重。当设计用于仅散射数据的滤波器时，具有较低噪声的非散射校正图像245可用于确定(引导)滤波器(例如，滤波器233或滤波器236)的内核，该滤波器的内核用于对仅散射数据进行滤波以生成仅散射图像255。在一个实施例中，这可以通过如下步骤来实现：减小针对边缘上(在非散射校正图像中)的像素的内核权重并且增加权重，或者增加没有边缘的区域(在非散射校正图像中)的内核大小，然后使用内核来过滤仅散射数据。如上所述，由于非散射校正图像/数据具有比仅散射图像/数据低得多的噪声水平，所以它可用于引导仅散射图像/数据的噪声减少。
在步骤260，该方法基于非散射校正图像245和仅散射图像255生成患者图像。例如，根据等式7，仅散射图像255可被添加到非散射校正图像245以产生患者图像。
图3是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法300的流程图。在该实施例中，可以如方法100中所述生成辐射/患者数据(Id)115和散射估计(Sc_est)117，包括经由患者扫描110。
在步骤321，该方法基于患者数据115生成至少一个非散射校正线积分。接下来，在步骤322重建非散射校正线积分，并在步骤325进行处理，以生成非散射校正图像345。这些步骤322、325可以一起执行或以任何顺序执行。在一个实施例中，如果步骤322、325被分开执行(如图3所示)，则每个步骤可以利用相关联的滤波器323、326。在另一实施例中，如果步骤322、325被一起执行，则可以仅利用一个滤波器323。如上所述，在各种实施例中，处理可以在重建之前、期间和/或之后执行。在一个实施例中，步骤321、322、325可以与步骤120的示例性实现方式相关联。
在步骤331，该方法基于患者数据115和散射估计117生成至少一个散射校正线积分。接下来，在步骤332重建散射校正线积分。滤波器333可以在重建之前、期间或之后被利用。然后，在步骤334，该方法确定来自步骤322的重建的非散射校正线积分和来自步骤332的重建的散射校正线积分之间的差值。例如，在一个实施例中，从散射校正图像减去非散射校正图像以产生仅散射图像数据。然后，在步骤335，可以使用滤波器336处理该差值以生成仅散射图像355。在一个实施例中，步骤331、332、334、335可以与步骤130的示例性实现方式相关联。
如上所述，在各种实施例中，一个或多个滤波器333、336不同于一个或多个滤波器323、326，其中滤波器及其相关联的参数可具体针对相关联的数据115、117。如上详细所述，可以针对源数据115、117分别优化滤波器，独立地优化两个成像数据分量(非散射校正分量和仅散射分量，如等式7所示)的处理(滤波)。
在一些实施例中，在处理之前或之后，非散射校正图像345可用于引导相对高的噪声的仅散射图像/数据的处理，例如，利用滤波器336(即，确定滤波器内核，例如，用于噪声减少)。如上所述，由于非散射校正图像/数据具有比仅散射图像/数据低得多的噪声水平，所以它可用于在步骤335引导仅散射图像的噪声减少。
在步骤360，该方法基于非散射校正图像345和仅散射图像355生成患者图像。例如，仅散射图像355可以被添加到非散射校正图像345以产生患者图像。
图4是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法400的流程图。在该实施例中，可以如方法100中所述生成辐射/患者数据(Id)115和散射估计(Sc_est)117，包括经由患者扫描110。
在步骤421，该方法基于患者数据115生成至少一个非散射校正线积分。接下来，在步骤422处理非散射校正线积分，并在步骤425重建以生成非散射校正图像445。这些步骤422、425可以一起执行或以任何顺序执行。在一个实施例中，如果步骤422、425被分开执行(如图4所示)，则每个步骤可以利用相关联的滤波器423、426。在另一实施例中，如果步骤422、425被一起执行，则可以仅利用一个滤波器426。如上所述，在各种实施例中，处理可以在重建之前、期间和/或之后执行。在一个实施例中，步骤421、422、425可以与步骤120的示例性实现方式相关联。
在步骤431，该方法基于散射估计117生成至少一个仅散射线积分。接下来，在步骤432处理仅散射线积分，并在步骤435重建以生成仅散射图像455。这些步骤432、435可以一起执行或以任何顺序执行。在一个实施例中，如果步骤432、435被分开执行(如图4所示)，则每个步骤可以利用相关联的滤波器433、436。在另一实施例中，如果步骤432、435一起执行，则可以仅利用一个滤波器436。如上所述，在各种实施例中，处理可以在重建之前、期间和/或之后执行。在一个实施例中，步骤431、432、435可以与步骤130的示例性实现方式相关联。
如上所述，在各种实施例中，一个或多个滤波器433、436不同于一个或多个滤波器423、426，其中滤波器及其相关联的参数可具体针对相关联的数据115、117。如上详细所述，可以针对源数据115、117分别优化滤波器，独立地优化两个成像数据分量(非散射校正分量和仅散射分量，如等式7所示)的处理(滤波)。
在一些实施例中，来自步骤421的非散射校正线积分在处理之前或之后，可以用于引导相对高的噪声的仅散射数据的处理，例如，利用滤波器433和/或滤波器436(例如，以确定用于噪声减少的滤波器内核)。如上所述，由于非散射校正数据具有比仅散射数据低得多的噪声水平，因此它可用于引导仅散射数据的噪声减少。
在步骤460，该方法基于非散射校正图像445和仅散射图像455生成患者图像。例如，仅散射图像455可以被添加到非散射校正图像445以产生患者图像。
图5是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法500的流程图。在该实施例中，可以如方法100中所述生成辐射/患者数据(Id)115和散射估计(Sc_est)117，包括经由患者扫描110。
在步骤521，该方法基于患者数据115生成至少一个非散射校正线积分。接下来，在步骤522处理非散射校正线积分，并在步骤525重建以生成非散射校正图像545。这些步骤522、525可以一起执行或以任何顺序执行。在一个实施例中，如果步骤522、525被分开执行(如图5所示)，则每个步骤可利用相关联的滤波器523、526。在另一个实施例中，如果步骤522、525被一起执行，则可以仅利用一个滤波器526。如上所述，在各种实施例中，处理可以在重建之前、期间和/或之后执行。在一个实施例中，步骤521、522、525可以与步骤120的示例性实现方式相关联。
