CN116745804A - 减少医学图像中的伪影 - Google Patents

Abstract

一种用于生成伪影估计图像的机制，该伪影估计图像表示计算机断层摄影(CT)图像中的锥形束伪影的效果。这是通过识别与生成CT图像的CT系统的旋转轴相平行的CT图像的轴中的梯度(即，强度的突然变化)的位置来实现的，其中，每个梯度表示锥形束伪影的源。使用查找表来个体地识别锥形束伪影对梯度的每个识别位置周围的区的效果，从而生成伪影估计图像。

Description

减少医学图像中的伪影

技术领域

本发明涉及医学成像领域，并且特别涉及减少医学图像中的伪影。

背景技术

越来越多地使用医学图像来评估患者/个人的状况。因此，越来越希望减少医学图像中存在的任何伪影。

一个广泛使用的医学成像的领域是计算机断层摄影(CT)成像。近来，对执行具有大覆盖范围的CT成像的兴趣越来越大，其中，覆盖范围指的是在CT机架的一次旋转内被成像的解剖体的量。这种类型的成像能够被称为“大覆盖范围CT成像”。当前目标是沿着CT系统的旋转轴(例如，沿着被成像患者的垂直轴)不小于15cm的覆盖范围。这能够促进在没有工作台运动的情况下进行单次激发CT成像。

大覆盖范围CT成像的一个问题是它可能无法提供足够的数据来实现对被成像区的精确重建。一个特别关注的领域是被称为锥形束伪影的伪影。锥形束伪影是由于X射线束的形状随着覆盖范围的增大而变成锥形(而不是扇形)所引起的。

人们一直希望减少CT图像中的伪影。

专利申请US 2013/0101192公开了通过以下操作来移除或减少锥形束伪影：根据圆形源轨迹处的测量数据来重建参考图像，通过参考图像沿着预定源轨迹的正向投影来生成合成数据，并且重建校正图像。

发明内容

本发明由权利要求来限定。

根据依据本发明一个方面的示例，提供了一种生成伪影估计图像的计算机实施的方法，所述伪影估计图像表示计算机断层摄影图像中的一个或多个锥形束伪影的预测效果。

所述计算机实施的方法包括：获得个体的计算机断层摄影图像；识别所述计算机断层摄影图像的一个或多个梯度的位置，其中，梯度是所述计算机断层摄影图像的像素值在与所述计算机断层摄影图像的第一轴相平行的方向上的预定距离上大于预定值的幅值变化，其中，所述第一轴表示生成所述计算机断层摄影图像的所述计算机断层摄影系统的旋转轴；针对每个梯度，识别所述梯度关于伪影估计图像的相对位置；获得查找表，所述查找表将梯度关于所述伪影估计图像的相对位置与表示由所述梯度引起的锥形束伪影导致的强度值变化的值(即，该值是锥形束伪影对伪影估计图像中的像素的预测效果)进行关联；并且通过处理所识别的所述计算机断层摄影图像的所述一个或多个梯度的位置和所述查找表来生成伪影估计图像，所述伪影估计图像表示由所述计算机断层摄影图像中的一个或多个锥形束伪影引起的强度变化。

本公开内容提出了一种用于生成伪影估计图像的方法，所述伪影估计图像表示(一个或多个)锥形束伪影对计算机断层摄影图像的预测效果。

本发明的基本认识是计算机断层摄影图像的重建通常是线性操作。这种认识结合只有CT图像的z方向上的梯度会引起锥形束伪影的洞察，意味着可以利用查找表来有效地识别(例如在计算机断层摄影图像内的不同位置处，即，在由计算机断层摄影图像呈现的视场内的不同位置处的)由(一个或多个)梯度引起的结果伪影。特别地，已经认识到重建是线性操作，这意味着能够利用叠加原理。因此，CT图像中的(一个或多个)总体锥形束伪影能够由“小”贡献的总和来表示，每个贡献是由图像的特定位置中的梯度生成或引起的。此外，由任何给定梯度引起的伪影强度与该梯度的幅值成线性比例。因此，如果“单位”梯度的伪影贡献在图像中的特定位置是已知的，则有可能将该伪影贡献缩放为梯度对伪影的真实贡献。

特别地，认识到梯度将充当锥形束伪影的“源”。将意识到，锥形束伪影的效果基于与锥形束伪影的源的距离和/或关于锥形束伪影的源的位置而有所不同，使得能够使用CT图像内的已知梯度位置(即，已知源位置)和定义锥形束伪影如何影响关于伪影估计图像的不同位置处和/或与伪影估计图像的不同距离处的像素的信息来准确地构建伪影估计图像。

对查找表的使用避免了对潜在复杂且计算昂贵的锥形束伪影处理机制的需求，例如，对快速傅立叶变换(FFT)或前向投影和滤波反投影步骤的使用。

识别所述梯度关于所述伪影估计图像的所述相对位置的步骤可以包括确定从所述计算机断层摄影图像映射到所述伪影估计图像的梯度在所述伪影估计图像中的位置。

将梯度从CT图像映射到伪影估计图像，即，确定(CT图像的)梯度在伪影估计图像中的相对位置。如果CT图像和伪影估计图像具有相同的分辨率，则这能够通过简单地确定梯度在CT图像中的位置来实现。如果它们具有不同的分辨率，则该步骤能够通过确定梯度在CT图像中的相对位置并确定伪影估计图像中的对应相对位置来实现。

