CN1268034A - 迭代锥束ct再现 - Google Patents

迭代锥束ct再现 Download PDF

Info

Publication number
CN1268034A
CN1268034A CN98808594A CN98808594A CN1268034A CN 1268034 A CN1268034 A CN 1268034A CN 98808594 A CN98808594 A CN 98808594A CN 98808594 A CN98808594 A CN 98808594A CN 1268034 A CN1268034 A CN 1268034A
Authority
CN
China
Prior art keywords
projection
data
error
picture reproducing
image
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.)
Pending
Application number
CN98808594A
Other languages
English (en)
Inventor
赖景明
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.)
Analogic Corp
Original Assignee
Analogic Corp
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 Analogic Corp filed Critical Analogic Corp
Publication of CN1268034A publication Critical patent/CN1268034A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating 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
    • G01N23/02—Investigating 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
    • G01N23/04—Investigating 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
    • G01N23/046—Investigating 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]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/419—Imaging computed tomograph
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/424—Iterative
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S378/00—X-ray or gamma ray systems or devices
    • Y10S378/901—Computer tomography program or processor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

在锥束再现(154)的改进方法与装置中,这里称作逐次逼近的减轻再现误差的技术递增地改进得出的图象的质量,在每一次继续进行上按指数减小误差。采集(150)及再现投影图象。前向投影(158)第一再现图象以生成中间投影数据,依次将其与采集的投影数据(150)比较(152)以生成误差投影数据。再现(154)误差投影数据来形成误差图象,依次将其用来校正第一再现图象。结果是改进了图象质量的第二图象。本发明可应用于计算的X线断层术应用的范围中,包括医学扫描、行李扫描及工业产品扫描应用。