在步骤531，该方法基于患者数据115和散射估计117生成至少一个散射校正线积分。接下来，在步骤532重建散射校正线积分。滤波器533可以在重建之前、期间或之后被利用。然后，在步骤534，该方法确定来自步骤525的重建的非散射校正线积分和来自步骤532的重建的散射校正线积分之间的差值。例如，在一个实施例中，从散射校正图像减去非散射校正图像以产生仅散射图像数据。然后，在步骤535，可以使用滤波器536来处理该差值以生成仅散射图像555。在一个实施例中，步骤531、532、534、535可以与步骤130的示例性实现方式相关联。
如上所述，在各种实施例中，一个或多个滤波器533、536不同于一个或多个滤波器523、526，其中滤波器及其相关联的参数可具体针对相关联的数据115、117。如上详细所述，可以针对源数据115、117分别优化滤波器，独立地优化两个成像数据分量(非散射校正分量和仅散射分量，如等式7所示)的处理(滤波)。
在一些实施例中，非散射校正图像545在处理之前或之后可用于引导相对高的噪声的仅散射图像/数据的处理，例如利用滤波器536(即，确定滤波器内核，例如用于噪声减少)。如上所述，由于非散射校正图像/数据具有比仅散射图像/数据低得多的噪声水平，所以它可用于在步骤535引导仅散射图像的噪声减少。
在步骤560，该方法基于非散射校正图像545和仅散射图像555生成患者图像。例如，仅散射图像555可被添加到非散射校正图像545以产生患者图像。
图6是描绘通过将成像数据作为非散射校正分量和仅散射分量来处置而生成放射图像的另一示例性方法600的流程图。在该实施例中，可以如方法100中所述生成辐射/患者数据(Id)115和散射估计(Sc_est)117，包括经由患者扫描110。
在步骤621，该方法基于患者数据115生成至少一个非散射校正线积分。接下来，在步骤622，使用滤波器623处理非散射校正线积分。在步骤631，该方法基于散射估计117生成至少一个仅散射线积分。接下来，在步骤632，使用滤波器633处理仅散射线积分。
如上所述，在各种实施例中，一个或多个滤波器633不同于一个或多个滤波器623，其中滤波器及其相关联的参数可具体针对相关联的数据115、117。如上详细所述，可以针对源数据115、117分别优化滤波器，独立地优化两个成像数据分量(非散射校正分量和仅散射分量，如等式7所示)的处理(滤波)。
在一些实施例中，在处理之前或之后，来自步骤621的非散射校正线积分可用于引导相对高的噪声的仅散射的数据的处理，例如，利用滤波器633(即，确定滤波器内核，例如用于噪声减少)。如上所述，由于非散射校正数据具有比仅散射数据低得多的噪声水平，因此它可用于引导仅散射数据的噪声减少。
然后，在步骤640，该方法例如通过确定来自步骤621、622的非散射校正线积分和来自步骤631、632的仅散射的线积分之间的差值来分离主要数据。例如，在一个实施例中，将仅散射线积分数据添加到非散射校正线积分数据，以产生仅主要线积分数据。然后，在步骤650，可以重建主要线积分数据，包括使用滤波器655。在步骤660，该方法生成患者图像665。
图7-11演示了实现骨盆模体的锥束CT扫描的示例性实施例的性能。与利用后重建(post-reconstruction)低通滤波器的传统方法相比，该示例的结果示出了大大改善的骨骼边界(图像中的边缘)保持和类似的噪声减少。而且，噪声模式比低通滤波器图像自然得多。
特别地，图7A-7C是用准直器孔径约10cm、在等中心处、125kVp、2.5mAs、360度视图/旋转和每秒24视图而采集的骨盆模型的锥束CT图像700。图7A-7C演示了利用没有利用上述两分量图像处理技术(即，如以上方法中所示，利用个性化滤波器分别处理非散射校正分量和仅散射分量)的传统图像处理所实现的图像质量。
图7A是未利用散射校正的图像710。图7B是利用散射校正的图像720。图7C是利用跟随有高斯低通滤波器的散射校正的图像730。如这些图像中所示，图像720中采用的散射校正使深拉伪影712(即，与图像710中的体模的外围相比，体模中间的强度的下降)最小化，但是图像噪声被放大并且条纹伪影被引入整个图像720。在图像730中使用低通滤波器的后重建处理减少了噪声和条纹伪影的幅度，但是牺牲了图像分辨率(例如，明显模糊的骨骼边界)。
图8A-8B示出了利用传统图像处理与实现上述两分量图像处理技术(即，用个性化滤波器分别处理非散射校正分量和仅散射分量)的示例性实施例实现的图像质量的比较800。具体地，图8A是来自图7C的图像730的较大视图，其使用跟随有高斯低通滤波器的传统散射校正。图8B是利用上述方法200的相同骨盆模体的图像810，其示出了与高斯滤波图像730相比的噪声和伪影减少以及改进的边缘保持性能。
特别地，为了生成图像810，基于noSC图像(例如，图2中的245)处理(滤波)仅散射图像，其中noSC图像被用作引导图像以确定或计算滤波内核。如在方法200中，使用与用于noSC图像的滤波器不同的滤波器处理(滤波)仅散射图像。在该实施例中，滤波内核是具有7×7×7大小的局部高斯内核，并且使用该体素与noSC图像中的中心体素的HU差值来计算每个体素的权重。noSC图像中的边缘信息自然地结合到用于仅散射图像的滤波器(内核)计算中，以保留仅散射图像中的对应边缘。结果图像810演示了有效的边缘保持以及噪声和伪像减少。
图9示出了与图像710、720、730、810相关联的噪声测量的比较900。特别地，来自不同处理的图像710、720、730、810的不同感兴趣区域(ROI)的平均水平和噪声测量被包括在表910中。注意，表910中的平均值是CT数加1000。noSC噪声数据、SC噪声数据和SC+高斯(SC+Gau)噪声数据分别与图7A-7C所示的三个图像710、720、730相关联。“示例”噪声数据与图8B中所示的图像810相关联。感兴趣区域包括ROI_中间912、ROI_外围914和线轮廓916(在图10中详细示出)。图像810的噪声水平类似于ROI_外围914中的noSC图像710，并低于ROI_中间912中的noSC图像710。SC+Gau图像730具有与ROI_中间912中的图像810类似的噪声，但是在ROI_外围914中具有较低的噪声。然而，如图8所示，SC+Gau图像730具有非常强的残余条纹伪影，其在图像810中是最小的。线轮廓916用于图10所示的线轮廓比较。
图10示出了与图像710、720、730、810相关联的线积分值沿着线轮廓916的比较1000。注意，线积分中的值是CT数加1000。“NoSc”线、“Sc”线和“Sc_高斯PF(Sc_GaussianPF)”线分别与通过图7A-7C中所示的三个图像710、720、730的线轮廓916相关联。“示例”线与图8B所示的通过图像810的线轮廓916相关联。图11示出了数据的部分1010的分解图1100。线轮廓还演示了示例性实施例在噪声和条纹伪影抑制和边缘保持方面的有效性。例如，当与noSc线相比时，Sc线具有夸大的峰和谷。而且，Sc_GaussianPF线在这些区域中过于平滑。相反，示例线具有被移除的散射分量，但是没有相关联的噪声、伪像、分辨率损失等。
