CN1879561A - 用于计算机断层造影的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明描述了用于计算机断层造影的一种装置和一种方法，其中，由用户按照对加权函数(15，16，17)的选择将未校正的立体图像与校正立体图像进行重叠。由此，在对例如杂散辐射或辐射硬化的干扰效应的校正之后，也可以手动地进行再校正。

Description

用于计算机断层造影的装置和方法
技术领域
本发明涉及一种用于计算机断层造影的装置，其包括：
-用于从不同的投影方向透视待检查对象的辐射源；
-采集来自辐射源的辐射的检测器；以及
-连接在该检测器之后的求值单元，其从投影图像中再现出待检查对象的立体图像，并且在立体图像中对由于干扰效应引起的图像错误进行校正。
此外，本发明还涉及一种用于从待检查对象的投影图像中再现立体图像的方法。
背景技术
DE 10051462A1中公开了这样一种装置以及这样一种方法。公知的装置包括共同环绕待检查对象的X射线源和X射线检测器。由X射线检测器记录的投影图像被送至图像计算机中，后者对辐射硬化(Strahlungs-aufhaertung)进行校正。在此，图像计算机执行一种后再现的校正方法。图像计算机在该后再现的校正方法的框架中再现待检查对象的立体图像。在此以及下面应该将立体图像既理解为三维的立体视图、又理解为二维的层图像。然后进行再投影，其中，仅仅考虑立体图像中那些图像值在预定的阈值之上的图像点。由此，可以减小再投影中的计算开销。
此外，由DE19523090C1公开了一种装置以及一种方法，它们用来对由于杂散辐射引起的图像错误进行校正。在该公知的装置和该公知的方法中，在杂散辐射的物理模型的基础上对杂散分布建模，并且借助于杂散辐射的模型确定入射到检测器的单个像素中的杂散辐射量。然后，将这样确定的杂散辐射量从未校正的投影图像的图像值中减掉。
射线硬化(Strahlaufhaertung)以及杂散辐射都不是非线性的效应，这些效应在从投影图像中再现立体图像时会导致再现的立体图像失真。这种图像伪影尤其容易按照方格伪影或者阴影伪影的形式出现在强列吸收的骨骼结构之间的软组织中。这种图像伪影可能严重地影响到立体图像的定量的精确性，并且导致错误诊断。
通过引入带有多行检测器以及平面检测器的计算机断层造影设备，经由适当的图像处理对杂散辐射进行校正起着越来越重要的作用。因为在这种类型的检测器中通过光阑来抑制杂散辐射是非常昂贵的。不过，通过适当的图像处理来对这些干扰效应进行校正也是开销大的。为在对杂散辐射的校正中限制计算开销，通常使用简化的杂散模型，不过后者是具有系统错误的。因此，多数情况下在再现的立体图像中不能完全消除由于杂散辐射引起的图像错误。
对于射线硬化的校正来说，情况类似。尽管在已知待检查对象的化学组成的条件下可以对硬化进行精确的校正，但是，通常待检查对象的确切化学组成、特别是人体中骨骼的化学组成不是详细地已知的。因此，在对辐射硬化的校正之后还剩余一定的阴影伪影。对于技术人员来说，就此典型公知的例子是在后颅骨坑(Schaedelgrube)中跟骨(Felsenbein)之间的阴影伪影。
另一个错误来源可能是对投影图像的有问题的比例变换。由于从投影数据中再现立体图像的线性，通常不需要事先对投影数据进行标度，因为立体图像也可能在再现之后变换比例。不过，如果在建立立体图像时考虑非线性效应、如频谱的硬化或者杂散辐射以及其校正，则这点就不再出现了。例如，对于投影图像例如10％的错误标度，会导致在杂散辐射校正中远远大于10％的错误。
发明内容
从上述现有技术出发，本发明要解决的技术问题是，提供具有对图像错误进行更好的校正的可能性的一种装置和一种方法。
上述技术问题是通过本文开始部分提到的装置解决的，其中，利用求值单元可以建立一幅未校正的立体图像和一幅校正立体图像，这些图像可以由用户通过选择加权而被重叠。
上述技术问题是通过一种用从待检查对象的投影图像中再现出立体图像的方法解决的，其中对由于干扰效应引起的图像错误进行校正。在该方法中，由求值单元建立一幅未校正的立体图像和一幅校正立体图像，并且在由用户选择加权的条件下将所述未校正的立体图像和校正立体图像重叠为校正后的立体图像。