Description

迭代锥束CT再现
本申请要求1997年7月1日提交的美国临时申请号60/051,409的权益，通过引用将其内容结合于此。
在现代计算的X线断层术(CT)扫描器系统中，X射线源生成查问物体并入射在传感器阵列上的X射线束。在第三代CT系统中，将源与传感器阵列安装在绕该物体旋转的台架上。在增量台架旋转角上记录物体的接连的投影组。在完成了台架的半圈旋转(“半扫描”系统)或整圈旋转(“全扫描”系统)之后，在称作再现的过程中组合来自接连的旋转角的数据以产生该物体的剖面图象。在静止扫描配置中，在各扫描中物体固定在适当位置上，而在平移扫描或“螺旋”扫描中，在扫描中物体相对于台架平移，这改进了系统处理能力但使得图象再现复杂化。
在第三代类型的常规二维CT扫描器中，X射线束在点源与包含一维检测器元件的传感器阵列之间的平面扇形中传播。该扇形束称作“横轴扇形”，因为扇形的平面垂直于旋转轴，即Z轴。二维图象再现过程采集各旋转角上的原始数据并在半圈扫描或整圈扫描之后将数据转换成X射线所通过的物体部分的平面素图象。每一次扫描之后，物体可沿Z轴平移以生成邻接的平面剖面图象或可将它们组合以产生立体图象的物体的“片”。
为了加速物体的立体成象，三维CT扫描器采用在点源上生成的称作“锥束”的锥形X射线束，它投射通过物体并入射在二维传感器阵列上。该阵列通常包括于柱面上的多行与多列检测器。在这一配置中，X射线锥束不仅沿横向扇形平面散射，也沿Z轴散射。
实际上，常规二维再现算法不足以从用二维检测器阵列采集的锥束数据再现三维立体图象。不能将三维锥束数据精确地分解成沿Z轴的独立平行层供推广到二维再现，因为各横向扇形(定义为通过检测器的对应行的锥束部分)位于相对于Z轴逐个检测器改变的锥角上。利用这一数据来执行二维再现会因此导致各组扇束数据的再现误差，但除外沿xy平面的中心横向扇形(此处横向扇形平面垂直于Z轴)。再现误差随着锥角距中心横向扇形所定义的零角的增加而增加。在下列文献中描述了用于静止扫描配置的称作锥束再现的更精确的三维再现技术：
1.L.A.Feldkamp，L.C.Davis.与J.W.Kress，“实用锥束算法”，J.Opt.Soc.Am.A，卷1，612页，第6号，1984年6月。
上述讨论适用于扫描相对于Z轴静止的物体。在本技术中称作螺旋扫描的另一种扫描方式中，物体在台架旋转期间以匀速沿通常平行于Z轴的平移轴相对于台架平移。从物体的观点，可将X射线源与传感器想象成在数据采集期间在螺旋迹线上绕物体转圈。在具有单行检测器的常规系统所执行的螺旋扫描中，首先将投影数据插入各片的Z位置上用于生成其平面图象。这些平面图象连接地沿Z轴定位。这些连接的片能加以组合并为不同方式的三维显示作进一步处理。不幸的是，在锥束系统中，Z轴平移导致所采集的数据远离标准二维或三维再现技术所要求的数据。结果，从采用锥束系统的螺旋扫描产生的再现误差比静止扫描的低劣。在下列专利中描述了锥束螺旋扫描的再现与改进方法：
2.1994年3月1日颁给A.H.Pfoh的美国专利号5,291,402，“螺旋扫描计算的X线断层术装置”；
3.1994年12月27日颁给H.Hu的美国专利号5,377,250，“带有多行检测器阵列的螺旋扫描计算的X线断层术装置的再现方法”；以及
4.1995年7月4日颁给H.Hu，N.J.Pele与A.H.Pfoh的美国专利号5,430,783，“带有采用重叠束的多行检测器阵列的螺旋扫描计算的X线断层术装置的再现方法”。
本发明指向用于减少从计算的X线断层术系统中图象再现产生的成象误差的装置与方法。逐次的过程递增地改进得出的图象的质量，在每一次上的误差按指数降低。这里称作“逐次逼近”的技术对锥束螺旋系统特别有吸引力，但同样可应用于常规螺旋及固定轴扫描系统。
采集及再现投影数据以构成第一再现图象。将该第一再现图象前向投影以生成中间投影数据。依次将中间投影数据与采集的投影数据比较以生成误差投影数据。再现误差投影数据以形成误差图象。利用误差图象来校正第一再现图象以形成第二再现图象。该第二再现图象的质量比第一再现图象的质量有所改进。
在较佳实施例中，投影数据的再现包括数据的卷积与背投影。各步骤可重复执行多次以便在指数速率上改进图象质量。比较中间投影数据与采集的投影数据的步骤最好包括对应数据的相减，用误差图象校正再现图象也一样。可以降低误差投影数据的空间分辨率以改进系统性能。
从附图中所示的本发明的较佳实施例的更具体的描述中，本发明的上述及其它目的、特征与优点将是清楚的，附图中相同的参照字符指称全体视图中的相同部件。这些图不一定是按比例的，而是将重点放大展示本发明的原理上。
图1为展示在锥束计算的X线断层术系统中计算立体图象的逐步逼近技术中所包含的系统及步骤的框图，其中A为按照本发明的第一次逼近的起点而B为终点。
图2为按照图1展示来自采集的投影Pij(φ)的第一逼近图象r1(x，y，z)的系统与公式的框图。
图3为按照图1展示来自采集的投影Pij(φ)及第一逼近图象r1(x，y，z)的系统及公式的框图。
图4为按照图1展示来自采集的投影Pij(P)及第二逼近图象r2(x，y，z)的第三逼近图象r2(x，y，z)的系统及公式的框图。
A.概述
再现误差的量随X射线束的锥角及再现所用的技术而改变。当前，从具有二维检测器阵列的螺旋锥束系统得到的图象质量明显地低于来自常规的单行检测器系统的。虽然螺旋锥束系统在处理量上提供明显的优点，但如果得出的图象质量不能与常规的单行检测器系统相当，则它们的应用是受限制的。
本发明指向减轻再现误差的技术。这里称作逐次逼近法的技术对螺旋锥束系统特别有吸引力，但也可应用于先有技术中不能再现精确图象的其它系统。为了下面讨论的目的，假定是螺旋锥束系统，即假定锥束从点源发射到检测器的二维阵列上。还假定该检测器阵列位于定中的通过该源的轴周围的柱面上，而检测器列平行于旋转轴或Z轴定位且垂直于xy平面。本发明同样适用于其它可想象的螺旋扫描几何图形，然而为了下面例示的目的，应用上面的假定。注意为了本发明的目的，名词“通道”指称给定的检测器行中的检测器通道，而名词“列”则指称邻接的检测器行中的一列通道的布置，即沿旋转轴。
如图1的流程图中所示，在本发明的逐次逼近技术中，首先在锥束再现器154上从扫描器148采集并存储在数据采集器150中的投影中再现近似图象。将该近似图象存储在图象累积器156中。在投影发生器158上精确地再生累积器156中的近似图象的投影并在投影减法器152上与采集器150中的采集的投影Pij(φ)比较。在锥束再现器154上根据这两组投影之间的差再现第二图象。第二图象在大小上比第一图象小得多，并通过加法或者如果将误差作为过量对待则通过减法用来校正第一图象。通过求和第二图象与第一图象，图象累积器156产生带有一阶校正的物体的更精确的图象。进一步的逼近系列得出提高精确性的图象。第一、第二与第三次逼近的各步骤的结果示出在图2、图3与图4中。