图12示出了在具有环面(annulus)的Caphan扫描中与传统图像处理和上述两分量图像处理技术的示例性实施例相关联的图像和CT值的比较1200。该比较1200演示了显著的噪声减少，同时保留了小对象边界(视觉评估)。图像1210(非SC)没有散射校正。图像1220(SC)具有散射校正。根据上述两分量方法对图像1230(示例)进行散射校正。为了生成图像，在等角点利用具有4.5cm的孔径，实现CatPhan加环面扫描。图像1210、1220、1230用HU窗口[-400,200]显示。扫描参数为125kV、2.5mAs、480度视图/旋转和24帧/秒。表1250示出了ROI1212(中心—显示为圆形)、ROI 1214(中间—显示为虚线椭圆)和ROI 1216(外围—显示为实线椭圆)中的平均CT值+/-标准偏差，其中平均值是CT数加1000。利用示例性实施例的图像1230(示例)与散射校正图像1220(SC)相比具有更多的抑制噪声。在两个图像1220、1230中，小的对比度边界和对比度在视觉上是相同的。
如上文详细讨论的，所公开的技术的实施例涉及校正成像数据中的散射，包括利用来自成像扫描的患者数据(Id)和散射估计(Sc_est)。成像扫描可以由与扫描类型相关联的任何放射成像装置执行，包括x射线、CT、CBCT、SPECT、PET、MR等。这些方法可以用于在来自这些成像扫描的成像数据中的散射校正，例如，用于噪声和伪影减少。尽管在若干示例性实施例中强调了CT扫描器和锥束CT扫描器，但是该技术也可以应用于基于从初始计数中去除不想要的计数/信号的图像重建/数据处理，以生成校正图像，例如SPECT、PET、MR、SPECT/CT、PET/MR等中的散射校正。
在各种实施例中，可以使用专用成像装置或与放射治疗递送装置集成的成像装置来执行成像扫描。例如，放射治疗递送装置可以利用用于CT的集成低能辐射源，以与IGRT结合使用或作为IGRT的一部分。特别地，例如，放射治疗递送设备和相关联的方法可以将用于使用旋转(例如，螺旋或步进和拍摄)图像采集在台架中成像的低能准直辐射源与用于治疗性治疗的高能辐射源组合，台架如在2019年11月25日提交的题为“多模式辐射装置和方法”的美国专利申请序列号16/694,145，以及2019年11月25日提交的题为“用于使用多源系统的可缩放视场成像的装置和方法”的美国专利申请序列号16/694,148中所描述的，这两个申请的全部内容通过引用的方式并入本文。在这些实施例中，低能辐射源(例如千伏(kV))可以产生比经由使用高能辐射源(例如兆伏(MV))进行成像更高质量的图像。
成像数据采集方法可以包括或以其他方式利用多旋转扫描，所述多旋转扫描可以是例如连续扫描(例如，具有围绕中心轴的螺旋源轨迹以及患者支撑件通过台架孔的纵向移动)、具有患者支撑件的增量纵向移动的非连续圆形停止并反向(stop-and-reverse)扫描、步进并发射(step-and-shoot)圆形扫描等。
根据各种实施例，成像装置使用例如波束成形器将辐射源准直为例如包括锥束或扇束。在一个实施例中，准直束可以与在患者移动时连续旋转的台架组合，从而导致螺旋图像采集。
在各种实施例中，探测器(具有各种行/切片大小、配置、动态范围等)、扫描间距和/或动态准直是附加特征，包括选择性地暴露探测器的部分和选择性地限定有效读出区域，如下面详细讨论的。
成像装置和方法可以提供由辐射源发射的辐射束的可选择的和可变的准直，包括调节辐射束形状以暴露小于相关联的辐射探测器(例如，被定位成接收来自辐射源的辐射的辐射探测器)的整个有效区域。将探测器的仅主要分区暴露于直接辐射，允许探测器的阴影分区接收仅散射。探测器的阴影分区的散射测量(以及在一些实施例中半影分区中的测量)可以用于估计接收投影数据的探测器的主要分区中的散射。
参考图13和14，示出了示例性成像装置10(其可以包括例如x射线成像装置)。应当理解，成像装置10可以与放射治疗设备(如图14所示)相关联和/或集成到放射治疗设备中，该放射治疗设备可以用于各种应用，包括但不限于IGRT。成像装置10包括可旋转台架系统，其被称为台架12，由支撑单元或壳体14支撑或以其他方式容纳在其中。本文的台架是指包括一个或多个台架(例如，环或C形臂)的台架系统，当一个或多个辐射源和/或相关联的探测器围绕目标旋转时，台架能够支撑该一个或多个辐射源和/或相关联的探测器。可旋转台架12限定台架孔16，患者可以移动进入并通过该台架孔，并且被定位用于成像和/或治疗。根据一个实施例，可旋转台架12被配置为滑环台架，以提供成像辐射源(x射线)和相关联的辐射探测器的连续旋转，同时为探测器接收的高质量成像数据提供足够的带宽。
患者支撑件18邻近可旋转台架12定位，并且配置成通常在水平位置支撑患者，以便纵向移动到可旋转台架12中和内部。患者支撑件18可以例如在垂直于台架12的旋转平面的方向上(沿着或平行于台架12的旋转轴)移动患者。患者支撑件18可以可操作地耦合到患者支撑件控制器，用于控制患者和患者支撑件18的移动。装置10能够进行基于体积和基于平面的成像采集。例如，在各种实施例中，设备10可以用于采集体积图像和/或平面图像并且执行上述相关联的处理方法。
如图14所示，成像装置10包括耦合到可旋转台架12或以其他方式由其支撑的成像辐射源30。成像辐射源30发射用于生成高质量图像的辐射束(一般表示为32)。在该实施例中，成像辐射源是x射线源30，其被配置为千伏(kV)源(例如，具有在大约20kV到大约150kV范围内的能量水平的临床x射线源)。成像辐射源可以是适于成像的任何类型的传输源。在各种其他实施例中，可以互换地使用其他成像传输源。
成像装置10还可以包括耦合到可旋转台架12或以其他方式由其支撑的另一辐射源20，根据一个实施例，辐射源20被配置为治疗性(therapeutic)辐射源，例如用于治疗感兴趣区域中患者内的肿瘤的高能量辐射源。应当理解，治疗性辐射源可以是高能x射线束(例如兆伏(MV)x射线束)。通常，辐射源20具有比成像辐射源30更高的能量水平(峰值和/或平均值等)。尽管图13和14描绘了具有安装到环形台架12的辐射源30的x射线成像装置10，但是其他实施例可以包括其他类型的可旋转成像装置，包括例如C形臂台架和基于机械臂的系统。
探测器34(例如，二维平面探测器或曲面探测器)可以耦合到可旋转台架12或以其他方式由其支撑。探测器34(例如，x射线探测器)被定位以接收来自成像辐射源30的辐射，并且可以与源30一起旋转。探测器34可以探测或以其他方式测量未衰减的辐射量，因此推断实际上被患者或相关联的患者ROI衰减的辐射(通过与最初生成的相比较)。当辐射源30旋转并向患者发射辐射时，探测器34可以检测或以其他方式收集来自不同角度的衰减数据。
