CN1985765A - 利用混合的计算机断层摄影检测器来执行图像重构的方法 - Google Patents

利用混合的计算机断层摄影检测器来执行图像重构的方法 Download PDF

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Abstract

提供一种用于采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法。该方法包括在采集周期期间获得(71)EI测量数据和ED测量数据。该方法还包括在重构之前、期间或之后组合(72)EI测量数据和ED测量数据。最后,该方法包括对原始或组合的数据集执行重构以获得一个或多个EI图像和一个或多个ED分量图像。

Description

利用混合的计算机断层摄影检测器来执行图像重构的方法
技术领域
本发明涉及图像重构领域。尤其,本发明涉及利用混合的计算机断层摄影(CT)检测器来执行图像重构的技术。
背景技术
CT成像系统测量以多个角度穿过病人的X射线束的强度。利用病人周围足够的覆盖角,可形成横截面图像,以展现扫描对象的内部结构。图像通常显示在阴极射线管或计算机屏幕上,并且可在胶片上打印或再现。还可由CT检查来产生虚拟3D图像。
CT扫描仪通过将X射线束从X射线源投影经过衰减对象,比如病人,来工作。X射线束可在源和扇形或锥形中的对象之间校准,这取决于检测器的结构、最优病人暴露、或其它因素。衰减的射束接着由一组检测器元件检测。检测器元件基于X射线束的强度来产生信号。测量的数据接着被处理,以表示沿着射线路径上对象衰减系数的线积分。被处理的数据通常称为投影。通过使用重构技术,比如过滤的反投影,根据投影来公式化横截面图像。邻近的横截面图像可一起显示以呈现表示对象或病人成像区域的体积。
如本领域技术人员所理解的,材料的衰减系数是两个独立事件的函数,这两个独立事件可在X射线束穿过给定长度的材料时发生。第一事件称为康普顿散射并表示X射线光子穿过要从原始射束路径散射或转向的材料长度的倾向,得到能量上的变化。第二事件被称为光电吸收并表示X射线光子穿过要由材料吸收的材料长度的倾向。
如人们所期望的,不同的材料其散射和吸收属性不同,导致不同材料不同的衰减系数。尤其,康普顿散射的概率部分取决于成像材料的电子密度,并且光电吸收的概率部分取决于成像材料的原子数量,即原子数量越大,吸收的可能性就约大。此外,康普顿散射效应和光电吸收都部分取决于X射线束的能量。结果,在材料的X射线衰减中,材料可基于光电吸收和康普顿散射效应的相对重要性彼此区分。尤其,测量由材料在两个或多个X射线能量级或光谱(即多能量或多光谱CT)处产生的衰减,可允许对于材料在应用的X射线能量级处将相应的康普顿散射和光电吸收量化。
多能量CT扫描是指获取具有两种不同有效X射线能量的X射线传输测量的过程。通常,这是通过将两个或多个管电压(双kVp)处的测量合并来实现。利用两种不同的已知有效能量的两个测量,就可能提取有关组织和/或材料成分的信息。通常的策略是将对象分成骨头等效物和软组织等效物吸收器。多能量扫描基于以下原理:在诊断X射线能量范围中,所有X射线交互实质上要么通过光电吸收要么通过康普顿散射来进行的,光电吸收和康普顿散射具有不同的能量相关性。这转而对于原子数量和电子密度有不同相关性。如上所述,康普顿散射的概率取决于X射线能量和电子密度,而光电吸收概率随着原子数量而快速增加并随光子能量的增加而快速减小。
能量区别(ED)检测器通常用于多能量CT扫描系统,以通过产生对应于两个或多个能量间隔的两个或多个信号,比如高能量信号和低能量信号,来提供有关所检测光子的能量分布的信息。如本领域技术人员所理解的,ED检测器连同有关成像体积中一种或多种材料的物理密度和/或有效原子数量的信息来提供空间信息。利用空间和密度和/或原子数量信息,操作员可重构图像,所述图像显著地显示所选择的材料,比如骨头、软组织、或对比剂,它们的原子数量或密度不同。以这种方式,显著显示了感兴趣材料的骨头图像、软组织图像、对比剂图像等被重构。这些图像可转而被关联以形成呈现感兴趣材料的体积,以确定骨头密度或损坏、软组织伤害、对比剂灌注等等。类似于双kVp CT系统,ED检测器可与单个源能量或与多个源能量一起使用。