通常，明显的图象质量改进只需要较少次数的迭代、最佳的迭代次数取决于锥角、所采用的特定再现技术及应用要求的精确度。
B.应用
在较佳实施例中，在锥束扫描器148获取数据之后，将数据转换成投影。可将这些投影重新排序成xy空间中的平行投影，并利用本发明人1998年3月11日提交的名为“在带有多行检测器的螺旋扫描计算的X线断层术系统中再现立体图象的方法与装置”的美国专利申请号09/038,320中所描述的恒定Z内插技术插入，该文献此后称作“赖景明的申请”，通过引用将其内容结合在此。
为了当前讨论的目的，Pij(φ)表示经过重新排序与预处理阶段之后在视角φ上来自第j列与第i行检测器的投影值。这里将投影Pij(φ)称作存储在采集器150中的采集的投影，将它们用来再现物体的立体图象156。如下所述，图1-4中指称的投影Pij(φ)可包括原始采集的扇束投影Pij(θ)、重新排序的平行束投影Rij(φ)、恒定Z内插的投影Sij(φ)、或最好是进一步内插成具有等空间间隔的投影Tij(φ)，如上面结合的赖景明的申请中所描述的。
假定存在着适合于象常规CT系统中一样精确地从所采集的投影Pij(φ)中再现物体图象f(x，y，z)的理想锥束再现过程。换言之，f(x，y，z)便是要达到的理想立体图象。
采集的投影Pij(φ)可认为是该理想立体图象f(x，y，z)的氡变换或前向投影。令F为这一变换的算子，如框158中所示，使得：
Pij(φ)＝Ff(x，y，z)(1)
反之，理想图象f(x，y，z)为Pij(φ)的逆变换。令框154中所示之Rideal为理想锥束再现算子，它完美地将采集的投影Pij(φ)变换回理想图象f(x，y，z)。这便是：
f(x，y，z)＝RidealPij(φ)(2)
在实际系统中，锥束再现154只能达到近似结果。假定R为实际锥束再现器154的算子而r1(x，y，z)为近似结果。换言之：
r1(x，y，z)＝Ri j(φ)(3)
可将结果r1(x，y，z)分成两项。第一项为理想图象f(x，y，z)而第二项为从再现154中的逼近得出的误差图象e1(x，y，z)。这便是：
r1(x，y，z)＝f(x，y，z)-e1(x，y，z)(4)
其中e1(x，y，z)的象体素(voxel)值可以是正或负的，并将其作为理想图象值的短缺误差对待。如果将e1(x，y，z)作为理想图象值的超出误差对待，可将式(4)写成r1(x，y，z)＝f(x，y，z)+e1(x，y，z)。假定采集适当的再现技术，表示误差图象e1(x，y，z)的数据值的相对大小应比理想图象f(x，y，z)的对应数据小得多。图2中示出输入数据Pij(φ)与第一次逼近r1(x，y，z)的结果。
逐次逼近法的中心思想与卷积及背投影中使用的逆再现变换R不同之处在于能够精确地计算出式(1)中的前向投影所使用的前向变换F0取式(4)的再现的近似结果r1(x，y，z)的前向变换F给出：
Fr1(x，y，z)＝Ff(x，y，z)-Fe1(x，y，z)(5)
令误差图象数据的氡(Radon)变换为δPij(φ)，即：
δPij(φ)＝Fe1(x，y，z)(6)
从式(1)与(6)，式(5)成为：
Fr1(x，y，z)＝Pij(φ)-δPij(φ)(7)
可将式(7)改写为：
δPij(φ)＝Pij(φ)-Fr1(x，y，z)(8)
按照式(8)，如图2中所示，通过从采集的投影数据Pij(φ)中减去表示第一再现图象r1(x，y，z)的前向变换F的数据，便得出误差图象数据δPij(φ)的氡变换。
通过前向投影累积的图象156的投影r1(x，y，z)能计算前向投影F0计算应基本上模拟扫描器的性能。使得在小的容差范围内，从f(x，y，z)生成的投影能再现采集的投影Pij(φ)。
计算的前向投影的误差图象投影δPij(φ)表示如果用理想的再现技术再现它们时会产生误差图象e1(x，y，z)的假想投影数据。与采集的投影Pij(φ)不同，δPij(φ)的值可以是正或负的，并且大小相对地小。
如在式(3)与(4)中，将式(8)的前向投影误差图象δPij(φ)应用在实际锥束再现器154上，给出：
RδPij(φ)＝e1(x，y，z)-e2(x，y，z)(9)
如图3中所示。如在式(4)中，第二项e2(x，y，z)表示再现图象e1(x，y，z)中的伴生误差。第二项e2(x，y，z)的大小最好比第一项eI(x，y，z)小得多。
在图象累积器中，将RδPij(φ)加在第一次逼近结果r1(x，y，z)上以给出第二次逼近结果：
r2(x，y，z)＝RδPij(φ)+r1(x，y，z)(10)
利用式(4)与(9)，第二结果成为：
r2(x，y，z)＝f(x，y，z)-e2(x，y，z)(11)
这示出在图3的输出B上。式(11)指出r2(x，y，z)只包含第二阶误差e2(x，y，z)。结果，第二次再现的图象r2(x，y，z)比包含第一阶误差e1(x，y，z)的第一次再现的图象r1(x，y，z)更紧密地近似理想图象f(x，y，z)。图3中指出这一第二次逼近的中间数据与最终结果。注意操作在输入点A上以第一次逼近结果r1(x，y，z)作为输入开始，并在输出点B上以第二次逼近结果r2(x，y，z)结束。
概言之，本发明采用闭环过程来从原始的第一再现图象r1(x，y，z)中计算出更精确的第二再现的图象r2(x，y，z)的数据表示。为所有视角生成第一图象r1(x，y，z)的投影及确定式(8)中所表示的等值投影误差δPij(φ)。从δPij(φ)中再现第二图象以校正第一图象，如式(10)中给出的。
可重复上述技术来计算带有降低到第三阶的误差e3(x，y，z)的进一步改进的图象r3(x，y，z)的数据表示，如图4中所示。在这一情况中，在上面的等式中将用r3(x，y，z)替代第二再现的图象r2(x，y，z)及用r2(x，y，z)替代r1(x，y，z)。从而式(8)与(10)成为：
δPij(φ)＝Pij(φ)-Fr3(x，y，z)(12)
及
r3(x，y，z)＝RδPij(φ)+r2(x，y，z)(13)
其中
r3(x，y，z)＝f(x，y，z)-e3(x，y，z)(14)