准直器或波束成形器组件(一般表示为36)相对于成像源30定位，以选择性地控制和调节由源30发射的辐射束32的形状，以选择性地暴露探测器34的有效区域的一部分或分区(region)。波束成形器还可以控制辐射束32如何定位在探测器34上。例如，在一个实施例中，可以利用每次读出捕获3-4厘米的投影图像数据，在一侧或每侧上具有大约1-2厘米的未暴露探测器区域，其可以用于捕获散射数据。
探测器24可以耦合到可旋转台架12或以其他方式由其支撑，并且被定位成接收来自治疗性辐射源20的辐射22。探测器24可以探测或以其他方式测量未衰减的辐射量，因此推断实际上被患者或相关联的患者ROI衰减的辐射(通过与最初生成的辐射相比较)。当治疗性辐射源20旋转并向患者发射辐射时，探测器24可以检测或以其他方式收集来自不同角度的衰减数据。
治疗性辐射源20可以被安装、配置和/或移动到与成像源30相同的平面或不同的平面(偏移)中。在一些实施例中，通过偏移辐射平面可以减少由辐射源20、30的同时激活引起的散射。
当与放射治疗设备集成时，成像装置10可以提供用于设置(例如，对准(align)和/或配准(register))、计划和/或引导辐射递送过程(治疗)的图像。典型的设置是通过将当前(治疗中)图像与治疗前图像信息进行比较来完成的。治疗前图像信息可以包括例如x射线、CT、CBCT、MR、PET、SPECT和/或3D旋转血管造影(3DRA)数据，和/或从这些或其他成像模态获得的任何信息。在一些实施例中，成像装置10可以跟踪治疗中的患者、目标或ROI运动。
重建处理器40可以可操作地耦合到探测器24、34。在一个实施例中，重建处理器40被配置为基于探测器24、34从辐射源20、30接收的辐射生成患者图像，如上所述。将理解，重建处理器40可以被配置为执行本文描述的方法。装置10还可以包括适于存储信息的存储器44，所述信息包括但不限于数据处理和重建算法和软件，包括滤波器和数据处理/滤波器参数、成像参数、来自先前或以其他方式先前采集的图像(例如，计划图像)的图像数据、治疗计划等。
成像装置10可以包括操作员/用户接口48，其中成像装置10的操作员可以与成像装置10交互或者以其他方式控制成像装置10，以提供与扫描或成像参数等相关的输入。操作员接口48可以包括任何合适的输入设备，例如键盘、鼠标、语音激活的控制器等。成像装置10还可以包括显示器52或其他人类可读元件，以向成像装置10的操作员提供输出。例如，显示器52可以允许操作员观察重建的患者图像和与成像装置10的操作相关的其他信息，诸如成像或扫描参数。
如图14所示，成像装置10包括可操作地耦合到装置10的一个或多个部件的控制器(一般表示为60)。控制器60控制装置10的整体功能和操作，包括向成像源30和/或治疗性辐射源20提供功率和定时信号，以及控制可旋转台架12的旋转速度和位置的台架马达控制器。将理解，控制器60可以包括以下中的一者或多者：患者支撑件控制器、台架控制器、耦合到治疗性辐射源20和/或成像源30的控制器、波束成形器36控制器、耦合到探测器24和/或探测器34的控制器等。在一个实施例中，控制器60是可以控制其他部件、设备和/或控制器的系统控制器。
在各种实施例中，重建处理器40、操作员接口48、显示器52、控制器60和/或其他部件可以组合成一个或多个部件或设备。
装置10可以包括各种部件、逻辑和软件。在一个实施例中，控制器60包括处理器、存储器和软件。作为示例而非限制，成像装置和/或放射治疗系统可以包括各种其他设备和部件(例如，台架、辐射源、准直器、探测器、控制器、电源、患者支撑件等)，其可以实现与针对特定应用的成像和/或IGRT相关的一个或多个例程或步骤，其中例程可以包括成像、基于图像的预递送步骤和/或治疗递送，包括可以存储在存储器中的相应设备设置、配置和/或位置(例如，路径/轨迹)。此外，(一个或多个)控制器可以根据存储在存储器中的一个或多个例程或过程来直接或间接地控制一个或多个设备和/或部件。直接控制的示例是设置与成像或治疗相关联的各种辐射源或准直器参数(功率、速度、位置、定时、调制等)。间接控制的示例是将位置、路径、速度等传送到患者支撑件控制器或其他外围设备。可以以任何适当的方式布置可以与成像装置相关联的各种控制器的层级，以将适当的命令和/或信息传送到期望的设备和部件。
此外，本领域技术人员将理解，可以利用其他计算机系统配置来实现该系统和方法。本发明的所示方面可以在分布式计算环境中实现，其中某些任务由通过通信网络链接的本地或远程处理设备来执行。例如，在一个实施例中，重建处理器40可以与单独的系统相关联。在分布式计算环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储设备两者中。例如，远程数据库、本地数据库、云计算平台、云数据库或其组合可以与成像装置10一起被利用。
成像装置10可利用用于实现本发明的各种方面的示例性环境，包含计算机，其中所述计算机包含控制器60(例如，包含处理器和存储器，其可为存储器44)和系统总线。系统总线可以将包括但不限于存储器的系统部件耦合到处理器，并且可以与其他系统、控制器、部件、设备和处理器通信。存储器可以包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、硬盘驱动器、闪存驱动器和任何其他形式的计算机可读介质。存储器可以存储各种软件和数据，包括例程和参数，其可以包括例如治疗计划。
存在许多图像质量的确定因素(例如，成像源焦斑尺寸、探测器动态范围等)。许多成像技术和图像质量的限制是散射。可以使用各种方法来减少散射。一种方法是使用防散射格栅(其准直散射)。然而，在kV成像系统上实现散射格栅可能是有问题的，包括用于运动跟踪和校正。如上所述，精确地估计投影数据中的散射对于提高图像数据的质量是必要的。在各种实施例中，可以基于在探测器34的阴影分区(和半影分区)中测量的数据来估计在探测器34的主要分区中采集的投影数据中的散射。
图15是示例性准直投影1500到探测器1502上的示意图。旋转辐射源1506(例如x射线)被示为发射辐射束1508，其暴露于探测器1502的主要或中心(C)分区1510，以在源1506围绕y轴旋转时引导来自源1506的辐射(例如通过目标)。患者支撑件(未示出)运动可以是沿y轴的轴向(纵向)方向，包括作为如上所述的扫描的一部分。探测器1502还具有后(B)阴影分区1512和前(F)阴影分区1514，其被波束成形器/准直器1520阻挡而不直接暴露于辐射束1508。波束成形器/准直器1520被配置为调节由源1506发射到探测器1502上的辐射波束1508的形状和/或位置。阴影分区1512、1514将仅接收散射辐射。