所述梯度在所述伪影估计图像中的所述相对位置可以包括所述梯度在所述伪影估计图像中的像素位置。

在一些示例中，锥形束伪影在所述伪影估计图像中的所述预测效果响应于与所述梯度在所述伪影估计图像中的所述相对位置的距离而变化。

该距离可以包括指示沿着图像的特定轴的相对距离的一个或多个分量，例如，指示沿着第一轴的相对距离的第一分量，指示沿着第二轴(垂直于第一轴)的相对距离的第二分量，以及指示沿着第三轴(垂直于第一轴和第二轴)的相对距离的第三分量。取决于实施细节，可以省去这些分量中的一个或多个分量。

作为另一示例，距离可以包括绝对距离，例如，距离的幅值。

在一些示例中，锥形束伪影对所述伪影估计图像中的像素的所述预测效果响应于从所述梯度在所述伪影估计图像中的所述相对位置关于至少一个轴的方向而变化。本发明还认识到，锥形束伪影在从伪影的源(例如从梯度)的所有方向上可能并不均匀。因此，为了提高预测锥形束伪影的效果的准确度，还可以考虑从梯度的相对位置的方向。

所述方法可以包括通过从所述计算机断层摄影图像中减去所述伪影估计图像来生成经修改的计算机断层摄影图像。这提供了一种简单的用于生成计算机断层摄影图像的方法，其中，锥形束伪影的效果降低了或者不太明显。

所述方法可以包括在用户接口处显示所述经修改的计算机断层摄影图像的步骤。该步骤将可信地辅助临床医生执行分析或评估患者状况的技术过程，因为经修改的计算机断层摄影图像将具有较少的锥形束伪影。

在一些示例中，生成所述伪影估计图像的步骤包括：通过处理所识别的所述一个或多个梯度的位置和所述查找表来生成初始伪影估计图像，其中，所述初始伪影估计图像具有与所述计算机断层摄影图像不同的分辨率；并且对所述初始伪影估计图像进行重新采样，以匹配所述计算机断层摄影图像的分辨率。

任选地，所述初始伪影估计图像具有比所述计算机断层摄影图像更低的分辨率，并且对所述初始伪影估计图像进行重新采样的步骤包括对所述初始伪影估计图像进行上采样。这种方法促进了使用较小的查找表，因为能够使用查找表来初始生成较低分辨率的初始伪影估计图像，而不会显著影响伪影效果确定的准确度。这是因为锥形束伪影是低频的(意味着它们比高频噪声或伪影受上采样影响较小)。

识别一个或多个梯度的位置的步骤可以包括：识别所述断层摄影图像中的每个梯度；基于所识别的梯度的幅值来选择所识别的梯度中的一个或多个梯度的子集；并且识别一个或多个梯度的所述子集的位置。通过仅选择所有可能梯度的子集，能够减少生成伪影估计图像的计算次数。优选地，选择具有最大幅值的梯度的预定部分/百分比(例如，前5％或前1％)。已经认识到，平均而言，只有最大梯度对CT图像中的伪影有贡献。

针对每个梯度，识别所述梯度关于伪影估计图像的所述相对位置并生成所述伪影估计图像的步骤可以包括：针对每个识别的梯度：基于所述梯度在所述计算机断层摄影图像中的位置来确定所识别的梯度在所述伪影估计图像中的相对位置，并且使用所述查找表和所确定的所述梯度在所述伪影估计图像中的相对位置来确定具有由所识别的梯度表示的源的锥形束伪影对所述伪影估计图像的像素的所述预测效果；对所确定的在所述伪影估计图像的每个像素处的任何锥形束伪影的预测效果进行组合，从而生成所述伪影估计图像。

生成所述伪影估计图像的步骤可以包括：针对所述伪影估计图像的每个像素：针对每个识别的梯度，基于所识别的梯度的幅值对所述锥形束伪影的所述预测效果进行加权。这提高了伪影估计图像的准确度，因为每个梯度的幅值指示由源产生的锥形束伪影的幅值或者对其做出反应。因此，能够根据更准确的(与每个单独的梯度相关联的)锥形束伪影效果估计来构建伪影估计图像。

组合所确定的任何锥形束伪影的预测效果的步骤优选地包括(针对每个梯度)对所确定的预测效果进行求和。这种方法利用了CT扫描器所采用的叠加原理，如本公开内容所认识到的，这意味着在CT图像中的任何给定位置处的锥形束伪影的效果是在该位置处的CT图像的每个个体锥形束伪影的效果的结果总和。

获得个体的计算机断层摄影图像的步骤可以包括：在计算机断层摄影图像的重建之前，获得表示由计算机断层摄影扫描器获得的数据的计算机断层摄影数据；并且使用滤波反向传播算法根据计算机断层摄影数据来重建计算机断层摄影图像。

还提出了一种用于分析计算机断层摄影图像的计算机实施的方法，所述计算机实施的方法包括：通过执行任何先前描述的方法来获得计算机断层摄影图像和针对所述计算机断层摄影图像的伪影估计图像；提供所述计算机断层摄影图像和所述伪影估计图像作为针对机器学习方法的输入；并且通过使用所述机器学习方法处理所述计算机断层摄影图像和所述伪影估计图像来分析所述计算机断层摄影图像。

还提出了一种包括计算机程序代码单元的计算机程序产品，所述计算机程序代码单元当在具有处理系统的计算设备上被运行时使所述处理系统执行本文描述的任一种方法的所有步骤。

还提出了一种用于生成表示计算机断层摄影图像中的一个或多个锥形束伪影的预测效果的图像的处理系统。

所述处理系统被配置为：获得个体的计算机断层摄影图像；识别所述计算机断层摄影图像的一个或多个梯度的位置，其中，梯度是所述计算机断层摄影图像的像素值在与所述计算机断层摄影图像的z轴相平行的方向上的预定距离上大于预定值的幅值变化；针对每个梯度，识别所述梯度关于伪影估计图像的相对位置；获得查找表，所述查找表将梯度关于所述伪影估计图像的相对位置与锥形束伪影对所述伪影估计图像中的像素的预测效果进行关联；并且通过处理所识别的所述计算机断层摄影图像的所述一个或多个梯度的位置和所述查找表来生成伪影估计图像，所述伪影估计图像表示所述计算机断层摄影图像中的一个或多个锥形束伪影的预测效果。