图4中示出这一第三次逼近运算中A点上的输入数据r2(x，y，z)、点B上的最终结果r3(x，y，z)及中间数据。虽然可迭代地重复这些步骤来得到逐步改进的图象，但在若干次继续进行之后图象质量的相对改进将会稳定。存在着计算机能模拟与生成投影的精度极限。即使是完善的模拟，在采集的投影中也存在一定的固有误差。当残留误差e(x，y，z)降低到固有误差的水平时，便不能实现进一步的图象改进希望减少继续进行的次数来优化总的计算时间。
令f为表示理想图象f(x，y，z)的数据的平均大小，而e1、e2则为分别表示误差图象e1(x，y，z)与e2(x，y，z)的数据的平均大小。固有的图象对误差比可定义为：
C0＝f/e1(15)
它依赖于所使用的特定再现方法。同样产生第二逼近的第一次继续的误差缩减率可定义为：
C1＝e1/e2(16)
误差缩减C1也能认为是逐次逼近的收敛速度。如果应用n次继续进行，最终的图象对误差比C为第一次迭代的收敛速度的积：
C＝C0C1...Cn(17)
通常，每一次继续进行之后收敛速度Ci趋向于稍为减小。
即：
Ci≤Ci-1(18)
其中i＝1，2...，n，且n相对地小。对于带有对所有iCi＝Ci-1的再现方法，n次继续进行之后的最终图象对误差比为
Cmax＝C0C1...Cn＝C0 n+1(19)
式(19)表示最佳情况，图象误差相对于继续进行的次数按指数缩减，而C0为指数速度的底。从而，最重要的因素为固有的图象对误差比C0，它应当是尽可能高。
实际上，图象质量的改进并不遵守上面确定的图象误差缩减的理论指数速度。这是由于若干作用因素。每一次之后收敛速度可稍为降低。如果ei(x，y，z)比f(x，y，z)更集中在小区域内，这些较小区域的收敛速度将比其它区域低。并且，如果ei(x，y，z)以下述方式分布，即其投影δPij(φ)比采集的投影Pij(φ)更集中在少数检测器通道或视角中，则收敛速度较低。
在上面结合的赖景明的申请中所描述的较佳再现方法中，可认为图象误差是在卷积中使用的逼近的后果。在频域中，用于卷积的投影的低频分量比高频分量精度低。再现误差在低频分量中较大，且收敛速度C1接近C0。通过逐次逼近，对于大多数应用在一或两次继续进行中，这一再现方法的误差便降低到可忽略不计的水平。
C.投影的生成
理想地，在投影发生器158上产生的前向投影是通过尽可能精确地模拟数据采集系统148、150计算的；然而扫描器148的精确模拟是费时的。例如，X射线束形状、各检测器的空间响应、束增加硬度效果等的模拟需要大量计算。从而，为了实际原因，在模拟的较佳实施例中采用某些近似。
可通过在模拟器中将锥角设定为零来测定模拟误差。然后生成理想图象f(x，y，z)的投影并用于再现第一理想图象r1(x，y，z)。这一理想图象可包括常规扫描器的二维图象的组合或可用计算机程序产生。当锥角为零时，所有横断轴扇面都平行于xy平面。在这一条件下，锥束再现原则上不应产生误差。再度从r1(x，y，z)生成投影。r1(x，y，z)的投影与f(x，y，z)的投影之间的偏差可认为是模拟的误差。
将采集器150中的及从扫描器获得的原始投影数据在卷积与背投影之前预处理到一定程度。在这一早期预处理中不需要模拟投影，因为能以高精度计算它们。这便是在再现154期间的卷积与背投影的组合导致大量的再现误差。为此，在较佳实施例中，模拟只需要为卷积与背投影生成投影。这时在发生器158上的投影生成非常象背投影，这大大地简化了模拟。
在背投影中，首先计算通过视角的象体素的投影路径。由于该投影路径可能不正好落在一条检测器通道中，背投影到该象体素的值是从相邻的通道插入的。为了简单化，考虑带有单行检测器的系统。如果第k个象体素的投影路径位于通道j与j+1之间的通道位置jx上，则将来自这两条通道的投影值Pj与Pj+1累计到该象体素中成为
Vk＝Vk+(j+1-jx)*Pj+(jx-j)*Pj+1(20)
其中j≤jx＜j+1
为了生成投影，用背投影中相同的方式计算通道位置jx。但是，将象体素数据值Vk分开累计到Pj与Pj+1中成为
Pj＝Pj+(j+1-jx)*Vk
Pj+1＝Pj+1+(jx-j)*Vk(21)
其中j≤jx＜j+1。
式(20)与(21)表现再现器154上的背投影与投影发生器158上的投影生成(即前向投影)之间的相似性与差别的性质特征。可采用数值技术来改进精度与计算速度。因为在锥束系统中存在多行检测器，因此式(20)与(21)中的运算应是二维的。
在上面结合的赖景明的申请中描述的较佳再现方法中，将数据重新排序成xy空间中的平行投影，并且来自视角φ的投影与来自视角φ+π供背投影的投影重叠。因此，最好同时为视角φ与φ+π将投影生成相同形式的平行投影。
与采集的投影Pij(φ)不同，在生成的投影Fr1中没有重叠区。将从投影路径生成的各投影值或者累积到视角φ的投影数据中或者累积到视角φ+π的数据中。然而，缺少重叠并不影响随后的再现154。这是因为如在上面结合的赖景明的申请中所描述的，在再现期间最好使用一条分离线将重叠区中的投影分成视角φ或φ+π。虽然采集的数据稍有重叠，引入到再现器154的投影Pij(φ)是分到背投影的两个非重叠区中的。从而，通过使用分离线，生成的投影Fr1(φ)是与背投影中实际使用的采集的投影Pij(φ)一致的。
如在再现的背投影阶段中，发生器158的投影生成是在两阶段中执行的，但是以背投影的逆次序进行。最好使用两个临时数组来分别为视角φ与φ+π累积投影值。如果每一视角的采集的投影中有m行，则每一临时数组需要m个元素。
在第一阶段中，在临时数组中累积相同(x’，y’)坐标但不同的z’位置的象体素。与上面结合的赖景明的专利申请中所描述的背投影技术中相同的方式计算各象体素相对于台架的(y，z)坐标。取决于z位置大于还是小于z2(z2为分离线的z坐标)，将象体素值存放到数组之一中。记作iz的数组上的准确位置是以背投影中相同的方式计算的。如式(21)中所示，将象体素分开并存放到数组之一的相邻元素中：
Ti＝Ti+(i+1-iz)*Vx’y’z，
Ti+1＝Ti+1+(iz-i)*Vx’y’z(22)
其中i≤iz＜i+1
及其中Ti为数组之一的第i个元素。最好在进行到第二阶段之前为所有z’计算式(22)。
在第二阶段中，最好将各临时数组转移到累积的多行投影数据数组中。根据这些象体素相对于台架的x坐标，和背投影中一样计算列号jx。将临时数组各元素中的值Ti分开并累积到投影数据数组的对应行的相邻的列中，成为：
Qij＝Qij+(j+1-jx)*Ti
Qij+1＝Qij+1+(jx-j)*Ti(23)
其中j≤jx＜j+1，且0＜i＜m，