准直器1520开口以这样的方式配置，使得探测器1502在轴向或纵向(沿着患者台方向或y轴)上的后(B)端1512和前(F)端1514不被直接辐射1508照射。这些后端(B)1512(在沿着旋转y轴的负纵向上)和前端(F)1514(在沿着旋转y轴的正纵向上)可以被利用以用于散射测量，因为它们不接收直接辐射。例如，探测器1502读出范围可以被配置为读出一个或多个阴影分区1512、1514中的数据的全部或一部分，并且使用该数据用于主要分区1510中的散射估计。主要或中心(C)分区1510接收直接投影和散射。
在各种实施例中，数据处理系统(包括例如处理器40)可以被配置为接收在主要分区1510中的测量的投影数据和在至少一个阴影分区1512、1514中的测量的散射数据，然后基于在至少一个阴影分区1512、1514中所测量的散射数据确定在主要分区1510中的估计的散射。在一些实施例中，确定在当前旋转期间在主要分区1510中的估计的散射可以基于在相邻(先前和/或随后)旋转期间在至少一个阴影分区1512、1514中所测量的散射数据。在其他实施例中，来自(一个或多个)半影分区(与主要分区和阴影分区邻接)的测量数据也可用于散射估计。
各种技术和方法可以利用不同的扫描几何结构、探测器定位和/或波束成形器窗口形状。在一些实施例中，探测器也可以在横向方向上偏移。
图16是描绘了诸如上述的散射估计和校正的示例性方法1600的流程图。输入可以包括任何可选的先前数据和/或扫描设计。在该实施例中，步骤1610包括数据采集。例如，在朝向目标和辐射探测器投射准直辐射束的辐射源的旋转期间，该方法测量辐射探测器的中心(主要)分区中的投影数据(主要+散射)，并使用探测器的前端阴影外围分区和/或后端阴影外围分区来测量散射。步骤1610中的数据采集还可以包括在扫描之前和/或期间利用波束成形器调节辐射束的形状/位置和/或调节读出范围(包括确定有效分区)。
接下来，步骤1620包括散射估计。例如，该方法使用来自(一个或多个)阴影分区的散射测量来估计来自中心(主要)分区的投影数据中的散射。然后，步骤1630包括散射校正，其可以包括上述两分量技术中的任何一种。输出包括适于成像的散射校正的投影数据。各种实施例可以利用不同的扫描几何结构、探测器定位/有效分区、波束成形器定位/窗口形状等。
图17是描绘使用放射治疗设备(包括例如成像装置10)的IGRT的示例性方法1700的流程图。患者的先前图像数据1705可以是可用的，其可以是先前采集的计划图像，包括先前CT图像。先前数据1705还可以包括治疗计划、体模信息、模型、先验信息等。在一些实施例中，先前图像数据1705由相同的放射治疗设备生成，但是在更早的时间生成。在步骤1710，使用低能辐射源(例如，来自x射线源30的kV辐射)执行患者的成像。在一个实施例中，成像包括具有扇束或锥束几何形状的螺旋扫描。步骤1710可以使用上述散射估计和校正技术产生高质量(HQ)(一个或多个)图像或成像数据1715。在一些实施例中，可以调节图像质量以优化图像质量/分辨率与剂量(dosage)之间的平衡。换句话说，不是所有的图像都需要具有最高的质量，或者可以调节图像质量以优化或折衷图像质量/分辨率和图像采集时间之间的平衡。成像步骤1710还可以包括图像/数据处理，以基于成像数据(例如，根据上述方法)生成患者图像。尽管图像处理步骤1720被示出为成像步骤1710的一部分，但是在一些实施例中，图像处理步骤1720是单独的步骤，包括其中图像处理由单独的设备执行。
接下来，在步骤1730，至少部分地基于来自步骤1710的成像数据1715来执行下文讨论的一个或多个基于图像的预递送步骤。如下面更详细地讨论的，步骤1730可以包括确定与治疗性治疗和(后续)成像计划相关联的各种参数。在一些实施例中，基于图像的预递送步骤(1730)可以在治疗递送(1740)之前需要更多成像(1710)。步骤1730可以包括基于成像数据1715调节治疗计划，作为自适应放射治疗例程的一部分。在一些实施例中，基于图像的预递送步骤1730可以包括实时治疗计划。实施例还可以包括同时、重叠和/或交替激活成像和治疗性辐射源。实时治疗计划可以涉及这些类型的成像和治疗性辐射激活技术(同时、重叠和/或交替)中的任何或全部。
接下来，在步骤1740，使用高能量辐射源(例如，来自治疗性辐射源20的MV辐射)执行治疗性治疗递送。步骤1740根据治疗计划向患者递送治疗剂量1745。在一些实施例中，IGRT方法1700可包括返回到步骤1710，以便以各种间隔进行附加成像，之后是根据需要的基于图像的预递送步骤(1730)和/或治疗递送(1740)。以这种方式，可以使用能够进行自适应治疗的一个装置10在IGRT期间产生和利用高质量的成像数据1715。如上所述，步骤1710、1720、1730和/或1740可以同时、重叠和/或交替执行。
在各种实施例中，无论成像数据是使用专用成像装置还是与放射治疗递送装置集成的成像装置生成的，上述各种方法都可以被利用以进行散射校正。
在一个实施例中，CT装置包括旋转的x射线源和x射线探测器，其获得用于CT图像生成的原始数据(例如Id)集合，硬件和/或软件用于测量和/或生成散射数据(例如Sc_est)集合以补偿/校正原始数据中的散射污染。从原始数据重建非散射校正图像，并且从散射数据重建仅散射图像。在该实施例中，原始数据可以用于计算非散射校正线积分，以重建非散射校正的CT图像。散射数据可以用于基于等式6计算仅散射线积分，以重建仅散射图像。非散射校正图像和仅散射图像被独立地处理，后者由于较高的噪声而被更重地滤波。可以组合处理的非散射校正图像和处理的仅散射图像以创建具有散射校正的最终CT图像。
在另一实施例中，体积图像相减可以用于生成仅散射图像。本文中，散射数据与原始数据一起使用，以生成散射校正线积分，用于散射校正图像的重建。原始数据可以用于计算非散射校正线积分以重建非散射校正图像。可以从散射校正图像减去非散射校正图像以获得仅散射图像。非散射校正图像和仅散射图像被独立地处理，后者由于较高的噪声而被更重地滤波。可以将处理的非散射校正图像和处理的仅散射图像组合在一起，以创建具有散射校正的最终CT图像。
在各种实施例中，非散射校正图像可用于引导对仅散射图像的处理，以实现对仅散射图像的有效噪声和伪影减少，同时保留图像中的边缘。例如，滤波器可以是高斯滤波器，其使用非散射校正图像中的体素差来确定仅散射图像滤波器的内核权重。以这种方式，非散射校正图像中的边缘信息用于保留仅散射图像中的对应边缘。非散射校正图像也可以在更先进的边缘保留处理方案中使用，以增强仅散射图像的处理。例如，处理仅散射图像可以基于在非散射校正图像中获得的各向异性差分滤波器参数。
在另一实施例中，可以使用不同的重建方案来重建非散射校正图像和仅散射图像。例如，可以使用比仅散射图像更高分辨率的内核来重建非散射校正图像，并且可以使用定制的条纹伪影减少算法来重建仅散射图像。可以使用不同的栅格来重建仅散射图像以加速重建时间。例如，如果非散射校正图像重建使用512×512的矩阵，则仅散射图像重建可以使用256×256的矩阵用于重建以加速重建时间。然后，可以将重建的仅散射图像重新采样到与非散射校正图像相同的栅格。然后，非散射校正图像可以用于引导对仅散射图像的处理。所得到的仅散射图像可以与非散射校正图像组合，以创建具有散射校正的最终图像。