在对图像错误的校正中，通常首先校正由检测器记录的投影图像。为此，通常分别建立校正投影图像。由于在再现中所使用的再现方法的线性，得到投影图像与校正投影图像的组合的支持的再现带来了校正后的立体图像，后者对应于由未校正的投影图像支持的未校正的立体图像与由校正投影图像支持的校正立体图像的组合。因此，原理上可以分别建立未校正的立体图像和校正立体图像，可以将它们在再现结束之后进行重叠。如果该重叠借助于可由用户选择的加权函数进行，则用户可以将其经验知识引入到对立体图像的校正中，或者必要时通过重复尝试而选择出适用于各自应用情况的、未校正的立体图像和校正立体图像的组合。
在一种优选的实施方式中，求值单元借助于再现算法从投影图像中近似地建立待检查对象的对象模型，并且借助于再投影从该模型中产生校正投影图像，求值单元从校正投影图像中建立校正立体图像，从而可以对图像错误进行针对对象的校正。
在另一种实施方式中，将未校正的立体图像和校正立体图像的图像值线性地进行组合。如果要在多次尝试中确定未校正的立体图像和校正立体图像的最适当的组合，则该实施方式由于其简单而尤其可以采用。
此外，求值单元通过使用一种加权函数，该加权函数的变量是校正图像的图像值，可以将未校正的立体图像和校正立体图像进行非线性组合。这点保证了校正立体图像的图像值分布与未校正的立体图像的图像值分布相匹配。
此外，还可以对校正立体图像利用空间上的窗函数进行加权，并且在未校正的立体图像上重叠一个限定为局部的校正图像。
本发明的装置和方法既可以用于对杂散辐射的校正，也可以用于对辐射硬化的校正。在对两种干扰效应的校正中可以产生单独的校正立体图像，后者可以与未校正的立体图像进行叠加。
附图说明
本发明的其它细节由下面借助于附图具体说明本发明的实施方式的描述给出。图中：
图1表示用于旋转血管造影的X射线设备的透视图；
图2表示具有不同加权函数的线图；
图3表示显示校正方法流程的框图；以及
图4表示按照校正方法的另一种实施方式的框图。
具体实施方式
图1示出了可以用于旋转血管造影的X射线设备1的透视图。X射线设备1允许对患者2的内部结构进行计算机断层造影立体再现。X射线设备1包括X射线管3和用来采集由X射线管3发射出的X射线辐射的检测器4。X射线辐射在至检测器4的路径上穿透患者2，从而检测器4记录了患者2的投影图像。
X射线管3和检测器4被固定在由支架6保持的C型5上。在支架6中C型5可沿着圆周方向7移动地受到支撑。支架6本身被可以围绕转动轴9转动地安装在立柱8上。立柱8被安装在地面支架10上，该地面支架可以移动立柱8。
在X射线设备1的运行中，C型5围绕转动轴9进行转动，并由此围绕患者2位于其上的患者卧榻11转动。
检测器4连接在求值单元12上，后者从投影图像中计算出患者2内部结构的立体表示。例如，可以将立体图像在监视器13上显示。除了其它的之外，在求值单元12上连接了输入设备14，利用后者可以控制X射线设备1。
在该关联中应该指出的是，立体图像是三维的、关于患者2的结构的数据组。通过例如计算穿过立体图像的截面图像并在监视器13上显示，也可以在监视器13上二维地实现立体图像的显示。
对于立体图像的再现来说，为专业人员提供了不同的再现算法：例如，在二维的平行或扇形射线几何中的过滤的反投影，以及用于螺旋计算机断层造影的专门算法。
对于专业人员来说尤其公知的是：由FELDKAMP，L.A.，DAVIS，L.C.，KRESS，J.W.：Practical cone-beam algorithm.J.Opt.Soc.Amer.A，Band 6，1984，S.612-619公开的近似Feldkamp算法，以及由WIESENT，K.(等)：Enhanced 3-D-Rekonstruction Algorithm for C-Arm-Systems Suitable forInterventional Procedures.IEEE TRANS.MED.IAMGING，Band 19，Nr.5，Mai2000，S.391-403公开的一般化，由KATSEVICH，A：Analysis of an exactalgorithm for spiral cone-beam CT.Phys.Med.Biol.，Band 47，2002，S.2583-2597公开的对于三维锥形射线计算机断层造影的更精确的再现算法。
公知的再现算法的一个基本特性是其线性。由于再现方法的线性，可以将校正图像的再现与基于未校正的投影图像的再现分开：
B(f0+δf)＝B(f0)+B(δf)＝B0+δB                            (#1)
其中，f0表示一个未校正的投影数据组，δf表示对于投影数据组的校正，而B表示立体图像再现，例如利用一种所提到的方法。B0、δB表示再现后的立体图像。
投影数据组f0由投影图像的序列以及在C型5旋转期间获取的投影方向组成。对于投影数据组f0下式成立：f0＝f0(u，v，w)，其带有检测器上的行和列变量u，v以及投影角变量w，后者包括一个大于180度的范围。对于校正数据来说同样的标示成立。
在此描述的方法的基础是存在两个立体图像：一个未校正的立体图像B0和一个校正图像δB以及可以将两种有针对性地叠加。由此，获得了这样的灵活性，其允许用户自己来控制校正图像混合的程度和类型，并且引入其经验知识。
在此，可以有不同的变形。
一种最简单的校正是全程的线性混合：
Bc＝B0+c·δB                                        (#2)
其中，将校正立体图像δB乘上加权系数c＞0，然后线性重叠。
c＝1给出按照等式(#1)的标准结构。c＜1校正被衰减，例如如果标准校正容易过补偿的话。最后，c＞1可以加强校正效果，如果标准校正过弱的话。
一般化的是全程相加的非线性混合：
Bα＝B0+α(δB)                                      (#3)
在等式(#3)中，α意味着校正立体图像的灰度范围的一种一般的非线性特征曲线。在此，α对于校正图像的灰度值逐像素或逐体素地进行运算。
例如，一种具有指数等级(Gradation)的特征曲线下列关系成立：
将校正图像δB中的最小和最大灰度值记为a和b，灰度值范围的规模记为A＝b-a。当c＞1时，校正应该上升到灰度值范围规模A’＝cA，而当c＜1时，校正应该压缩到灰度值范围规模A’＝cA。这样，对于介于a和b之间的任意灰度值y：
α(y)＝ca+c(2/A)β-1(y-a)β，对于a≤y≤(a+b)/2        (#4a)以及
α(y)＝ca+cb-α(a+b-y)，对于(a+b)/2≤y≤b             (#4b)
对于β＝1，等式(#4a-b)变为针对线性混合的等式(#1)。
图2中的线图说明了β＝3，c＝1.5，a＝0，b＝1的特征曲线15的例子。其它的特征曲线16和17分别示出了β＝1和c＝1.5以及β＝1和c＝1的情况。
注意到，在等式(#3)中自然可以使用任何适当的单调特征曲线，例如也包括直方图任意化的技术。
另一种可能性是局部混合。可以将局部混合用于两个所提到的实施方式、即线性的或非线性的混合。在局部混合中，代之以覆盖整个图像空间的、标准的全程混合，仅仅局部地在由用户选择的感兴趣的空间范围内线性地或非线性地修改未校正的图像立体。不过，为了避免在感兴趣区域的边沿上的不连续，必须将校正与空间上的窗函数相乘，该窗函数优选在感兴趣区域的内部具有值1，而在感兴趣区域的边沿上平滑地降至值0。
下面，结合图3和4对产生校正立体图像的不同可能性及其与立体图像的叠加进行描述。
根据图3数据获取18提供了投影图像数据19，从中通过再现20产生出未校正的立体图像21。根据未校正的投影图像数据19和未校正的立体图像21来进行错误校正22，并产生校正立体图像23。错误校正22例如可以如下进行：根据未校正的立体图像21进行再投影，并且在此将所产生的再投影的投影图像与原始的投影图像数据19进行比较。
对校正立体图像23进行加权24。最后，通过随后将未校正的立体图像21和校正立体图像23的相加25产生了校正后的立体图像26。
对于校正立体图像23的单独再现的优点在于，通过过渡到更粗略的空间分辨率可以减小用于再现校正立体图像23的计算开销。因为待校正的图像伪影通常是大面积地构成的，由此校正立体图像23的图像质量不会显著地恶化。
此外，如图4所示的那样，也可以在错误校正27中产生校正后的投影图像数据，并且从该校正后的投影图像数据中再现临时校正的立体图像28。通过随后的相减29形成了未校正的立体图像21和临时校正的立体图像28之间的一幅差值图像30。然后，对该差值图像30进行加权24，在将未校正的立体图像21与加权后的差值图像30相加25之后，最后形成了校正后的立体图像26。