所述处理系统可以适于执行本文描述的任何方法，并且反之亦然。

参考下文描述的(一个或多个)实施例，本发明的这些和其他方面和优点将变得明显并且得到阐明。

附图说明

为了更好地理解本发明并且更清楚地示出如何将本发明付诸实践，现在将仅通过示例的方式参考附图，在附图中：

图1图示了CT系统；

图2图示了锥形束伪影对CT图像的效果；

图3还图示了锥形束伪影对CT图像的效果；

图4图示了方法；

图5图示了该方法的过程；并且

图6图示了处理系统。

具体实施方式

将参考附图来描述本发明。

应当理解，详细描述和具体示例虽然指示了装置、系统和方法的示例性实施例，但是它们仅用于说明的目的，而并不旨在限制本发明的范围。根据以下描述、权利要求和附图中将更好地理解本发明的装置、系统和方法的这些和其他特征、方面和优点。应当理解，附图仅仅是示意图且并未按比例绘制。还应理解，在整个附图中使用相同的附图标记来指示相同或相似的部分。

本发明提供了一种用于生成伪影估计图像的机制，该伪影估计图像表示计算机断层摄影(CT)图像中的锥形束伪影的效果。这是通过识别与生成CT图像的CT系统的旋转轴相平行的CT图像的轴中的梯度(即，强度的突然变化)的位置来实现的，其中，每个梯度表示锥形束伪影的源。使用查找表来个体地识别锥形束伪影对梯度的每个识别位置周围的区的效果，从而生成伪影估计图像。

本公开内容依赖于根据计算机断层摄影数据(“原始数据”)重建CT图像的操作是线性操作的认识。这实际上意味着能够利用叠加原理，使得在组合以生成单幅伪影估计图像之前，能够个体地处置每个梯度(即，表示锥形束伪影的源)。此外，认识到能够基于梯度在图像中的位置来近似锥形束伪影(具有由梯度表示的源)的效果。

实施例可以在任何合适的CT成像系统中使用，例如，在保健行业、兽医行业和/或考古行业中使用的那些CT成像系统。

本公开内容中采用的基本思想是使用查找表(LUT)来生成伪影估计图像。一个基本洞察是CT扫描器使用的重建技术(例如，滤波反投影过程)是线性操作。结合只有沿着或平行于CT系统的旋转轴(在下文中也被称为z轴)的梯度会引起锥形束伪影的洞察，提出要建立包含由梯度引起的伪影的LUT。例如，LUT可以包含针对CT图像内部的不同位置的在z方向上的“单位梯度”的锥形束伪影关于CT图像内部的其他位置的效果(例如，值)。

图1示意性地图示了系统100，系统100包括CT(成像)系统102(例如，CT扫描器)。CT系统102包括通常固定的机架104和由固定机架104可旋转地支撑并绕z轴围绕检查区域108旋转的旋转机架106。CT系统102还定义了x轴和y轴，这两个轴都垂直于z轴并且彼此垂直。x轴位于通常与重力对齐的方向(例如，垂直)，并且y轴位于通常与水平面平行的方向(即，水平)。在医学成像过程期间，z轴通常与患者的垂直轴对齐。对象支撑物110(例如，卧榻)支撑检查区域108中的目标或对象。

辐射源112(例如，X射线管)由旋转机架106可旋转地支撑，与旋转机架106一起旋转，并且发射横穿检查区域108的辐射。在一个实例中，辐射源112包括单个广谱X射线管。在另一实例中，辐射源112包括单个X射线管，所述单个X射线管被配置为在扫描期间在至少两个不同的发射电压(例如，80kVp和140kVp)之间切换。在又一实例中，辐射源112包括两个或更多个X射线管，所述两个或更多个X射线管被配置为发射具有不同平均光谱的辐射。在又一实例中，辐射源112包括它们的组合。

辐射敏感探测器阵列114以角度弧跨检查区域108与辐射源112相对。辐射敏感探测器阵列114探测横穿检查区域108的辐射并生成指示所述辐射的(一个或多个)电信号(投影数据)。

重建器116接收来自探测器阵列114的投影数据，并且重建CT图像，例如，sCCTA图像数据、高能图像、低能图像、光电图像、康普顿散射图像、碘图像、钙图像、虚拟非造影图像、骨骼图像、软组织图像和/或其他基材料图像。

计算系统118充当操作者控制台。控制台118包括人类可读输出设备(例如，监视器)和输入设备(例如，键盘、鼠标等)。驻留在控制台118上的软件允许操作者经由图形用户接口(GUI)或其他方式与扫描器102交互和/或操作扫描器102。控制台118还包括处理器120(例如，微处理器、控制器、中央处理单元等)和计算机可读存储介质122，计算机可读存储介质122不包括非瞬态介质，并且包括瞬态介质(例如，物理存储设备等)。计算机可读存储介质122包括用于生成伪影估计图像和/或处理CT图像的指令124。处理器120被配置为运行指令124。处理器120还可以被配置为运行由载波、信号和/或其他瞬态介质承载的一个或多个计算机可读指令。在一种变型中，处理器120和计算机可读存储介质122是与计算系统118分离的另一计算系统的部分。