除了在若干示例性实施例中强调的CT环境之外，在各种其他实施例中，采集或生成具有散射(例如Id)和散射数据(例如Sc_est)的原始数据的各种成像装置可以使用散射数据来校正诸如SPECT、PET等的原始数据。散射数据可以用于修改/校正线积分，其中线积分可以分解成没有散射校正的分量和类似于等式6的由于散射校正的分量的线性组合。可以不同地重建两个图像以优化两者的质量，然后可以将其组合以获得最终图像。可以独立地处理重建的非散射校正图像和仅散射图像以优化两者的质量，然后可以将其组合以获得最终图像。非散射校正图像也可用作引导图像，以在处理仅散射图像时确定滤波内核的权重。
除了利用非散射校正图像来引导仅散射图像的处理(即，在图像域中操作)的实施例之外，其他实施例可以在数据域中操作。在这些实施例中，对所生成的仅散射分量的线积分的处理可以基于作为引导数据的非散射校正分量的线积分数据，以保留仅散射分量中的边缘。所得到的仅散射分量的线积分可以单独重建或与非散射校正分量的线积分一起重建。
在各种实施例中，原始数据(例如Id)和测量的散射数据(例如Sc_est)一起用于重建散射校正图像，并且原始数据用于使用各种重建算法重建非散射校正图像以获得图像。在一些实施例中，重建可以是分析重建。在一些实施例中，重建可以是迭代重建。在各种实施例中，与非散射校正图像分离地处理(包括滤波、伪影减少等)仅散射图像，然后与非散射校正图像组合以获得最终图像。在一些实施例中，通过从散射校正图像减去非散射校正图像来生成仅散射图像。此外，非散射校正图像可以用于引导对仅散射图像的处理以便实现最佳的噪声及伪影减少和边缘保持。
通常，在各种实施例中，上述技术可以适用于任何成像装置，并且改变用于图像重建的线积分的任何校正方法生成改变用于图像重建的线积分的校正项(例如，其导致增加的图像噪声和伪影)。例如，校正项可以是使用平板探测器的锥束CT中的滞后校正项。多个校正项，例如在锥束CT中的滞后校正和散射校正，共同改变用于重建的线积分，同时线积分可以分解成两个分量，没有校正和具有校正，类似于等式6中的校正。上述方法可被利用以获得具有改进质量和性能的最终图像。
尽管已经关于特定方面、实施例或多个实施例示出和描述了所公开的技术，但是显然，本领域技术人员在阅读和理解本说明书和附图之后将想到等效的变更和修改。特别地，关于由上述元件(部件、组件、设备、构件、组成等)执行的各种功能，除非另外指出，否则用于描述这些元件的术语(包括对“手段(means)”的引用)旨在对应于执行所描述的元件的指定功能的任何元件(即，功能上等同)，即使结构上不等同于执行本文所公开的技术的本文所示的示例性方面、一个或多个实施例中的功能的所公开的结构。另外，虽然上文可能已相对于若干所说明方面或实施例中的仅一者或多者描述所揭示技术的特定特征，但此特征可与其他实施例的一个或多个其他特征组合，如对于任何给定或特定应用可能需要且有利。
虽然本文所讨论的实施例涉及上文所讨论的系统和方法，但是这些实施例旨在是示例性的，并且不旨在将这些实施例的适用性限制为仅本文所阐述的那些讨论。虽然已经通过对本发明的实施例的描述对本发明进行了说明，并且虽然已经相当详细地描述了实施例，但是申请人的意图不是将所附权利要求的范围限制或以任何方式限制到这样的细节。本领域技术人员将容易地想到附加的优点和修改。因此，本发明在其更广泛的方面不限于所示出和描述的具体细节、代表性装置和方法以及说明性示例。因此，在不脱离申请人的总体发明构思的精神或范围的情况下，可以偏离这些细节。
实施例
以下是根据本公开的方面的示例性实施例的非穷举列表。
1、一种放射成像装置，包括：
用于发射辐射的辐射源；
辐射探测器，其被定位成接收来自所述辐射源的辐射并生成辐射数据，其中所述辐射数据包括主要分量和散射分量；
数据处理系统，被配置为：
接收所述辐射数据；
基于所述辐射数据并使用第一数据处理技术来生成非散射校正图像；
估计所述辐射数据的所述散射分量；
基于所述散射估计并使用第二数据处理技术来生成仅散射图像，其中所述第二数据处理技术不同于所述第一数据处理技术；以及
基于所述非散射校正图像和所述仅散射图像来生成图像。
2、根据实施例1所述的成像装置，其中：
所述辐射源包括发射辐射束的旋转x射线源；
所述辐射探测器包括被定位成接收来自所述x射线源的所述辐射的x射线探测器；以及
该装置还包括：
波束成形器，其被配置为调节由所述x射线源发射的所述辐射束的形状，使得所述x射线探测器的主要分区被直接暴露于所述辐射束，并且所述x射线探测器的至少一个阴影分区被所述波束成形器阻挡而不直接暴露于所述辐射束。
3、根据实施例1和实施例2中的任一项所述的成像装置，其中估计所述辐射数据的所述散射分量是基于所述至少一个阴影分区中的测量的散射数据的。
4、根据实施例1至3中任一项所述的成像装置，其中：
生成所述非散射校正图像包括重建所述辐射数据；以及
生成所述仅散射图像包括：
基于所述辐射数据和所述散射估计重建散射校正图像；以及
从所述散射校正图像减去所述非散射校正图像。
5、根据实施例1至3中任一项所述的成像装置，其中：
生成所述非散射校正图像包括重建所述辐射数据，其中所述第一数据处理技术包括比所述第二数据处理技术更高分辨率的内核；以及
生成所述仅散射图像包括使用条纹伪影减少算法来重建所述散射估计。
6、根据实施例1至3中任一项所述的成像装置，其中：
生成所述非散射校正图像包括使用第一栅格重建所述辐射数据；以及
生成所述仅散射图像包括：
使用与比所述第一栅格更快的重建时间相关联的第二栅格来重建所述仅散射图像；
使用所述第一栅格对所重建的仅散射图像重新采样；
基于第三数据处理技术处理所述仅散射图像，其中所述第三数据处理技术基于所述非散射校正图像而被确定。
7、根据实施例1-6中的任一项所述的成像装置，其中所述第一数据处理技术包括高分辨率内核，并且所述第二数据处理技术包括平滑内核。
8、根据实施例1-6中的任一项所述的成像装置，其中所述第二数据处理技术基于所述非散射校正图像而被确定。
9、根据实施例1-8中的任一项所述的成像装置，还包括基于第三数据处理技术处理所述仅散射图像，其中所述第三数据处理技术基于所述非散射校正图像而被确定。
10、根据实施例9所述的成像装置，其中所述第三数据处理技术包括高斯滤波器，所述高斯滤波器使用所述非散射校正图像中的体素差来确定针对所述第三数据处理技术的内核权重。
11、根据实施例9和10中的任一项所述的成像装置，其中处理所述仅散射图像包括使用从所述非散射校正图像获得的各向异性差分滤波器参数以处理所述仅散射图像。
12、根据实施例1-11中的任一项所述的成像装置，其中在所述非散射校正图像的重建之前，所述第一数据处理技术被应用于所述辐射数据，并且在所述仅散射图像的重建之前，所述第二数据处理技术被应用于所述散射估计。