及其中Qij为第i行中第j列的累积投影值。为Qij(φ)与Qij(φ+π)两者计算式(23)。上述两阶段运算生成具有相同的(x’，y’)位置的象体素的投影。重复该运算来生成下一个(x’，y’)位置中的象体素的投影。当处理了来自所有(x’，y’)位置的所有象体素并累积到Qij中时，这时Qij表示在该视角上的图象投影。这便是：
Qij(φ)＝Pij(φ)-δPij(φ)
及Qij(φ+π)＝Pij(φ+π)-δPij(φ+π)(24)
可能希望对Qij作用某些滤波器，以便使它们在式(8)中用作Fr1(x，y，z)之前与Pij更一致。
上述过程提供投影生成的简单方案。然而，它需要可观的开销时间量。这是因为图象矩阵的z尺度相对地短，而它恰好是这一算法中最迭代的维度。因此，如在背投影中，最好选择x或y维度作为最迭代的维度，使得数组处理器或专用计算机能最高效地执行这一计算。
逼近的各次继续进行中的其本运算为生成投影(前向投影)、卷积及背投影。卷积的计算时间相对地短，并且对于当前的讨论可以忽略不计。其它两种运算的计算时间与象体素及视角的数目成正比。因此，如果使用半空间分辨率来生成投影及再现误差图象，计算时间将大为减少。在半分辨率上，r1(x，y，z)及r2(x，y，z)两者的大小能从nx*ny*nz减小到nx/2*ny/2*nz/2，它表示象素的数目减少了一个因子8。此外，当在x与y维度上减小图象矩阵时，视角的数目成为过度抽样的。因此，视角的数目也能减少因子2，得到因子16的总的计算减少量。
在较佳技术中，半空间分辨率只应用在校正过程上。最终图象仍保持在全空间分辨率上。然而，并不将误差图象校正到全分辨率上。式(11)中的校正之后，得出的图象在全分辨率频率范围上仍包含残留误差。与消除的误差相比，这一残留误差的大小通常是小的。并且它取决于特定的再现方法。对于上面结合的赖景明的申请中描述的较佳再现方法，误差图象是卷积中的低频误差的结果。误差图象原则上是在较低频率范围上并从而比理想图象f(x，y，z)的分辨率低。因此，再现第一图象r1(x，y，z)之后，有利的策略是在半分辨率上生成投影及从误差投影δPij(φ)中再现后续的图象。以这一方法，极大地减少了计算时间并且最终结果在质量上基本上类似于全分辨率校正的质量。
对于大多数应用，保持z尺度上的精度比x与y尺度更重要。这是因为作为锥角的结果z尺度更易出再现误差，并且希望再现各向同性的立体图象。因此可能希望在z维度上使用全分辨率而在x与y维度上使用半分辨率。在这一情况中，总降低因子为8，这比全分辨率系统仍达到计算时间的明显减少。
假定在x与y维度上采用半分辨率，通过低通滤波第一再现图象r1(x，y，z)将被缩减到b1(x，y，z)。低通滤波数据的简单方法为使用知名的矩形波串平均技术，它给出：
b1(i，j，k)＝0.25*(r 1(2i，2j，k)+r 1(2i-1，2j，k)+r 1(2i，2j-1，k)+r 1(2i-1，2j-1，k))
其中i＝1，2，...，nx/2，j＝1，2，...，n y/2，k＝1，2，...，n(25)
根据b1(x，y，z)，每隔一个视角生成投影Fb1(x，y，z)。同时，也将采集的投影Pij(φ)平均成
Aij(φ)＝0.25*(PI，2j(φ)+PI，2j(φ+Δφ)+PI，2j-1(φ)+PI，2j-1(φ+Δφ))
其中i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n/2，φ＝0，2Δφ，4Δφ，...π-2Δφ(26)
其中n为列数，m为投影数据的行数，而Δφ为视角增量。
没有必要平均到较小数目的列，因为它不会减少随后的背投影时间。事实上，为了再现中更好的精度最好不要平均它们。在这一情况中，式(26)成为：
Aij(φ)＝0.5*(Pi，j(φ)+Pij(φ+Δφ))(27)
其中i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n，φ＝0.2Δφ，4Δφ，...π-2Δφ。
半分辨率校正技术中的式(8)的等价式用下式表示：
δAij(φ)＝Aij(φ)-Fb1(x，y，z)(28)
如在式(9)中，这时使用误差投影数据δAij(φ)在半分辨率上再现误差图象：
RδPij(φ)＝c1(x，y，z)-c2(x，y，z)(29)
其中c1(x，y，z)与c2(x，y，z)分别在缩减的矩阵大小上表示e1(x，y，z)与e2(x，y，z)。然后通过内插或复制邻接的象体素到d1(x，y，z)-d2(x，y，z)中将半分辨率误差图象c1(x，y，z)-c2(x，y，z)扩张到全尺寸，其中
d1(x，y，z)-d2(x，y，z)＝e1(x，y，z)-e2(x，y，z)(30)
参见图(10)，带有二阶误差的全分辨率图象成为：
r2(x，y，z)＝r1(x，y，z)+(d1(x，y，z)-d2(x，y，z))
＝r1(x，y，z)+(e1(x，y，z)-e2(x，y，z))
或
r2(x，y，z)＝f(x，y，z)-e2(x，y，z)(31)
式(28)与(31)可再一次用于进一步逼近系列。
虽然在上面例子中采用2作为分辨率减低，其它减低因子用样能应用在本发明中。在各次继续进行中可进一步改变减低因子以便在最短的计算时间中达到最佳校正结果。对于一些应用，可能最好在包含第一图象的早期逐次逼近中使用低的分辨率。在这一情况中，在稍后的重复中使用全分辨率来得到全分辨率的最终图象。
D.结论
虽然螺旋锥束再现并不提供精确的解法，但通过使用上述逐步逼近技术，有可能得到精确的立体图象。每一次逼近中图象精度的改进取决于再现方法的性质。如果再现方法生成具有更均匀的空间分布及较少高频内容的再现误差，则逐次逼近在改进图象中将更高效。给定一种有利的再现技术，例如采用恒定z内插的上面结合的赖景明的申请中描述的技术，使有可能通过逐次逼近达到与常规的单行检测器系统相当的图象质量。
在赖景明的申请中所描述的较佳锥束再现方法中，在卷积与背投影之前精确地重新排序及预处理所获得的数据投影。在较佳实施例中，发生器158以供在再现器154上卷积的形式生成投影来简化前向投影及减少运算次数。前向投影158的计算次数类似于背投影的次数，并且许多相同的计算例程与查找表能用于两种运算。通过在误差校正中使用较低的空间分辨率，能极大地减少逐次逼近的计算时间。
虽然这里提出的逐次逼近法属于螺旋扫描的锥束再现，该技术在减低静止(常数z轴)扫描的锥束再现误差中同样有效。上面提出的所有公式与过程都可应用于静止扫描。
虽然已参照其较佳实施例具体地展示及描述了本发明，熟悉本技术的人员应理解可以不脱离所附的权利要求书所定义的发明精神与范围，在其中作出形式上与细节上的各种改变。