图2图示了锥形束伪影对CT图像的效果。

CT图像能够与多个轴相关联。特别地，(3D)CT图像可以具有第一轴(“z轴”)、第二轴(“x轴”)和第三轴(“y轴”)，第一轴(“z轴”)表示生成CT图像的CT系统的旋转轴(并与之对齐或平行)，第二轴(“x轴”)表示垂直于z轴的轴并且通常表示重力轴，第三轴(“y轴”)垂直于z轴和x轴。

因此，CT图像可以是三维CT图像。

图2所示的第一CT图像210图示了在没有锥形束伪影的情况下捕获的CT图像。这能够例如通过使用定向射束执行CT成像来实现，该定向射束沿着CT系统的旋转轴具有低射束覆盖度(例如<5cm)，即，其中，能够使用扇形束而不是锥形束对在CT扫描期间发射的射束进行建模。

图2所示的第二CT图像220描绘了根据轴向锥形束CT扫描重建的CT图像。第二CT图像具有锥形束伪影。这些伪影是由正被成像的区域的密度的突然变化(例如，从脑物质到颅骨底部的骨骼的突然变化)引起的。锥形束伪影仅由沿着与生成CT图像的CT系统的旋转轴(“z轴”)对齐(即，表示该旋转轴)的轴的突然变化产生。这是因为标准重建算法被设计成：如果目标在该z轴上是同质的，则它们提供精确的重建。因此，CT图像中的锥形束伪影的“源”能够由沿着表示CT系统的旋转轴的CT图像的轴的突然梯度来表示。

例如，突然梯度可以被定义为计算机断层摄影图像的像素值在与计算机断层摄影图像的第一轴相平行的方向上的预定距离上大于预定值的幅值变化。第一轴是表示CT系统的旋转轴(即，z轴)的CT图像的轴。

图3还图示了梯度310、320(表示锥形束伪影的源)对图像300的其他部分的效果。图像300的像素值是一致的，除了表示梯度的位置和表示由于一个或多个具有由梯度表示的源的锥形束伪影而被修改的区的位置。

图3清楚地图示了锥形束伪影是如何从梯度310、320的位置“展开”的。因此，图像的任何给定像素处的锥形束伪影的效果的幅值至少取决于给定像素与梯度之间的方向以及给定像素与梯度之间的距离。

本发明利用了这种识别来提供查找表，该查找表能够用于估计或预测CT图像上的每个梯度的效果，从而生成预测CT图像上的每个梯度的效果的伪影估计图像。

图4图示了根据本发明的实施例的方法400。方法400被配置为生成表示计算机断层摄影(CT)图像中的所预测的锥形束伪影的伪影估计图像。

方法400包括获得对象的计算机断层摄影(CT)图像490的步骤410。CT图像可以是从CT系统(例如，参照图1描述的CT系统)中获得的，也可以是从数据库或存储器中获得的。CT图像是已经根据由CT系统生成的原始数据或投影数据重建的图像。

该方法然后包括识别CT图像中的一个或多个梯度的位置的步骤420。梯度表示CT图像中的强度在与表示CT系统的旋转轴(即，CT机架绕其旋转的轴，通常被标记为“z轴”)的轴对齐(即，与之平行)的方向上的突然变化。例如使用用于CT图像的适当坐标系(例如，使用x、y、z坐标或使用相对位置(例如，百分比)来识别CT图像内的相对位置)，所识别的位置可以与梯度的特定像素位置(例如，作为所识别的梯度的部分的像素的像素位置)进行关联。

用于识别这样的梯度的合适的图像处理技术对于技术人员来说是显而易见的。特别地，梯度能够由计算机断层摄影图像的像素值在与计算机断层摄影图像的第一轴相平行的方向上的预定距离上大于预定值的幅值变化来表示。

在一个示例中，步骤420包括：识别CT图像中的所有梯度的位置，并且随后仅选择梯度的子集以用于进一步的处理(即，在方法400期间)。所选择的子集可以包括例如具有最高幅值的梯度(例如，最大X％的梯度，其中，X是预定值，例如，1或5，或者高于某个阈值的梯度)。梯度的幅值可以被定义为像素值在梯度的预定距离上的幅值差异。这种方法意味着只有最强的梯度被进一步处理，这节省了计算复杂度。本公开内容认识到，具有最高幅值的梯度的贡献表示了锥形束伪影的主要原因，使得能够根据顶部梯度来生成准确的伪影估计图像，而不会影响伪影估计图像的准确度。

方法400还包括针对每个梯度识别梯度关于伪影估计图像的相对位置的步骤430。

特别地，CT图像中的位置与伪影估计图像中的位置之间的空间关系可以是已知的或预定的。如果每个梯度被映射到伪影估计图像，则这促进了识别每个梯度将在伪影估计图像中出现的位置。

因此，步骤430可以包括确定从计算机断层摄影图像映射到伪影估计图像的梯度在伪影估计图像中的(像素)位置。

例如，如果CT图像是分辨率为1600×1200×800的3D图像，伪影估计图像的分辨率为400×300×200，并且CT图像中的梯度的位置位于位置1000，800，100处的像素处，则梯度在伪影估计图像中的相对位置位于位置250，200，25处。

应当理解，由CT图像和伪影估计图像覆盖的区(例如，覆盖的“CT扫描区”的相对大小)是完全相同的。

伪影估计图像具有与CT图像相同的维度数。伪影估计图像的分辨率可以不同于CT图像的分辨率，并且优选地更小。然而，在其他实施例中，伪影估计图像的分辨率可以与CT图像的分辨率完全相同，并且步骤430可以形成步骤420的部分(因为识别(一个或多个)梯度在CT图像中的位置现在在功能上等同于识别(一个或多个)梯度在伪影估计图像中的位置)。