13、一种生成放射图像的方法，包括：
从辐射成像装置接收辐射数据，其中所述辐射数据包括主要分量和散射分量；
基于所述辐射数据并使用第一数据处理技术来生成非散射校正数据集；
估计所述辐射数据的所述散射分量；
基于所述散射估计并使用第二数据处理技术来生成仅散射数据集，其中所述第二数据处理技术不同于所述第一数据处理技术；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成图像。
14、根据实施例13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术重建和处理所述非散射校正线积分，以生成非散射校正图像；
基于所述散射估计并使用第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成仅散射线积分；以及
使用所述第二数据处理技术重建和处理所重建的仅散射线积分，以生成仅散射图像；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括将所述仅散射图像添加到所述非散射校正图像。
15、根据实施例13和实施例14中的任一项所述的方法，其中所述第二数据处理技术是基于所述非散射校正图像的。
16、根据实施例13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术重建和处理所重建的非散射校正线积分，以生成非散射校正图像；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成散射校正线积分；
重建所述散射校正线积分；
确定所重建的非散射校正线积分与所重建的散射校正线积分之间的差值；以及
使用所述第二数据处理技术处理所述差值以生成仅散射图像；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括将所述仅散射图像添加到所述非散射校正图像。
17、根据实施例13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术重建和处理所述非散射校正线积分，以生成非散射校正图像；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成仅散射线积分；以及
使用所述第二数据处理技术重建和处理所述仅散射线积分以生成仅散射图像；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括将所述仅散射图像添加到所述非散射校正图像。
18、根据实施例13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术重建和处理所述非散射校正线积分，以生成非散射校正图像；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成散射校正线积分；
重建所述散射校正线积分以生成散射校正图像；
确定所重建的非散射校正线积分与所重建的散射校正线积分之间的差值；以及
使用所述第二数据处理技术处理所述差值以生成仅散射图像；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括将所述仅散射图像添加到所述非散射校正图像。
19、根据实施例13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术处理所述非散射校正线积分；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成仅散射线积分；以及
使用所述第二数据处理技术处理所述仅散射线积分；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括：
基于所处理的非散射校正线积分和所处理的仅散射线积分之间的差值来分离主要数据线积分；
重建所述主要数据线积分以生成所述图像。
20、一种放射治疗递送装置，包括：
可旋转台架系统，其至少部分地围绕患者支撑件定位；
第一辐射源，其耦合到所述可旋转台架系统，所述第一辐射源被配置为治疗性辐射源；
第二辐射源，其耦合到所述可旋转台架系统，所述第二辐射源被配置为具有小于所述治疗性辐射源的能量水平的成像辐射源；
辐射探测器，其耦合到所述可旋转台架系统并且被定位成接收来自所述第二辐射源的辐射；以及
数据处理系统，被配置为：
接收辐射数据，其中所述辐射数据包括主要分量和散射分量；
基于所述辐射数据并使用第一数据处理技术来生成非散射校正数据集；
估计所述辐射数据的所述散射分量；
基于所述散射估计并使用第二数据处理技术来生成仅散射数据集，其中所述第二数据处理技术不同于所述第一数据处理技术；
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成图像；以及
在自适应IGRT期间，基于所述图像来经由所述第一辐射源向所述患者递送一剂量的治疗性辐射。

Claims (20)

1.一种放射成像装置，包括：
用于发射辐射的辐射源；
辐射探测器，其被定位成接收来自所述辐射源的辐射并生成辐射数据，其中所述辐射数据包括主要分量和散射分量；
数据处理系统，被配置为：
接收所述辐射数据；
基于所述辐射数据并使用第一数据处理技术来生成非散射校正图像；
估计所述辐射数据的所述散射分量；
基于所述散射估计并使用第二数据处理技术来生成仅散射图像，其中所述第二数据处理技术不同于所述第一数据处理技术；以及
基于所述非散射校正图像和所述仅散射图像来生成图像。
2.根据权利要求1所述的成像装置，其中：
所述辐射源包括发射辐射束的旋转x射线源；
所述辐射探测器包括被定位成接收来自所述x射线源的所述辐射的x射线探测器；以及
该装置还包括：
波束成形器，其被配置为调节由所述x射线源发射的所述辐射束的形状，使得所述x射线探测器的主要分区被直接暴露于所述辐射束，并且所述x射线探测器的至少一个阴影分区被所述波束成形器阻挡而不直接暴露于所述辐射束。
3.根据权利要求1和权利要求2中的任一项所述的成像装置，其中估计所述辐射数据的所述散射分量是基于所述至少一个阴影分区中的测量的散射数据的。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的成像装置，其中：
生成所述非散射校正图像包括重建所述辐射数据；以及
生成所述仅散射图像包括：
基于所述辐射数据和所述散射估计重建散射校正图像；以及
从所述散射校正图像减去所述非散射校正图像。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的成像装置，其中：
生成所述非散射校正图像包括重建所述辐射数据，其中所述第一数据处理技术包括比所述第二数据处理技术更高分辨率的内核；以及