Claims (43)

1.一种从计算的X线断层术系统获得的采集投影数据中再现物体图象的方法，包括：
再现采集的投影数据以形成第一再现图象；
前向投影该第一再现图象以生成中间投影数据；
将中间投影数据与采集的投影数据比较以生成表示再现的误差图象的误差投影数据；以及
用误差图象校正第一再现图象以形成第二再现图象。
2.权利要求1的方法，其中再现形成立体第一再现图象，及其中校正形成立体第二再现图象。
3.权利要求1的方法，其中该计算的X线断层术系统为包含具有多行检测器的检测器阵列的锥束系统及进一步包含用所述系统获取采集的投影数据。
4.权利要求1的方法，其中该采集的投影数据为准备好用于再现的形式的重新排序与插入的数据。
5.权利要求4的方法，其中该中间投影数据是通过前向投影与准备好用于再现的采集的投影数据一致的第一再现图象而生成的。
6.权利要求1的方法，其中的再现包括卷积及背投影该投影数据。
7.权利要求1的方法，其中的比较包括从采集的投影数据减去中间投影数据。
8.权利要求1的方法，其中的比较包括从中间投影数据减去采集的投影数据。
9.权利要求1的方法，进一步包括：
前向投影第二再现图象以生成第二中间投影数据；
将该第二中间投影数据与采集的投影数据比较以生成表示再现的第二误差图象的第二误差投影数据；以及
用第二误差图象校正第二再现图象以形成第三再现图象。
10.权利要求1的方法，其中的再现、前向投影、比较及校正步骤是在逐次逼近的迭代过程中执行的，使得在每一迭代中，再现的图象中的误差减小。
11.权利要求1的方法，其中的校正包括将表示误差图象的象体素数据与表示第一再现图象的对应的象体素数据相加。
12.权利要求1的方法，其中的校正包括从表示第一再现图象的对应的象体素数据中减去表示误差图象的象体素数据。
13.权利要求1的方法，进一步包括在与采集的投影数据比较之前滤波中间投影数据。
14.权利要求1的方法，进一步包括为了减少计算次数，在第一再现图象的前向投影期间降低中间投影数据的空间分辨率。
15.权利要求1的方法，进一步包括为了减少计算次数，降低再现中的误差图象的空间分辨率。
16.权利要求1的方法，进一步包括为了减少计算次数，在采集的投影的再现期间降低第一再现图象的空间分辨率，而在误差投影数据的再现期间使用全空间分辨率。
17.权利要求1的方法，进一步包括在物体的螺旋扫描期间获取采集的投影数据。
18.权利要求1的方法，进一步包括在物体的恒定z轴扫描期间获取采集的投影数据。
19.权利要求1的方法，其中该采集的投影数据包括选自由下述数据构成的组中的数据：
作为检测器阵列原始采集的投影数据Pij(φ)、扇束投影Pij(φ)、重新排序的平行束投影Rij(φ)、恒定z内插投影Sij(φ)、及内插成具有相等空间间隔的投影数据Tij(φ)。
20.权利要求19的方法，其中将第一再现图象前向投影以生成中间投影数据包含前向投影与采集的投影一致的第一再现图象。
21.权利要求20的方法，其中表示再现误差图象的误差投影数据是通过下述方法生成的：
处理采集的投影数据与误差投影数据；以及
卷积及背投影经过处理的投影数据。
22.一种用于从采集的投影数据中再现物体的图象的计算的X线断层术系统，包括：
再现所采集的投影数据以形成表示第一再现图象的数据的装置；
前向投影表示第一再现图象的数据以生成中间投影数据的装置；
将中间投影数据与采集的投影数据比较以生成表示再现的误差图象的误差投影数据的装置；
用误差投影数据校正第一再现图象来形成表示第二再现图象的数据的装置。
23.权利要求22的系统，其中该图象是立体的。
24.权利要求22的系统，其中该计算的X线断层术系统是包含具有多行检测器的检测器阵列的锥束系统。
25.权利要求22的系统，其中采集的投影数据是准备好用于再现的形式的重新排序与内插的数据。
26.权利要求25的系统，其中该中间投影数据是通过前向投影与准备好用于再现的采集的投影数据一致的第一再现图象而生成的。
27.权利要求22的系统，其中该再现装置包括用于卷积的装置及用于背投影该投影数据的装置。
28.权利要求22的系统，其中该比较装置包括用于从采集的投影数据中减去中间投影数据的装置。
29.权利要求22的系统，其中该比较装置包括用于从中间投影数据中减去采集的投影数据的装置。
30.权利要求22的系统，还包括：
前向投影第二再现图象以生成第二中间投影数据的装置；
将第二中间投影数据与采集的投影数据比较以生成表示再现的第二误差图象的第二误差投影数据的装置；以及
用第二误差图象校正第二再现图象以形成第三再现图象的装置。
31.权利要求22的系统，其中的再现装置、前向投影装置、比较装置及校正装置在逐次逼近的迭代过程中在采集的数据上运算，使得在每次迭代中再现图象中的误差减小。
32.权利要求22的系统，其中的校正装置包括将表示误差图象的象体素数据与表示第一再现图象的对应的象体素数据相加的装置。
33.权利要求22的系统，其中的校正装置包括用于从表示第一再现图象的对应象体素数据中减去表示误差图象的象体素数据的装置。
34.权利要求22的系统，还包括在与采集的投影数据比较之前滤波中间投影数据的装置。
35.权利要求22的系统，还包括为了减少计算次数，在第一再现图象的前面投影期间降低中间投影数据的空间分辨率的装置。
36.权利要求22的系统，还包括为了减少计算次数，降低再现中的误差图象的空间分辨率的装置。
37.权利要求22的系统，还包括为了减少计算次数，在采集的投影的再现期间降低第一再现图象的空间分辨率，而在误差投影数据的再现期间则使用全空间分辨率的装置。
38.权利要求22的系统，其中该系统包括螺旋扫描系统。
39.权利要求22的系统，其中该系统包括恒定z轴扫描系统。
40.权利要求22的系统，其中采集的投影数据包括选自下述数据构成的组中的数据：
作为检测器阵列原始采集的投影数据Pij(φ)、扇束投影Pij(φ)、重新排序的平行束投影Rij(φ)、恒定z内插投影Sij(φ)、及内插成具有相等空间间隔的投影数据Tij(φ)。
41.权利要求40的系统，其中的中间投影数据是通过前向投影与采集的投影一致的第一再现图象而生成的。
42.权利要求41的系统，还包括再现装置，包括：
用于处理采集的投影数据与误差投影数据的装置；以及
用于卷积及背投影经过处理的投影数据的装置。
43.权利要求22的系统，还包括用于再现误差投影数据以生成再现的误差投影数据来校正第一误差图象的装置。
CN98808594A 1997-07-01 1998-06-15 迭代锥束ct再现 Pending CN1268034A (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US5140997P 1997-07-01 1997-07-01
US60/051,409 1997-07-01
US09/066,494 1998-04-24
US09/066,494 US5907594A (en) 1997-07-01 1998-04-24 Reconstruction of volumetric images by successive approximation in cone-beam computed tomography systems