方法400还包括获得查找表的步骤440，该查找表将梯度关于伪影估计图像的相对位置与锥形束伪影对伪影估计图像中的像素的预测效果进行关联。

因此，针对伪影估计图像中的每个像素，查找表有效地识别出由针对伪影估计图像中的梯度的具有在不同相对位置处的源的锥形束伪影产生的效果。该效果例如可以是表示(例如是)由具有由梯度(例如，预定幅值的梯度)表示的源的锥形束伪影产生的强度值的变化的值。

本发明的一个基本认识是：能够基于梯度在图像中的位置和特定像素的位置来估计任何给定图像中的由梯度表示的锥形束伪影的源对该图像的任何给定像素(“特定像素”)的(相对)效果。

因此，能够使用查找表来生成伪影估计图像，该伪影估计图像估计锥形束伪影的源对CT图像的不同像素的效果。例如，梯度在CT图像中的位置能够被映射或配准到伪影估计图像中的相对位置。然后，查找表能够针对伪影估计图像的每个其他像素提供用于识别该位置处的锥形束伪影的效果的相关信息。这意味着能够使用查找表根据CT图像来生成伪影估计图像。

方法400还包括通过处理所识别的计算机断层摄影图像的一个或多个梯度的位置和查找表来生成伪影估计图像的步骤450，该伪影估计图像表示计算机断层摄影图像中的一个或多个锥形束伪影的预测效果。

稍后将描述所提出的使用查找表的方法的更完整的工作示例以及合适的查找表的示例。

因此，伪影估计图像提供了关于锥形束伪影对CT图像490的估计效果的信息。特别地，通过识别CT图像中可能的伪影的存在，伪影估计图像本身提供了有用的临床信息来降低伪影被错误地归属于被成像患者的特征的可能性和/或减少伪影对潜在重要特征的掩蔽。

因此，伪影估计图像有效地表示了伪影识别过程的最终结果，以识别CT图像中的锥形束伪影的效果。

在一些示例中，可以在步骤460中处理和/或组合伪影估计图像与CT图像，以生成校正的CT图像。例如，可以从CT图像中减去伪影估计图像(如果需要的话，可以对其进行缩放/重新采样以匹配CT图像的分辨率)以生成校正的CT图像。这产生了具有减少的锥形束伪影的CT图像。

在一些示例中，提供伪影估计图像和CT图像作为针对分析过程(例如，在步骤470中采用机器学习算法来分析和/或分类CT图像的分析过程)的输入数据。这为分析过程提供了用于处理CT图像的额外信息，从而提供了引起对CT图像的改进分析的额外特征(例如避免了无意中将伪影归属于CT图像的特定特性或特征)。

已经解释了伪影估计图像的生成如何利用查找表和所确定的梯度在CT图像中的位置来生成伪影估计图像。

通常，查找表是将预定输入值与预定输出值进行关联的阵列。特别地，查找表将为多个输入值或输入值的组合中的每个提供相关联的预定输出值(或多个值)。换句话说，查找表为一个或多个输入参数值的不同组合定义了一个或多个输出参数值。

对于本公开内容，查找表将梯度在伪影估计图像中的相对位置与具有在梯度的相对位置处的源的锥形束伪影(穿过伪影估计图像的其他像素)的效果进行关联。

因此，针对梯度关于伪影估计图像的多个不同的可能位置中的每个，查找表可以为伪影估计图像中的每个(其他)像素提供值，该值预测具有在梯度的相对位置处的源的锥形束伪影的效果(例如以值的形式)。特别地，该值可以表示具有由图像中的具有预定幅值的梯度(即，“统一梯度”或“标准化梯度”)表示的源的锥形束的效果。

效果可以包括表示(针对CT图像的像素的)强度值的预测变化的值(例如以百分比或绝对变化值的形式)，这个变化值是由具有由在伪影估计图像的特定相对位置处的梯度表示的源的锥形束伪影引起的。

总体而言，查找表因此有效地存储了伪影图案，该伪影图案针对在伪影估计图像中的梯度的不同可能(像素)位置识别图像的所有其他像素上的锥形束伪影的效果。

本公开内容认识到：在伪影估计图像的任何给定像素处的单个锥形束伪影(具有由单个像素表示的源)的效果取决于梯度在伪影估计图像中的相对位置以及像素与梯度之间的位置关系。

在任何给定的图像中，锥形束伪影的效果随着与伪影的源的距离和/或从伪影的源的方向以及梯度(表示伪影的源)在图像内的位置而变化。

还将意识到，CT图像中的梯度可以具有不同的幅值或强度，其中，梯度的幅值或强度影响梯度将对在CT图像中发现的锥形束伪影的效果。使用(由查找表建模的)梯度的预定幅值意味着能够随后(例如通过基于梯度在CT图像中的幅值与预定幅值之间的关系对所确定的效果进行适当加权)计算梯度在CT图像中的真实效果。

因此，查找表能够为由梯度产生的效果提供“标准化”值。

图5图示了使用查找表和在步骤420中识别的在CT图像中确定的(一个或多个)梯度的位置来生成伪影估计图像的方法。这是参考图4描述的步骤430、440和450的示例。

方法500包括初始化伪影估计图像(例如生成“初始伪影估计图像”)的步骤510。生成初始伪影估计图像以使得知晓CT图像中的位置与伪影估计图像中的位置之间的空间关系。初始化的伪影估计图像的分辨率可以不同于CT图像的分辨率，并且优选地更小。伪影估计图像具有与CT图像相同的维度数。