生成所述仅散射图像包括使用条纹伪影减少算法来重建所述散射估计。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的成像装置，其中：
生成所述非散射校正图像包括使用第一栅格重建所述辐射数据；以及
生成所述仅散射图像包括：
使用与比所述第一栅格更快的重建时间相关联的第二栅格来重建所述仅散射图像；
使用所述第一栅格对所重建的仅散射图像重新采样；
基于第三数据处理技术处理所述仅散射图像，其中所述第三数据处理技术基于所述非散射校正图像而被确定。
7.根据权利要求1-6中的任一项所述的成像装置，其中所述第一数据处理技术包括高分辨率内核，并且所述第二数据处理技术包括平滑内核。
8.根据权利要求1-6中的任一项所述的成像装置，其中所述第二数据处理技术基于所述非散射校正图像而被确定。
9.根据权利要求1-8中的任一项所述的成像装置，还包括基于第三数据处理技术处理所述仅散射图像，其中所述第三数据处理技术基于所述非散射校正图像而被确定。
10.根据权利要求9所述的成像装置，其中所述第三数据处理技术包括高斯滤波器，所述高斯滤波器使用所述非散射校正图像中的体素差来确定针对所述第三数据处理技术的内核权重。
11.根据权利要求9和10中的任一项所述的成像装置，其中处理所述仅散射图像包括使用从所述非散射校正图像获得的各向异性差分滤波器参数以处理所述仅散射图像。
12.根据权利要求1-11中的任一项所述的成像装置，其中在所述非散射校正图像的重建之前，所述第一数据处理技术被应用于所述辐射数据，并且在所述仅散射图像的重建之前，所述第二数据处理技术被应用于所述散射估计。
13.一种生成放射图像的方法，包括：
从放射成像装置接收辐射数据，其中所述辐射数据包括主要分量和散射分量；
基于所述辐射数据并使用第一数据处理技术来生成非散射校正数据集；
估计所述辐射数据的所述散射分量；
基于所述散射估计并使用第二数据处理技术来生成仅散射数据集，其中所述第二数据处理技术不同于所述第一数据处理技术；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成图像。
14.根据权利要求13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术重建和处理所述非散射校正线积分，以生成非散射校正图像；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成仅散射线积分；以及
使用所述第二数据处理技术重建和处理所重建的仅散射线积分，以生成仅散射图像；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括将所述仅散射图像添加到所述非散射校正图像。
15.根据权利要求13和权利要求14中的任一项所述的方法，其中所述第二数据处理技术是基于所述非散射校正图像的。
16.根据权利要求13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术重建和处理所重建的非散射校正线积分，以生成非散射校正图像；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成散射校正线积分；
重建所述散射校正线积分；
确定所重建的非散射校正线积分与所重建的散射校正线积分之间的差值；以及
使用所述第二数据处理技术处理所述差值以生成仅散射图像；以及基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括将所述仅散射图像添加到所述非散射校正图像。
17.根据权利要求13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术重建和处理所述非散射校正线积分，以生成非散射校正图像；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成仅散射线积分；以及
使用所述第二数据处理技术重建和处理所述仅散射线积分，以生成仅散射图像；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括将所述仅散射图像添加到所述非散射校正图像。
18.根据权利要求13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术重建和处理所述非散射校正线积分，以生成非散射校正图像；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成散射校正线积分；
重建所述散射校正线积分，以生成散射校正图像；
确定所重建的非散射校正线积分与所重建的散射校正线积分之间的差值；以及
使用所述第二数据处理技术处理所述差值以生成仅散射图像；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括将所述仅散射图像添加到所述非散射校正图像。
19.根据权利要求13所述的方法，其中：
基于所述辐射数据并使用所述第一数据处理技术来生成所述非散射校正数据集包括：
生成非散射校正线积分；以及
使用所述第一数据处理技术处理所述非散射校正线积分；
基于所述散射估计并使用所述第二数据处理技术来生成所述仅散射数据集包括：
生成仅散射线积分；以及
使用所述第二数据处理技术处理所述仅散射线积分；以及
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成所述图像包括：
基于所处理的非散射校正线积分和所处理的仅散射线积分之间的差值来分离主要数据线积分；
重建所述主要数据线积分以生成所述图像。
20.一种放射治疗递送装置，包括：
可旋转台架系统，其被定位成至少部分地围绕患者支撑件；
第一辐射源，其耦合到所述可旋转台架系统，所述第一辐射源被配置为治疗性辐射源；
第二辐射源，其耦合到所述可旋转台架系统，所述第二辐射源被配置为具有小于所述治疗性辐射源的能量水平的成像辐射源；
辐射探测器，其耦合到所述可旋转台架系统并且被定位成接收来自所述第二辐射源的辐射；以及
数据处理系统，被配置为：
接收辐射数据，其中所述辐射数据包括主要分量和散射分量；
基于所述辐射数据并使用第一数据处理技术来生成非散射校正数据集；
估计所述辐射数据的所述散射分量；
基于所述散射估计并使用第二数据处理技术来生成仅散射数据集，其中所述第二数据处理技术不同于所述第一数据处理技术；
基于所述非散射校正数据集和所述仅散射数据集生成图像；以及
在自适应IGRT期间，基于所述图像来经由所述第一辐射源向所述患者递送一剂量的治疗性辐射。
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