在另一方面,传统CT检测器称为能量结合(EI)检测器。EI检测器产生与在每个视图中所吸收X射线的能量的总量成比例的电信号。因此,检测器信号不包含任何有关各个光子能量分布的信息。
已经提出了多个重构技术,它们使用能量结合(EI)检测器或能量区别(ED)检测量来重构图像数据。使用ED检测器的重构包括在图像重构期间或在图像重构之后执行在投影成像上的材料分解。利用预重构分解,在每个视角并根据每个组来计算特定材料(例如骨头和软组织、水和骨头、水和钡或者康普顿散射和光电)的投影,重构材料特定的图像。该方法的优点在于,防止了射束硬化伪像。利用预重构多能量处理,每个图像可具有在材料分解中没有移除的射束硬化伪像。
所期望的是,开发一种将由ED检测器单元提供的能量信息与由EI检测器单元提供的高通量能力和高信噪比(SNR)相组合的技术,以在CT系统中重构图像。此外,所期望的是,开发一种用于利用包括EI检测器单元和ED检测器单元的组合的CT检测器来重构包括EI测量数据和ED测量数据的成像图像的技术。
发明内容
本发明的实施例解决了这个和其它的需要。在一个实施例中,提供一种用于采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法。该方法包括在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据,并以选择的方式组合和重构EI测量数据和ED测量数据,以生成至少一个ED分量图像。
在第二实施例中,提供一种采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法。该方法包括在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。该方法还包括对EI测量数据执行第一重构以获得EI图像并对ED测量数据执行第二重构以获得至少一个ED分量图像。接着,该方法包括将EI图像和所述至少一个ED分量图像组合,以获得更新的ED分量图像或组合的ED和EI图像中的至少一个。
在第三实施例中,提供一种采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法。该方法包括在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。该方法还包括选择性地组合EI测量数据和ED测量数据,并基于组合的EI测量数据和ED测量数据来生成EI数据集和一个或多个ED分量数据集中的至少一个。该方法还包括基于该EI数据集和/或一个或多个ED分量数据集来执行重构,以生成EI重构图像和一个或多个ED分量图像中的至少一个。
在第四个实施例中,提供一种采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法。该方法包括在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。接着,该方法还包括基于EI测量数据来执行第一重构以生成EI图像,并基于ED测量数据和该EI图像来执行第二重构,以生成一个或多个ED分量图像。
在第五实施例中,提供一种采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法。该方法包括在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。接着,该方法包括基于EI测量数据来执行第一重构以生成EI图像,并对该EI图像应用分区算法以生成分区的图像。该方法还包括基于ED测量数据和分区的图像来执行第二重构以生成一个或多个ED分量图像。
附图说明
当参考附图阅读了随后的详细说明时,本发明的这些和其它特征、方面和优点将变得更加容易理解,在附图中类似的字符表示类似的部件,其中:
图1示意性说明了根据本技术各方面的用于采集和处理图像数据的成像系统;
图2说明了示例的混合检测器单元结构,用于重构由图1的成像系统采集的包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据;
图3是根据本发明的一个实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据;