注意到，在结合图3和4所描述的实施方式中分别使用了后再现的校正方法。不过，也可以借助于先建立的(praekonstruktiv)校正方法来产生校正图像。在这种情况下，根据投影图像来构造校正图像。这点例如在用于校正辐射硬化的所谓的水校正中是这种情况。因为先建立的校正方法通常不能完全消除错误，可以将校正图像与未校正的立体图像进行加权的叠加，特别有优势的是与先建立的校正方法关联。
对于校正立体图像的单独再现具有下列的优点：
通过单独的校正立体图像的存在形成了较大的灵活性，因为在对(未校正的或者仅仅初步校正的)立体图像的重叠中，可以灰度值比例(必要时空间上有限的)来调整对校正的加权。
此外，与利用改变的校正参数进行重新的完全再现相比，通常可以显著更迅速地调整由用户对后校正进行的控制。

Claims (14)

1.一种用于计算机断层造影的装置，其包括：
-用于从不同的投影方向透视待检查对象(2)的辐射源(3)；
-采集来自辐射源(3)的辐射的检测器(4)；以及
-连接在该检测器(4)之后的求值单元(12)，该求值单元从投影图像(19)中再现出待检查对象(2)的立体图像(26)，并且在该立体图像(26)中对由于干扰效应引起的图像错误进行校正，
其特征在于，利用所述求值单元(12)可以产生未校正的立体图像(21)和校正立体图像(23，30)，这些图像可以由用户通过选择加权(24)而被重叠。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述求值单元(12)产生一幅未校正的立体图像(21)，并且通过再投影从该未校正的立体图像中产生校正后的投影图像数据，从该校正后的投影图像数据中可以产生校正立体图像(23，30)。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，可以将所述未校正的立体图像(21)和校正立体图像(23，30)的图像值线性地进行组合。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其特征在于，可以在使用以所述校正立体图像(23，30)的图像值作为变量的加权函数的条件下，将所述未校正的立体图像(21)和校正立体图像(23，30)非线性地进行组合。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的装置，其特征在于，可以对所述校正立体图像(23)利用限定在局部的窗函数进行加权。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的装置，其特征在于，所述校正立体图像(23，30)被校正了杂散辐射。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的装置，其特征在于，所述校正立体图像(23，30)被校正了辐射硬化。
8.一种用从待检查对象(2)的投影图像(19)中再现出立体图像(26)的方法，其中对由于干扰效应引起的图像错误进行校正，
其特征在于，由求值单元(12)产生未校正的立体图像(21)和校正立体图像(23，30)，并且在由用户选择加权(24)的条件下将所述未校正的立体图像(21)和校正立体图像(23)重叠为校正后的立体图像(26)。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，由所述求值单元(12)产生未校正的立体图像(21)，从中再投影出校正后的投影图像数据，从校正后的投影图像数据中确定校正立体图像(23，30)。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，将所述未校正的立体图像(21)和校正立体图像(23，30)的图像值线性地进行组合。
11.根据权利要求8至10中任一项所述的方法，其特征在于，通过由非线性加权函数对所述校正立体图像(23，30)的图像值进行加权，将所述未校正的立体图像(21)和校正立体图像(23，30)非线性地进行组合。
12.根据权利要求8至11中任一项所述的方法，其特征在于，利用空间上有限的窗函数对所述校正立体图像(23，30)进行加权。
13.根据权利要求8至12中任一项所述的方法，其特征在于，对杂散辐射进行校正。
14.根据权利要求8至13中任一项所述的方法，其特征在于，对辐射硬化进行校正。
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