因此，CT图像的元素(特别是梯度)的位置可以被映射到伪影估计图像中的对应位置。以这种方式，能够计算或确定(CT图像的)梯度在伪影估计图像中的相对位置。

方法500然后运行过程520，该过程520是针对在步骤420中在CT图像中识别的每个梯度执行的。这通过步骤591和步骤592图示出，步骤591选择新的(即，尚未针对该像素进行处理的)梯度，步骤592确定是否所有识别的梯度都经历了过程520，如果没有，则恢复到步骤591以选择新的梯度，否则结束针对该像素的过程520的迭代。

过程520包括基于梯度在计算机断层摄影图像中的位置来确定梯度在伪影估计图像中的相对位置的步骤521。当CT图像与伪影估计图像之间的空间关系是已知的或预定的(例如CT图像与伪影估计图像关于彼此配准)时，这是可实现的。

过程520然后包括使用查找表和梯度在伪影估计图像中的相对位置来确定(伪影估计图像的)每个像素位置处的锥形束伪影的效果的步骤522。这可以在逐像素的基础上执行(例如，如果查找表针对伪影估计图像的每个像素识别出锥形束伪影的影响)，也可以在整个伪影估计图像的基础上执行。

一旦针对每个识别的梯度执行了过程520，过程500就执行将针对每个梯度确定的预测效果进行组合以确定在该像素处的锥形束伪影的总体效果的步骤540。这可以包括例如对所确定的(针对每个像素的)效果进行求和以确定总体效果。这利用了叠加原理，即，锥形束伪影的总体效果是由图像中的所有梯度引起的锥形束伪影的组合贡献产生的。

优选地，确定锥形束伪影的预测效果的步骤522包括：识别由查找表指示的(针对伪影估计图像的每个像素的)效果，并且基于(CT图像的)梯度的幅值对所指示的效果进行加权或修改。特别地，梯度的幅值越大(例如，在梯度的位置处的强度值的差异越大)，对效果的加权就越大。

该实施例考虑了梯度的相对幅值/强度。将意识到，相对幅值越大，梯度将对CT图像中的锥形束伪影的影响就越大。

用于执行该步骤的简单方法可以是用以下值对所确定的(如在查找表中列出的)梯度的效果进行加权(例如，相乘)：该值等于(CT图像中的)梯度的幅值除以用于生成查找表的梯度的幅值。

在一些示例中，生成伪影估计图像的步骤包括：通过处理所识别的一个或多个梯度的位置和查找表来生成初始伪影估计图像，其中，初始伪影估计图像具有与计算机断层摄影图像不同的分辨率；以及对初始伪影估计图像进行重新采样以匹配计算机断层摄影图像的分辨率。

因此，方法500还可以包括对由步骤540输出的伪影估计图像进行重新采样的步骤550。如前所述，初始化的伪影估计图像可以具有与CT图像不同的分辨率。这种生成伪影估计图像并对伪影估计图像进行重新采样的方法允许在生成初始伪影估计图像时降低查找表的处理复杂度和存储空间需求。

优选地，伪影估计图像具有比CT图像更低的分辨率。这是能够实现的，而不会显著影响伪影估计图像的准确度，因为伪影是低频的，这意味着查找表所需的条目较少。

设想了用于减小或最小化查找表的必要大小的各种机制。例如，能够假定并利用锥形束效果的对称性来减小查找表的大小。

作为一个示例，本发明认识到梯度的效果关于梯度与z轴(即，与CT机架的旋转对齐的轴)的距离是不变的。这是因为锥形束伪影关于围绕z轴的旋转是不变的。

因此，只需要提供以下查找表：该查找表提供梯度在穿过z轴的单个平面(例如，xz平面或yz平面)中的(对伪影估计图像的像素的)效果。当使用LUT表来确定梯度在该平面之外的效果时，我们能够(围绕z轴)“旋转”该梯度，直到它落在该平面中为止，确定针对伪影估计图像的相关效果，并且将该效果“旋转”回来。对于本领域技术人员来说，将定位从一个位置旋转到另一个位置的适当方法是容易想到的，例如使用用于图像处理的标准旋转力学。

此外，还认识到梯度的效果对于旋转平面之上和之下的梯度是对称的(如果利用CT系统进行的数据采集是在不移动患者支撑物的情况下将机架旋转360°来完成的)。也就是说，旋转平面(例如，xy平面)上的第一点之上的第一z轴距离处的梯度的效果是旋转平面之下的相同距离处的梯度的效果的镜像。

因此，查找表只需要存储位于旋转平面之上或之下的梯度的效果。当使用LUT来确定在旋转平面之上或之下的另一项处的梯度的效果时，我们可以(通过位于旋转平面中的反射镜)确定梯度的镜像位置，识别伪影估计图像的效果，并且将所确定的效果镜像处理回来。

根据已知的压缩原理，可以压缩查找表。这是因为预计(图像中的)梯度对图像的大量像素的效果是可以忽略不计的或者为零。因此，查找表能够被适当地压缩，而没有任何准确度损失或者没有显著的准确度损失。

作为进一步的示例，图6图示了其中可以采用实施例的一个或多个部分的处理系统60的示例。上面讨论的各种操作可以利用处理系统60的能力。例如，用于生成伪影估计图像的系统的一个或多个部分可以并入在本文讨论的任何元件、模块、应用和/或部件中。在这一点上，应当理解，系统功能块能够在单个计算机上运行，也可以被分布在(例如经由互联网连接的)若干计算机和定位上。

处理系统60包括但不限于PC、工作站、膝上型电脑、PDA、掌上设备、服务器、存储装置等。通常，就硬件架构而言，处理系统60可以包括经由本地接口(未示出)通信性耦合的一个或多个处理器61、存储器62和一个或多个I/O设备67。本地接口能够是例如但不限于如本领域已知的一条或多条总线或其他有线或无线连接。本地接口可以具有额外的元件(例如，控制器、缓冲器(高速缓冲存储器)、驱动器、中继器以及接收器)以实现通信。另外，本地接口可以包括地址、控件和/或数据连接以实现前述部件之间的适当通信。

处理器61是用于运行能够被存储在存储器62中的软件的硬件设备。处理器61实际上能够是与处理系统60相关联的若干处理器中的任何定制或市售的处理器、中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)或辅助处理器，处理器61可以是基于半导体的微处理器(呈微芯片的形式)或微处理器。

存储器62能够包括易失性存储器元件(例如，随机存取存储器(RAM)，例如，动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)等)与非易失性存储元件(例如，ROM、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁带、压缩盘只读存储器(CD-ROM)、磁盘、软盘、盒式磁带、卡式磁带等)中的任一种或组合。此外，存储器62可以结合电学、磁性、光学和/或其他类型的存储介质。注意，存储器62能够具有分布式架构，其中，各种部件彼此远离，但是能够被处理器61访问。

存储器62中的软件可以包括一个或多个单独的程序，其中的每个程序包括用于实施逻辑功能的可执行指令的有序列表。根据示例性实施例，存储器62中的软件包括合适的操作系统(O/S)65、编译器64、源代码63以及一个或多个应用程序66。如图所示，应用程序66包括用于实施示例性实施例的特征和操作的众多功能部件。根据示例性实施例，处理系统60的应用程序66可以表示各种应用程序、计算单元、逻辑单元、功能单元、过程、操作、虚拟实体和/或模块，但是应用程序66并不意味着限制。

操作系统65控制其他计算机程序的运行，并且提供调度、输入输出控制、文件和数据管理、存储器管理，以及通信控制和相关服务。本发明人预想到，用于实施示例性实施例的应用程序66可以适用于所有商用操作系统。

应用程序66可以是源程序、可执行程序(目标代码)、脚本或包括要执行的一组指令的任何其他实体。当是源程序时，该程序通常经由编译器(例如，编译器64)、汇编器、解释器等来进行翻译，这些器件可以被包括在存储器62内，也可以不被包括在存储器62内，以便与O/S 65结合地正确操作。此外，应用程序66能够被编写为具有数据类和方法类的面向对象的编程语言，或者具有例程、子例程和/或函数的过程编程语言，例如但不限于C、C++、C#、Pascal、BASIC、API调用、HTML、XHTML、XML、ASP脚本、JavaScript、FORTRAN、COBOL、Perl、Java、ADA、.NET等。

I/O设备67可以包括输入设备，例如但不限于鼠标、键盘、扫描仪、麦克风、相机等。此外，I/O设备67还可以包括输出设备，例如但不限于打印机、显示器等。最后，I/O设备67还可以包括传送输入和输出这两者的设备，例如但不限于NIC或调制器/解调器(用于访问远程设备、其他文件、设备、系统或网络)、射频(RF)或其他收发器、电话接口、桥接器、路由器等。I/O设备67还包括用于通过各种网络(例如，互联网或内联网)进行通信的部件。

如果处理系统60是PC、工作站、智能设备等，则存储器62中的软件还可以包括基本输入输出系统(BIOS)(为简单起见而省略)。BIOS是一组必不可少的软件例程，它在开机时初始化并测试硬件，启动O/S 65，并且支持硬件设备之间的数据传输。BIOS被存储在某种类型的只读存储器(例如，ROM、PROM、EPROM、EEPROM等)中，使得当处理系统60被激活时能够运行BIOS。

当处理系统60处于操作中时，处理器61被配置为：运行在存储器62内存储的软件，向存储器62传送数据并从存储器62传送数据，并且根据软件来总体控制处理系统60的操作。处理器61可以全部或部分读取应用程序66和O/S 65，可能在处理器61内缓存应用程序66和O/S 65，然后运行应用程序66和O/S 65。

当以软件实施应用程序66时，应当注意，能够将应用程序66存储在实际上可供任何计算机相关的系统或方法使用的或与之结合使用的任何计算机可读介质上。在本文档的背景中，计算机可读介质可以是电子、磁性、光学或其他物理设备或器件，其能够包含或存储可供计算机相关的系统或方法使用的或与之结合使用的计算机程序。

应用程序66能够被体现在可供指令执行系统、装置或设备(例如，基于计算机的系统、包含处理器的系统或能够从指令执行系统、装置或设备取回指令并运行指令的其他系统)使用的或与之结合使用的任何计算机可读介质中。在本文档的背景中，“计算机可读介质”能够是任何能够存储、通信、传播或传输可供指令执行系统、装置或设备使用的或与之结合使用的程序的器件。计算机可读介质能够是例如但不限于电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、装置、设备或传播介质。

根据对附图、公开内容和权利要求的研究，本领域技术人员在实践所要求保护的发明时能够理解和实现所公开的实施例的变型。在权利要求中，词语“包括”并不排除其他元件或步骤，词语“一”或“一个”并不排除多个。在相互不同的从属权利要求中记载了某些措施的事实并不指示不能有利地使用这些措施的组合。

单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项目的功能。计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上，例如与其他硬件一起供应或者作为其他硬件的部分而供应的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如经由互联网或其他有线或无线电信系统进行分布。

如果在权利要求书或说明书中使用了术语“适于”，则应当注意，术语“适于”旨在等同于术语“被配置为”。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。

Claims (14)

1.一种生成伪影估计图像的计算机实施的方法(400)，所述伪影估计图像表示计算机断层摄影图像(220、490)中的一个或多个锥形束伪影的预测效果，所述计算机实施的方法包括：

获得(410)个体的计算机断层摄影图像；

其特征在于，所述方法还包括：

识别(420)所述计算机断层摄影图像的一个或多个梯度的位置，其中，梯度是所述计算机断层摄影图像的像素值在与所述计算机断层摄影图像的第一轴相平行的方向上的预定距离上大于预定值的幅值变化，其中，所述第一轴表示生成所述计算机断层摄影图像的所述计算机断层摄影系统的旋转轴；

针对每个梯度，识别(430)所述梯度关于伪影估计图像的相对位置；

获得(440)查找表，所述查找表将梯度关于所述伪影估计图像的相对位置与表示由所述梯度引起的锥形束伪影导致的强度值变化的值进行关联；并且

通过处理所识别的所述计算机断层摄影图像的所述一个或多个梯度的位置和所述查找表来生成(450)伪影估计图像，所述伪影估计图像表示由所述计算机断层摄影图像中的一个或多个锥形束伪影引起的强度变化。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法(400)，其中，识别所述梯度关于所述伪影估计图像的所述相对位置的步骤(430)包括确定从所述计算机断层摄影图像映射到所述伪影估计图像的梯度在所述伪影估计图像中的位置。

3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法(400)，其中，所述梯度在所述伪影估计图像中的所述相对位置包括所述梯度在所述伪影估计图像中的像素位置。

4.根据权利要求1至3中的任一项所述的计算机实施的方法(400)，其中，锥形束伪影对所述伪影估计图像中的像素的所述预测效果响应于与所述梯度在所述伪影估计图像中的所述相对位置的距离而变化。

5.根据权利要求1至4中的任一项所述的计算机实施的方法(400)，其中，锥形束伪影对所述伪影估计图像中的像素的所述预测效果响应于从所述梯度在所述伪影估计图像中的所述相对位置关于至少一个轴的方向而变化。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的计算机实施的方法(400)，还包括通过从所述计算机断层摄影图像中减去所述伪影估计图像来生成(460)经修改的计算机断层摄影图像。

7.根据权利要求1至6中的任一项所述的计算机实施的方法(400)，其中，生成所述伪影估计图像的步骤(450)包括：

通过处理所识别的所述一个或多个梯度的位置和所述查找表来生成(510、520、530、540)初始伪影估计图像，其中，所述初始伪影估计图像具有与所述计算机断层摄影图像不同的分辨率；并且

对所述初始伪影估计图像进行重新采样(550)，以匹配所述计算机断层摄影图像的分辨率。

8.根据权利要求7所述的计算机实施的方法(400)，其中，所述初始伪影估计图像具有比所述计算机断层摄影图像更低的分辨率，并且对所述初始伪影估计图像进行重新采样的步骤(550)包括对所述初始伪影估计图像进行上采样。

9.根据权利要求1至8中的任一项所述的计算机实施的方法(400)，其中，识别一个或多个梯度的位置的步骤(420)包括：

识别所述断层摄影图像中的每个梯度；

基于所识别的梯度的幅值来选择所识别的梯度中的一个或多个梯度的子集；并且

识别一个或多个梯度的所述子集的位置。

10.根据权利要求1至9中的任一项所述的计算机实施的方法(400)，其中，针对每个梯度，识别(430)所述梯度关于伪影估计图像的所述相对位置并生成(450)所述伪影估计图像的步骤包括：

针对每个识别的梯度：

基于所述梯度在所述计算机断层摄影图像中的位置来确定(521)所识别的梯度在所述伪影估计图像中的相对位置，并且

使用所述查找表和所确定的所述梯度在所述伪影估计图像中的相对位置来确定(522)具有由所识别的梯度表示的源的锥形束伪影对所述伪影估计图像的像素的所述预测效果；

对所确定的在所述伪影估计图像的每个像素处的任何锥形束伪影的预测效果进行组合(540)，从而生成所述伪影估计图像。

11.根据权利要求10所述的计算机实施的方法(400)，其中，生成所述伪影估计图像的步骤包括：针对每个识别的梯度，基于所识别的梯度的幅值对所述锥形束伪影的所述预测效果进行加权。

12.一种用于分析计算机断层摄影图像的计算机实施的方法(400)，所述计算机实施的方法包括：

通过执行根据权利要求1至11中的任一项所述的方法来获得(410)计算机断层摄影图像和针对所述计算机断层摄影图像的所述伪影估计图像；

提供所述计算机断层摄影图像和所述伪影估计图像作为针对机器学习方法的输入；并且

通过使用所述机器学习方法处理所述计算机断层摄影图像和所述伪影估计图像来分析(470)所述计算机断层摄影图像。

13.一种包括计算机程序代码单元的计算机程序产品，所述计算机程序代码单元当在具有处理系统的计算设备上被运行时使所述处理系统执行根据权利要求1至12中的任一项所述的方法的所有步骤。

14.一种用于生成表示计算机断层摄影图像中的一个或多个锥形束伪影的预测效果的图像的计算机实施的处理系统(60)，所述处理系统被配置为：

获得(410)个体的计算机断层摄影图像；

其特征在于，所述计算机实施的处理系统还被配置为：

识别(420)所述计算机断层摄影图像的一个或多个梯度的位置，其中，梯度是所述计算机断层摄影图像的像素值在与所述计算机断层摄影图像的z轴相平行的方向上的预定距离上大于预定值的幅值变化；

针对每个梯度，识别(430)所述梯度关于伪影估计图像的相对位置；

获得(440)查找表，所述查找表将梯度关于所述伪影估计图像的相对位置与锥形束伪影对所述伪影估计图像中的像素的预测效果进行关联；并且

通过处理所识别的所述计算机断层摄影图像的所述一个或多个梯度的位置和所述查找表来生成(450)伪影估计图像，所述伪影估计图像表示所述计算机断层摄影图像中的一个或多个锥形束伪影的预测效果。