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN1268034A true CN1268034A (zh) 2000-09-27

Family

ID=26729386

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN98808594A Pending CN1268034A (zh) 1997-07-01 1998-06-15 迭代锥束ct再现

Country Status (6)

Country Link
US (1) US5907594A (zh)
EP (1) EP0998219A1 (zh)
JP (1) JP3708434B2 (zh)
CN (1) CN1268034A (zh)
AU (1) AU7959798A (zh)
WO (1) WO1999001065A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101158653B (zh) * 2007-11-16 2010-12-15 西北工业大学 一种锥束ct系统的散射测定和校正方法
CN101126724B (zh) * 2007-09-30 2011-01-05 西北工业大学 锥束ct系统中平板探测器图像的抗干扰校正方法
CN103153192A (zh) * 2010-10-14 2013-06-12 株式会社日立医疗器械 X射线ct装置以及图像再构成方法
CN101478919B (zh) * 2006-06-22 2013-07-17 通用电气公司 改善图像分辨率的系统和方法
CN103745488A (zh) * 2013-12-31 2014-04-23 沈阳东软医疗系统有限公司 一种计算机断层成像中生成投影数据的方法和装置
CN110766686A (zh) * 2019-10-31 2020-02-07 上海联影医疗科技有限公司 Ct投影数据处理方法、系统、可读存储介质和设备

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6266388B1 (en) * 1999-09-07 2001-07-24 General Electric Company Methods and apparatus for two-pass cone beam image reconstruction
JP4653303B2 (ja) * 2000-12-26 2011-03-16 株式会社東芝 コンピュータ断層撮影装置
US7046831B2 (en) * 2001-03-09 2006-05-16 Tomotherapy Incorporated System and method for fusion-aligned reprojection of incomplete data
US6713969B2 (en) 2002-01-31 2004-03-30 Tokyo Electron Limited Method and apparatus for determination and control of plasma state
DE10211485A1 (de) * 2002-03-15 2003-09-25 Philips Intellectual Property Verfahren zur Bestimmung einer Objektfunktion
JP2005529658A (ja) * 2002-06-11 2005-10-06 トモセラピー インコーポレイテッド 融合整合投影及び正常誤差整合投影を使用して限定されたデータ画像を再構成する方法
US6983034B2 (en) * 2003-02-14 2006-01-03 University Of Iowa Research Foundation Methods and devices for CT reconstruction using a grangeat approach
JP3909048B2 (ja) * 2003-09-05 2007-04-25 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー Ｘ線ｃｔ装置およびｘ線管
US7215734B2 (en) * 2004-06-30 2007-05-08 General Electric Company Method and system for three-dimensional reconstruction of images
EP1802235A1 (en) * 2004-10-11 2007-07-04 Philips Intellectual Property & Standards GmbH Imaging system for the generation of high-quality x-ray projections
JP2008516660A (ja) * 2004-10-15 2008-05-22 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ コンピュータ断層撮影法
US8232535B2 (en) * 2005-05-10 2012-07-31 Tomotherapy Incorporated System and method of treating a patient with radiation therapy
US8442287B2 (en) 2005-07-22 2013-05-14 Tomotherapy Incorporated Method and system for evaluating quality assurance criteria in delivery of a treatment plan
EP2092891B1 (en) * 2006-11-13 2014-09-17 National University Corporation Kyoto Institute of Technology Image reconfiguration device, image reconfiguration method, image reconfiguration program, ct device
US7970214B2 (en) * 2007-01-25 2011-06-28 University Of Utah Research Foundation Rotate and slant projector for fast fully-3D iterative tomographic reconstruction
US20080273651A1 (en) * 2007-05-05 2008-11-06 Franz Edward Boas Methods and apparatus for reducing artifacts in computed tomography images
DE102009014726A1 (de) * 2009-03-25 2010-10-07 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Bildrekonstruktionseinrichtung zur Rekonstruktion von Bilddaten
JP5681924B2 (ja) * 2009-11-27 2015-03-11 ジーイー センシング アンド インスペクション テクノロジーズ ゲ−エムベーハー サンプルの立体表現を決定するためのコンピュータ断層撮影法、コンピュータソフトウェア、計算装置およびコンピュータ断層撮影システム
US8189735B2 (en) * 2010-07-22 2012-05-29 General Electric Company System and method for reconstruction of X-ray images
US8233586B1 (en) 2011-02-17 2012-07-31 Franz Edward Boas Iterative reduction of artifacts in computed tomography images using forward projection and an edge-preserving blur filter
JP5575022B2 (ja) 2011-03-18 2014-08-20 三菱重工業株式会社 放射線治療装置制御装置、その処理方法、及びプログラム
JP5611091B2 (ja) 2011-03-18 2014-10-22 三菱重工業株式会社 放射線治療装置制御装置、その処理方法、及びプログラム
US8861827B2 (en) 2012-02-28 2014-10-14 General Electric Company System and method for determining confidence measurements of single volume elements in computer tomography
US9364191B2 (en) 2013-02-11 2016-06-14 University Of Rochester Method and apparatus of spectral differential phase-contrast cone-beam CT and hybrid cone-beam CT
CN107469240B (zh) 2013-02-26 2020-04-21 安科锐公司 多叶准直器和用于准直治疗放射束的系统
WO2014192831A1 (ja) * 2013-05-28 2014-12-04 株式会社東芝 医用画像診断装置及び制御方法
KR20170087320A (ko) 2016-01-20 2017-07-28 삼성전자주식회사 단층 영상 생성 장치 및 그에 따른 단층 영상 복원 방법
DE102017205113A1 (de) 2017-03-27 2018-09-27 Siemens Aktiengesellschaft Ermitteln der Pose einer Röntgeneinheit relativ zu einem Objekt anhand eines digitalen Modells des Objekts
CN110335325B (zh) * 2019-06-27 2023-07-21 深圳安科高技术股份有限公司 一种ct图像重建方法及其系统
CN110349234B (zh) * 2019-06-27 2023-06-20 深圳安科高技术股份有限公司 一种ct锥形束图像重建方法及其系统