图4是根据本发明的可替换实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据;
图5是根据本发明的另一个实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据;
图6是根据本发明的又一个实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据;和
图7是根据本发明的又一个实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据。
具体实施方式
图1示意性说明了根据本技术各方面的用于采集和处理图像数据的成像系统10。在该说明的实施例中,系统10是多能量计算机断层摄影(ME-CT)系统,设计为在两个或更多X射线能量级或光谱上采集图像数据并根据本技术来处理该图像数据以便显示和分析。成像系统10可设计为利用具有能量区别(ED)部分的能量分辨率的检测器,在单个X射线源光谱处采集图像数据,这允许每个检测到的光子的能级被估计。在图1所说明的实施例中,成像系统10包括邻近于准直仪14的X射线辐射源12。在这个示例实施例中,X射线辐射源12通常是X射线管。
准直仪14允许辐射流16穿入到对象比如病人18所位于的区域。一部分辐射20穿过或绕过对象并撞击到检测器阵列,用参考标记22来一般地表示。阵列的检测器元件产生表示入射X射线束强度的电信号。这些信号被采集和处理以便重构对象内特征的图像。
在特定实施例中,检测器22是混合检测器。如这里所使用的,“混合检测器”是指包括在多个结构中布置的一个或多个能量结合(EI)检测器单元和一个或多个能量区别(ED)检测器单元的组合。图2说明了由本技术的实施例所应用的示例混合检测器结构,用于重构图像数据。如本领域技术人员已知的,能量结合(EI)检测器产生与在每个视图中的吸收X射线能量的总量成比例的电信号。因此,检测器信号不包含任何有关各个光子能量分布的信息。能量区别(ED)检测器通过产生对应于两个或多个能量间隔的两个或多个信号,比如高能量信号和低能量信号,来提供有关所检测光子的能量分布的信息。
系统控制器24可控制源12。系统控制器24通常供给功率和控制信号给CT检查序列。进而,检测器22耦合到系统控制器24,其控制在检测器22中生成的信号的采集。系统控制器24还执行各种信号处理和过滤功能,比如用于初始调整动态范围、交错数字图像数据等等。通常,系统控制器24命令成像系统工作以执行检查协议和处理采集的数据。在本文中,系统控制器24还包括信号处理电路,通常基于与存储器电路、接口电路等相关联的通用或专用数字计算机,所述存储器电路用于存储由计算机执行的程序和例程、配置参数和成像数据。
在图1说明的实施例中,系统控制器24耦合到线性定位子系统26和旋转子系统28。旋转子系统28使X射线源12、准直仪14和检测器22能够围绕病人18旋转一或多圈。应当注意,旋转子系统28可能包括台架。因此,可用系统控制器24来操作台架。线性定位子系统26使病人18或更具体地使病人台被线性地放置。因此,病人台可在台架内线性地移动以生成病人18特定区域的图像。
此外,如本领域技术人员所理解的,辐射源可由放置在系统控制器24内的X射线控制器30来控制。特别地,X射线控制器30被配置为提供功率和定时信号给X射线源12并可确定源12发射什么样的X射线能量级或光谱。电动机控制器32可用来控制旋转子系统28和线性定位子系统26的移动。
此外,所说明的系统控制器24包括数据采集系统34。在该示例实施例中,检测器22耦合到系统控制器24,并尤其耦合到数据采集系统34。该数据采集系统34接收由检测器22的读出电子设备收集的数据。数据采集系统34通常从检测器22接收采样的模拟信号并将该数据转换成数字信号以便由计算机36后续处理。
计算机36通常耦合到系统控制器24。由数据采集系统34收集的数据可传送到计算机36以便后续处理和重构。计算机36可包括或与存储器38通信,存储器38可存储由计算机36处理的数据或要由计算机36处理的数据。应当理解,这种计算机系统10可利用任何类型的能够存储期望量的数据和/或代码的计算机可访问存储设备。此外,存储器38可包括类似或不同类型的一个或多个存储设备,比如磁或光设备,其对于系统10是本地或远程的。存储器38可存储数据、处理参数、和/或包括一个或多个例程的计算机程序,用于处理这里所述过程的。
计算机36还可适于控制由系统控制器24使能的特征,即扫描操作和数据采集。此外,计算机36可配置为经由操作员工作站40从操作员接收命令和扫描参数,操作员工作站40通常装备有键盘和其它输入设备(未示出)。另一个操作员由此可经由输入设备来控制系统10。因此,操作员可观察重构的图像和其它来自计算机36的与系统有关的数据,并启动成像等等。
操作员可经由输入设备控制系统10。因此,操作员可观察重构的图像和其它来自计算机36的与系统有关的数据,并启动成像等等。类似地,耦合到操作员工作站40的显示器42可允许操作员观察重构的图像并控制成像。此外,重构的图像还可通过打印机44打印,打印机44可耦合到操作员工作站40。显示器42和打印机44可直接或经由操作员工作站40连接到计算机36。另外,操作员工作站40还可耦合到图片存档和通信系统(PACS)46。应当注意,PACS46可耦合到远程客户端48、放射部门信息系统(RIS)、医院信息系统(HIS)或耦合到内部或外部网络,使得在不同位置处的其它人可获得对图像和图像数据的访问。
还应当注意,计算机36和操作员工作站40可耦合到其它输出设备,其可包括标准或专用的计算机监视器和关联的处理电路。一个或多个操作员工作站40还在系统中链接,以输出系统参数、请求检查、观察图像等等。通常,显示器、打印机、工作站和在系统中装备的类似设备对于数据采集部件可以是本地,或者可远离这些部件,比如在机构或医院的其它地方,或者在完全不同的位置中,这些部件经由一个或多个可配置网络,比如互联网、虚拟私人网络等链接到图像采集系统。
图2说明了示例的混合检测器单元结构,用于重构由图1的成像系统采集的包括能量结合(EI)测量和能量区别(ED)测量的图像数据。附图标记50说明了一种混合检测器单元结构,包括一个或多个能量结合(EI)检测器单元52和一个或多个能量区别(ED)检测器单元54,其以交错的方式沿着X轴布置。在特定实施例中,检测器单元的交错布置包括以交替行、交替列或以纵横交错方式布置EI单元52和ED单元54。衰减器或可移动准直仪片或滤波器56被配置为阻碍一个获得多个ED检测器单元54。附图标记57说明另一种混合检测器单元结构,包括一个或多个EI检测器单元52和一个或多个ED检测器单元54,其以交错的方式沿着Z轴布置。附图标记58说明一种混合检测器单元结构,包括由EI检测器单元52围绕的ED检测器单元54的中心部分。附图标记55说明了一种多层混合检测器单元结构,包括顶层的ED检测器单元54和底层的EI检测器单元52。在该结构中,ED层可做得较薄以避免饱和,使得穿透ED层的光子被EI层检测到。附图标记59说明了一种混合检测器单元结构,其中检测器单元被配置为以ED和EI两个模式操作。在一个示例操作中,包括混合检测器单元结构59的单元被配置为当通量低时作为ED单元54工作,并且当通量高时作为EI单元52工作。在另一个示例操作中,检测器单元可以确定性的方式从ED模式切换到EI模式,确定性的方式例如是导致ED测量的低mA视图,随后是导致EI测量的高mA视图。得到的数据集是混合数据集,包括ED视图和EI视图。附图标记60说明了另一种混合检测器单元结构,其中EI单元52和ED单元54以静止CT结构来布置。多个EI检测器单元52可沿着检测器阵列22来布置。此外,多个ED检测器单元54可邻近于多个EI检测器单元52并沿着检测器阵列22来布置。如所理解的,静止CT系统包括一个或多个静止辐射源(未示出)。通常,在多个实施例中,EI检测器部分和ED检测器部分还可在空间上彼此分离(可能甚至具有单独的源),同混合检测器相比导致了混合系统。
参考标记62说明了组合检测器弧65的另一个示例混合检测器单元结构。在该实施例中,第一辐射源63和第二辐射源64可被应用。可注意到,在一个实施例中第一辐射源63和第二辐射源64被顺序照明。此外,根据本技术的各方面,还可应用两个以上的辐射源。检测器弧65可包括第一侧翼66、第二侧翼67和布置在第一和第二侧翼66、67之间的中心部分68。在现在能想到的结构中,第一侧翼66可包括第一组多个能量结合检测器元件。以类似的方式,第二侧翼67可包括第二组多个能量结合检测器元件。此外,中心部分68可包括多个能量区别检测器元件。附图标记69表示相对较大的感兴趣区域,而附图标记70表示相对较小的感兴趣区域。根据本技术的示例各方面,X射线束具有相对较大视场的部分可由多个能量结合检测器元件来测量,而X射线束具有相对较小视场的部分可由多个能量区别检测器元件来测量。
下面的流程图说明利用图2中说明和描述的一个或多个混合检测器结构,来以选择的方式组合EI测量数据和ED测量数据,以生成EI图像和一个多个ED分量图像的各种实施例。对于本领域技术人员已知的,包括ED分量图像的每个体元可由光电吸收密度/重量和康普顿散射密度/重量来表征。实现X射线衰减主要是由于光电吸收和康普顿散射,体元中的线性衰减可由两个参数φ和θ来表征,其中φ表示在给定组织或体元中光电吸收的量,并且θ表示在给定组织或体元中的康普顿散射。假如由光电吸收(Φ(E))和康普顿散射(Θ(E))引起的效应的能量相关性是已知的并且与材料无关,那么体元的线性衰减被表示如等式(1)在下面所示出的。
μ(E)=φ·Φ(E)+θ·Θ(E)  (1)
由于每种材料的衰减可由两个基函数Φ(E)和Θ(E)的线性组合来表示,所以φ和θ线性相关的两种材料可被选择,以定义一组新的基函数。这种材料的典型例子包括但不限于水和骨头、或者骨头和碘。例如,水和骨头的分解由等式(2)如下表示。
μ(E)=w·W(E)+b·B(E)      (2)
其中w表示水而b表示骨头。等式(2)通过代入可变换成等式(1)(或反之亦然):
W(E)=c1·Φ(E)+c2·Θ(E)    (3)
B(E)=c3·Φ(E)+c4·θ(E)    (4)
其中c1、c2、c3和c4是根据经验定义的系数。可替换地,理想材料可被使用,例如一种不具有光电吸收而只具有康普顿交互的理论材料,和不具有康普顿交互而只具有光电吸收的第二理论材料。任何物理材料可被表示为这两种理想材料的线性组合。
因此,根据本技术的各方面,生成一个或多个ED分量图像包括基于ED测量,为包括ED分量图像的每个体元确定光电吸收部分和康普顿散射部分。如这里所使用的,ED分量图像可包括当不限于康普顿散射分量图像、光电分量图像、水分量图像、或骨头分量图像。对于其它应用,可能需要建模附加的物理过程,比如在吸收光谱中存在K个边缘。
图3是根据本发明的一个实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据。在步骤71中,在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。在步骤72中,以选择的方式组合和重构EI测量数据和ED测量数据,以生成一个或多个ED分量图像。在一个实施例中,组合ED测量数据和EI测量数据包括对ED测量数据和EI测量数据执行迭代重构,以生成一个或多个ED分量图像。迭代重构技术的例子包括但不限于,最大似然(ML)技术、最大后验(MAP)技术、加权最小二乘(WLS)技术和惩罚的加权最小二乘(PWLS)技术。ED分量图像可被进一步处理,以生成线性衰减系数图像、CT号码图像或单个材料图像中的至少一个。在一个实施例中,ED分量图像表示由于康普顿散射引起的衰减或由光电效应引起的衰减中的至少一个。
图4是根据本发明的可替换实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据。在在步骤74中,在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。在步骤76中,对EI测量数据执行第一重构以获得EI图像。在步骤78中,对ED测量数据执行第二重构以获得一个或多个ED分量图像。在步骤80中,将EI图像和所述ED分量图像组合,以获得更新的ED分量图像或组合的ED和EI图像。如本领域技术人员所理解的,根据本发明的实施例,由于完整ED数据不可用,混合检测器的使用导致生成可具有伪像或丢失频率的ED图像。根据一个实施例,EI图像和ED图像可组合,以补偿两者之一中的丢失信息或伪像。在一个实施例中,组合包括用EI图像的缩放版本来修补丢失的ED部分(例如,在ED数据导致视场截断的情况下)。在另一个实施例中,组合包括使用高频的EI图像来修补ED图像中丢失的高频。在又一个实施例中,ED图像和EI图像可通过覆盖不同的色彩图来组合。此外,在一个特别的实施例中,第一重构可通过使用过滤的反投影重构技术来执行以获得EI图像。第二重构可通过使用迭代的重构技术来执行以生成一个或多个ED分量图像。
图5是根据本发明的另一个实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据。在步骤82中,在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。在步骤84中,选择性地组合EI测量数据和ED测量数据。在一个实施例中,选择性地组合EI测量数据和ED测量数据包括用EI数据的缩放版本来修补丢失的ED部分(例如,在ED图像导致视场截断的情况下)。在另一个实施例中,组合包括使用高频的EI数据来修补ED数据中丢失的高频。在步骤86中,基于组合的EI测量数据和ED测量数据来生成EI数据集和/或一个或多个ED分量数据集。在步骤88中,基于该EI数据集和一个或多个ED分量数据集来执行重构,以生成EI重构图像和一个或多个ED分量图像中的至少一个。此外,在一个实施例中,对EI数据集执行过滤的反投影重构以生成EI重构的图像,并对ED分量数据集执行迭代重构以生成一个或多个ED分量数据。
图6是根据本发明的又一个实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据。在步骤90中,在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。在步骤92中,基于EI测量数据来执行第一重构以生成EI图像。在步骤94中,基于ED测量数据和该EI图像来执行第二重构,以生成一个或多个ED分量图像。在特定实施例中,EI图像被用作为起始点或作为用于重构ED图像的先验信息。先验信息补偿ED图像中稀少或丢失的数据。此外,EI图像可利用变换函数来变换以得到对一个或多个ED分量图像的迭代重构的初始估计。变换的EI图像可在迭代重构过程期间用作为对ED图像的约束或作为ED图像的迭代重构之前的绝对强度。此外,在特定的实施例中,第一重构可利用过滤反投影重构来执行以获得EI图像。第二重构可利用迭代重构来执行以生成一个或多个ED分量图像。在一个实施例中,第二重构包括缩放EI图像、将EI图像用作为ED分量图像的迭代重构中的初始估计、或将EI图像用作为ED分量图像的迭代重构中的先验信息。在另一个实施例中,第二重构重构在两个材料的空间中垂直于第一分量的第二分量,同时保持第一分量固定。例如,如果第一分量表示水的密度,那么第二分量具有零的水密度。
图7是根据本发明的又一个实施例的包括示例逻辑的示例步骤的流程图,所示示例逻辑用于利用混合CT检测器来重构图像数据。在步骤96中,在采集周期期间获得EI测量数据和ED测量数据。在步骤98中,对EI测量数据执行第一重构以生成EI图像。在步骤100中,对该EI图像应用分区算法以生成分区的图像。在一个实施例中,分区算法包括将EI图像分段成骨头区域、软组织区域或碘区域中的至少一个。如本领域技术人员所理解的,分区算法(或分段算法)基于的是简单的阈值或技术,比如二阶导数的零交叉。分区算法还可使用例如以图谱集形式的剖面信息以帮助分区步骤。在步骤102中,基于ED测量数据和分区的图像来执行第二重构以生成一个或多个ED分量图像。在一个实施例中,第二重构包括缩放EI图像、将EI图像用作为ED分量图像的迭代重构中的初始估计、或将EI图像用作为ED分量图像的迭代重构中的先验信息。在另一个实施例中,如由分区算法识别的,第二重构可重构具有特定组织类型(例如碘和骨头)的每个区域。
尽管这里本发明只有特定的特征被说明和描述,但是本领域技术人员可作出许多修改和改变。因此可以理解的是,所附权利要求旨在将所有这种修改和改变翻盖在亲爱本发明的真实精神内。
元件列表
10 采集和处理图像数据的系统
12 X射线辐射源
14 准直仪
16 辐射流
18 对象
20 辐射
22 检测器阵列
24 系统控制器
26 线性定位子系统
28 旋转子系统
30 X射线控制器
32 电动机控制器
34 数据采集电路
36 计算机
38 存储器
40 操作员工组站
42 显示器
44 打印机
46 PACS
48 远程客户端
50 混合检测器单元结构
52 EI检测器单元
54 ED检测器单元
55 混合检测器单元结构
56 衰减器
57 混合检测器单元结构
58 混合检测器单元结构
59 混合检测器单元结构
60 混合检测器单元结构
62 混合检测器单元结构
63 第一辐射源
64 第二辐射源
65 组合的检测器弧
66 第一侧翼
67 第二侧翼
68 中心部分
69 大的感兴趣区域
70 小的感兴趣区域
71 获得EI测量数据和ED测量数据的步骤
72 组合EI测量数据和ED测量数据的步骤
74 获得EI测量数据和ED测量数据的步骤
76 对EI测量数据执行第一重构的步骤
78 对ED测量数据执行第二重构的步骤
80 将EI图像和ED分量图像组合的步骤
82 获得EI测量数据和ED测量数据的步骤
84 选择性地组合EI测量数据和ED测量数据的步骤
86 基于组合的EI测量数据和ED测量数据来生成EI数据集和一个或多个ED分量数据集的步骤
88 基于EI数据集和ED分量数据集来执行重构的步骤
90 获得EI测量数据和ED测量数据的步骤
92 基于EI测量数据来执行第一重构以生成EI图像的步骤
94 基于ED测量数据和该EI图像来执行第二重构以生成ED分量图像的步骤
96 获得EI测量数据和ED测量数据的步骤
98 对EI测量数据执行第一重构以生成EI图像的步骤
100 对该EI图像应用分区算法的步骤
102 对ED测量数据和分区的图像执行第二重构以获得ED分量图像的步骤

Claims (10)

1.一种用于采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法,该方法包括:
在采集周期期间获得(71)EI测量数据和ED测量数据;并且
以选择的方式组合和重构(72)EI测量数据和ED测量数据,以生成至少一个ED分量图像。
2.权利要求1的方法,还包括处理ED分量图像以生成线性衰减系数图像、CT号码图像或单个材料图像中的至少一个。
3.权利要求1的方法,其中组合包括对ED测量数据和EI测量数据执行迭代重构,以生成至少一个ED分量图像。
4.权利要求3的方法,其中ED分量图像表示由于康普顿散射引起的衰减或由光电效应引起的衰减中的至少一个。
5.一种采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法,该方法包括:
在采集周期期间获得(74)EI测量数据和ED测量数据;
对EI测量数据执行(76)第一重构以获得EI图像;
对ED测量数据执行(78)第二重构以获得至少一个ED分量图像;和
将EI图像和所述至少一个ED分量图像组合(80),以获得更新的ED分量图像或组合的ED和EI图像中的至少一个。
6.一种采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法,该方法包括:
在采集周期期间获得(82)EI测量数据和ED测量数据;
选择性地组合(84)EI测量数据和ED测量数据;
基于组合的EI测量数据和ED测量数据来生成(86)EI数据集和一个或多个ED分量数据集中的至少一个;和
基于该EI数据集和一个或多个ED分量数据集来执行重构(88),以生成EI重构图像和一个或多个ED分量图像中的至少一个。
7.一种采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法,该方法包括:
在采集周期期间获得(90)EI测量数据和ED测量数据;
基于EI测量数据来执行(92)第一重构以生成EI图像;和
基于ED测量数据和该EI图像来执行第二重构(94),以生成一个或多个ED分量图像。
8.权利要求7的方法,其中第二重构(94)包括执行迭代重构以生成一个或多个ED分量图像,并且其中第二重构包括下列至少一项:缩放EI图像、将EI图像用作为ED分量图像的迭代重构中的初始估计、或将EI图像用作为ED分量图像的迭代重构中的先验信息。
9.一种采集包括能量结合(EI)和能量区别(ED)数据测量的图像数据集的方法,该方法包括:
在采集周期期间获得(96)EI测量数据和ED测量数据;
基于EI测量数据来执行(98)第一重构以生成EI图像;
对该EI图像应用(100)分区算法以生成分区的图像;
基于ED测量数据和分区的图像来执行(102)第二重构,以生成一个或多个ED分量图像。
10.权利要求9的方法,其中分区算法(100)包括将EI图像分段成骨头区域、软组织区域或碘区域中的至少一个。
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