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5229934A (en) * 1990-06-18 1993-07-20 Picker International, Inc. Post-processing technique for cleaning up streaks and artifacts in diagnostic images
US5253171A (en) * 1990-09-21 1993-10-12 General Electric Company Parallel processing method and apparatus based on the algebra reconstruction technique for reconstructing a three-dimensional computerized tomography (CT) image from cone beam projection data
US5414623A (en) * 1992-05-08 1995-05-09 Iowa State University Research Foundation Optoelectronic system for implementation of iterative computer tomography algorithms
US5430783A (en) 1992-08-07 1995-07-04 General Electric Company Reconstruction method for helical scanning computed tomography apparatus with multi-row detector array employing overlapping beams
US5291402A (en) * 1992-08-07 1994-03-01 General Electric Company Helical scanning computed tomography apparatus
US5377250A (en) * 1992-08-07 1994-12-27 General Electric Company Reconstruction method for helical scanning computed tomography apparatus with multi-row detector array
US5438602A (en) * 1993-12-23 1995-08-01 General Electric Company Correction of CT attenuation data using fan beam reprojections
US5430785A (en) * 1994-04-11 1995-07-04 General Electric Company Detector channel gain calibration using focal spot wobble
US5960056A (en) 1997-07-01 1999-09-28 Analogic Corporation Method and apparatus for reconstructing volumetric images in a helical scanning computed tomography system with multiple rows of detectors

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101478919B (zh) * 2006-06-22 2013-07-17 通用电气公司 改善图像分辨率的系统和方法
CN101126724B (zh) * 2007-09-30 2011-01-05 西北工业大学 锥束ct系统中平板探测器图像的抗干扰校正方法
CN101158653B (zh) * 2007-11-16 2010-12-15 西北工业大学 一种锥束ct系统的散射测定和校正方法
CN103153192A (zh) * 2010-10-14 2013-06-12 株式会社日立医疗器械 X射线ct装置以及图像再构成方法
CN103153192B (zh) * 2010-10-14 2015-09-23 株式会社日立医疗器械 X射线ct装置以及图像再构成方法
CN103745488A (zh) * 2013-12-31 2014-04-23 沈阳东软医疗系统有限公司 一种计算机断层成像中生成投影数据的方法和装置
CN110766686A (zh) * 2019-10-31 2020-02-07 上海联影医疗科技有限公司 Ct投影数据处理方法、系统、可读存储介质和设备

Also Published As

Publication number Publication date
AU7959798A (en) 1999-01-25
WO1999001065A1 (en) 1999-01-14
JP2001509400A (ja) 2001-07-24
JP3708434B2 (ja) 2005-10-19
US5907594A (en) 1999-05-25
EP0998219A1 (en) 2000-05-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN1268034A (zh) 迭代锥束ct再现
CN1230781C (zh) 对用ct仪记录的原始图象进行射束硬化校正的方法
CN1236731C (zh) 计算机断层摄像装置
US8805037B2 (en) Method and system for reconstruction of tomographic images
CN1617171A (zh) 在计算机断层成像系统中减少假象的方法和装置
CN1217625C (zh) 用于具有任意节距的多切面ct成像的部分扫描加权
CN1251975A (zh) 章动断层面ct图象重建
Cho et al. Cone-beam CT from width-truncated projections
CN103180879B (zh) 用于从投影数据对对象进行混合重建的设备和方法
RU2011147305A (ru) Устройство для обработки изображения, способ обработки изображения и среда долговременного хранения информации
CN1397255A (zh) 图像重构方法、图像重构软件及所用记录介质和射线照相装置
CN101034479A (zh) 图像重建方法和x射线ct设备
CN1520783A (zh) 三维二次投影和背面投影方法及实现该方法的算法
CN107796834B (zh) 一种正交电子直线扫描cl成像系统及方法
CN103479379B (zh) 一种倾斜螺旋扫描的图像重建方法及装置
CN104597061A (zh) 基于虚拟探测器的大视场锥束ct成像方法
US20140016847A1 (en) Multi-phase computed tomography image reconstruction
CN1711968A (zh) Ct图像的快速渐进式直接体绘制三维重建方法
CN1303941C (zh) 累加断层分析图像产生方法和x射线ct设备
CN1613427A (zh) Ct图像产生方法和x射线ct设备
CN1669528A (zh) 一种双排或多排螺旋ct中的图象重建方法
CN115005847B (zh) 基于可寻址纳米线冷阴极x射线平面源的静态ct系统
CN1236728C (zh) 断层图像重建方法和射线照相设备
CN2919379Y (zh) 一种采用直线轨迹扫描的图像重建装置
CN2860349Y (zh) 三维锥束ct图像重建的处理系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication