DK2732437T3 - Rekonstruktion af transmissionsbilleder samt billedgengivelse ved anvendelse af Poisson-detektordata - Google Patents

Rekonstruktion af transmissionsbilleder samt billedgengivelse ved anvendelse af Poisson-detektordata Download PDF

Info

Publication number
DK2732437T3
DK2732437T3 DK11737897.6T DK11737897T DK2732437T3 DK 2732437 T3 DK2732437 T3 DK 2732437T3 DK 11737897 T DK11737897 T DK 11737897T DK 2732437 T3 DK2732437 T3 DK 2732437T3
Authority
DK
Denmark
Prior art keywords
image
detector
data
reconstruction
reconstructing
Prior art date
Application number
DK11737897.6T
Other languages
English (en)
Inventor
Timo Aspelmeier
Gemot Ebel
Uwe Engeland
Original Assignee
Scivis Wss Bildverarbeitung Gmbh
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 Scivis Wss Bildverarbeitung Gmbh filed Critical Scivis Wss Bildverarbeitung Gmbh
Application granted granted Critical
Publication of DK2732437T3 publication Critical patent/DK2732437T3/da

Links

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
    • G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/436—Limited angle

Claims (11)

1. Fremgangsmåde til rekonstruktion af et billede f min, som repræsenterer et undersøgelsesområde i et objekt (1), omfattende trinnene: tilvejebringelse af detektordata (yd, omfattende Poisson-stokastiske værdier fra et røntgen CT-billede af objektet (1) ved anvendelse af en røntgenstrålekilde (10) og et detektorapparat (20), hvilke detektordata (yd måles for en i’te ud af et antal forskellige pixel-positioner fra detektorapparatet (20) i forhold til objektet (1), og rekonstruktion af billedet f mn ud fra detektordataene (yd, hvorved billedet f min er en volumetrisk rekonstruktion af objektet (1), hvilket rekonstruktionstrin indbefatter en procedure med minimering af et funktionsudtryk F(f) hvorved
f er et aktuelt testbillede, som anvendes til minimering af funktions-udtrykket F(f),
et maximum-likelihood risiko-funktionsudtryk fra Poisson-statistik, hvilke parametre li j er transmissionsprojektioner af testbilledet f, hvilke projektioner beregnes i henhold til Beer-Lamberts lov for den i’te position i forhold til røntgenstrålekilden (10), IT_1f lp er et sparsity-forstærkende funktionsudtryk, som indeholder lp -normen for vektoren T"1 f med 0<p<2, hvorved vektoren T'1 f er en tyndt besat eller komprimeret repræsentation af f i en (bi)-orthogonal basis T, og a er en kalibreringsfaktor, hvorved - billedet f 1111,1 repræsenterer det globale minimum for funktionsudtrykket F(f), og parametrene μ; er
hvorved B’Μ er en matrix, som repræsenterer en responsfunktion for detek-torapparatet (20), og som tilordner en i’-te rumlig position på detektoroverfladen til de i-te detektordata (y0, lo er en intensitet af den udæmpede røntgenstråle, A’ij er en forudbestemt systemmatrix, der tilordner en j-te voxel af objektet (1) til den i’-te rumlige position på detektoroverfladen, og r er en baggrunds-tælleparameter for detektorapparatet.
2. Fremgangsmåde til rekonstruktion af et billede f min, som repræsenterer et undersøgelsesområde i et objekt (1), omfattende trinnene: tilvejebringelse af detektordata (y;), omfattende Poisson-stokastiske værdier fra et plant røntgen CT-billede af objektet (1) ved anvendelse af en røntgenstrålekilde (10) og et detektorapparat (20), hvilke detektordata (y0 måles for en i-te ud af et antal forskellige pixel-positioner fra detektorapparatet (20) i forhold til objektet (1), og rekonstruktion af billedet f mn ud fra detektordataene (yd, hvorved billedet f mm er en plan rekonstruktion af et røntgenstråle-dæmpningsbillede af objektet (1), hvilket rekonstruktionstrin indbefatter en procedure med minimering af et funktionsudtryk F(f) hvorved
f er et aktuelt testbillede, som anvendes til minimering af funktionsudtrykket F(f),
er et maximum-likelihood risiko-funktionsudtryk fra Poisson-statistik, hvilke parametre μ; er transmissionsprojektioner af testbilledet f, hvilke projektioner beregnes i henhold til Beer-Lamberts lov for den i’te position i forhold til røntgenstrålekilden (10), IT‘f lp er et sparsity-forstærkende funktionsudtryk, som indeholder lp -normen for vektoren T1 f med 0<p<2, hvorved vektoren T1 f er en tyndt besat eller komprimeret repræsentation af f i en (bi)-orthogonal basis T, og a er en kalibreringsfaktor, hvorved billedet f mn repræsenterer det globale minimum for funktionsudtrykket F(f), og - testbilledet f· er givet i form af et tredimensionalt testobjekt fjA som
Aj j er en forudbestemt systemmatrix, som tilordner en j-te voxel i testobjektet til den i’-te rumlige position på detektoroverfladen, og parametrene μ; er
hvorved BV er en matrix, som repræsenterer en responsfunktion for detek-torapparatet (20), og som tilordner en i’-te rumlig position på detektoroverfladen til de i-te detektordata (y0, og r er en baggrunds-tælleparameter for detektorapparatet.
3. Fremgangsmåde til rekonstruktion af et billede ifølge krav 1 eller 2, hvorved funktionsudtrykket F(f) ydermere indbefatter en ekstra regulariseringsfunk-tion R(f), der undertrykker artefakter:
4. Fremgangsmåde til rekonstruktion af et billede ifølge et hvilket som helst af de foregående krav, hvorved systemmatricen Aj j og/eller responsfunktionen B’jj justeres i afhængighed af målesystem-referencedata eller ved anvendelse af en kalibreringsmåling.
5. Fremgangsmåde til rekonstruktion af et billede ifølge et hvilket som helst af de foregående krav, hvorved den (bi-)orthogonale basis T er en basis af wavelets med kompakt bærebølge eller en tilnærmet basis, der afhænger af egenskaber ved objektet, som skal af-bildes.
6. Fremgangsmåde til rekonstruktion af et billede ifølge et hvilket som helst af de foregående krav, hvorved detektordataene (yO er tilvejebragt via en datakommunikationskanal, fra et datalager eller direkte ved hjælp af detektorapparatet.
7. Fremgangsmåde til rekonstruktion af et billede ifølge et hvilket som helst af de foregående krav, omfattende mindst eet af de yderligere trin: lagring, registrering, visning og yderligere behandling af billedet f mn.
8. Fremgangsmåde til dannelse af et billede f min af et objekt (1), omfattende trinnene: opsamling af detektordata (y;) med et detektorapparat (20) i et billeddannelsesapparat (100), og anvendelse af detektordataene (y;) ved fremgangsmåden til rekonstruktion af et billede ifølge et hvilket som helst af de foregående krav.
9. Apparat (100) til billeddannelse af et undersøgelsesområde i et objekt (1), hvilket apparat til billeddannelse omfatter: en røntgenstrålekilde (10), som er indrettet til at bestråle objektet med røntgenstråler, - et detektorapparat (20) til måling af detektordata (y;), som omfatter Pois-son-stokastiske værdier, der måles i et antal forskellige pixel-positioner for detektorapparatet (20) i forhold til objektet (1), og et rekonstruktionsapparat (30) til rekonstruktion af et billede f min af objektet (1), hvilket rekonstruktionsapparat (30) er indrettet til at anvende detektordataene (yO ved en fremgangsmåde til billedrekonstruktion ifølge et hvilket som helst af kravene 1 til 7.
10. Computerprogram, der er lagret på et computer-læsbart medium, med en programkode til realisering af fremgangsmåden til billedrekonstruktion ifølge et hvilket som helst af kravene 1 til 7.
11. Apparat, omfattende et computer-læsbart lagermedium, som rummer programinstruktioner til realisering af fremgangsmåden til billedrekonstruktion ifølge et hvilket som helst af kravene 1 til 7.
DK11737897.6T 2011-07-13 2011-07-13 Rekonstruktion af transmissionsbilleder samt billedgengivelse ved anvendelse af Poisson-detektordata DK2732437T3 (da)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/EP2011/003507 WO2013007272A1 (en) 2011-07-13 2011-07-13 Transmission image reconstruction and imaging using poissonian detector data

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DK2732437T3 true DK2732437T3 (da) 2017-12-11

Family

ID=44629217

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DK11737897.6T DK2732437T3 (da) 2011-07-13 2011-07-13 Rekonstruktion af transmissionsbilleder samt billedgengivelse ved anvendelse af Poisson-detektordata

Country Status (7)

Country Link
US (1) US9418453B2 (da)
EP (1) EP2732437B1 (da)
DK (1) DK2732437T3 (da)
ES (1) ES2651093T3 (da)
HU (1) HUE035491T2 (da)
NO (1) NO2732437T3 (da)
WO (1) WO2013007272A1 (da)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9344736B2 (en) 2010-09-30 2016-05-17 Alcatel Lucent Systems and methods for compressive sense imaging
US9319578B2 (en) 2012-10-24 2016-04-19 Alcatel Lucent Resolution and focus enhancement
EP2976626A4 (en) * 2013-03-22 2016-09-21 Univ New York COMPUTER ACCESSIBLE MEDIUM FOR MODULATING X-RAY INTENSITY
US10403010B2 (en) * 2017-09-19 2019-09-03 General Electric Company Methods and systems for reconstructing images
FR3075777A1 (fr) 2017-12-22 2019-06-28 Rhodia Operations Hydrate d'aluminium poreux
CN108877818B (zh) * 2018-05-16 2020-11-27 陕西师范大学 一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装及恢复方法
CN112529194B (zh) * 2020-12-07 2021-09-03 北京百度网讯科技有限公司 消除量子噪声的方法及装置、计算机设备、介质和产品
CN112893427B (zh) * 2021-01-14 2022-04-12 农业农村部环境保护科研监测所 一种重金属污染耕地修复治理的智能化决策方法

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5396531A (en) * 1992-11-05 1995-03-07 General Electric Company Method of achieving reduced dose X-ray fluoroscopy by employing statistical estimation of poisson noise
US5436829A (en) * 1992-11-05 1995-07-25 General Electric Company Method of achieving reduced dose X-ray fluoroscopy by employing transform-based estimation of Poisson noise
US6741739B1 (en) * 2000-05-03 2004-05-25 Itt Manufacturing Enterprises Method and apparatus for improving signal to noise ratio using wavelet decomposition and frequency thresholding
US7187794B2 (en) * 2001-10-18 2007-03-06 Research Foundation Of State University Of New York Noise treatment of low-dose computed tomography projections and images
US7206440B2 (en) * 2002-02-14 2007-04-17 Carnegie Mellon University Image smoothing with decoupled regularization
US6754298B2 (en) * 2002-02-20 2004-06-22 The Regents Of The University Of Michigan Method for statistically reconstructing images from a plurality of transmission measurements having energy diversity and image reconstructor apparatus utilizing the method
US6947521B2 (en) * 2003-06-17 2005-09-20 Illinois Institute Of Technology Imaging method based on attenuation, refraction and ultra-small-angle-scattering of x-rays
WO2005088544A1 (en) * 2004-03-10 2005-09-22 Philips Intellectual Property & Standards Gmbh Artifact correction
CA2507901A1 (en) * 2004-05-21 2005-11-21 Imaging Dynamics Company Ltd. De-noising digital radiological images
JP4371083B2 (ja) * 2005-07-25 2009-11-25 株式会社島津製作所 ポジトロンｃｔ装置の３次元画像再構成処理方法、及び、その装置
WO2007083307A2 (en) * 2006-01-18 2007-07-26 Technion - Research & Development Foundation Ltd. System and method for correcting outdoor images for atmospheric haze distortion
US20080118128A1 (en) * 2006-11-21 2008-05-22 Thomas Louis Toth Methods and systems for enhanced accuracy image noise addition
WO2010121043A2 (en) * 2009-04-15 2010-10-21 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Exact local computed tomography based on compressive sampling
WO2011091815A1 (en) * 2010-01-28 2011-08-04 Scivis Wissenschaftliche Bildverarbeitung Gmbh Tomographic imaging using poissonian detector data
EP2633494B1 (en) * 2010-10-27 2019-12-11 Koninklijke Philips N.V. Low dose ct denoising
US8811663B2 (en) * 2011-01-05 2014-08-19 International Business Machines Corporation Object detection in crowded scenes
US8917284B2 (en) * 2011-06-20 2014-12-23 Microsoft Corporation Vector graphics with controlled thin-plate splines

Also Published As

Publication number Publication date
EP2732437A1 (en) 2014-05-21
WO2013007272A1 (en) 2013-01-17
NO2732437T3 (da) 2018-02-03
HUE035491T2 (en) 2018-05-28
US20140140602A1 (en) 2014-05-22
ES2651093T3 (es) 2018-01-24
US9418453B2 (en) 2016-08-16
EP2732437B1 (en) 2017-09-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DK2732437T3 (da) Rekonstruktion af transmissionsbilleder samt billedgengivelse ved anvendelse af Poisson-detektordata
US8559690B2 (en) Tomographic imaging using poissonian detector data
US7372934B2 (en) Method for performing image reconstruction using hybrid computed tomography detectors
US8897528B2 (en) System and method for iterative image reconstruction
US20080063135A1 (en) Method and system for generating a multi-spectral image of an object
Melot et al. Some proximal methods for Poisson intensity CBCT and PET
FR2830741A1 (fr) Procede et appareil pour etalonner un systeme d&#39;imagerie
US10521936B2 (en) Device and method for image reconstruction at different X-ray energies, and device and method for X-ray three-dimensional measurement
US20160242721A1 (en) Apparatus and method for fast iterative reconstruction in computed tomography
JP6793469B2 (ja) データ処理装置、ｘ線ｃｔ装置及びデータ処理方法
US9589373B2 (en) Monte carlo modeling of field angle-dependent spectra for radiographic imaging systems
JP7370989B2 (ja) スペクトルボリューム画像データを生成するように構成された非スペクトルコンピュータ断層撮影（ｃｔ）スキャナ
Brombal X-ray phase-contrast tomography: Underlying Physics and Developments for Breast Imaging
CN108280860B (zh) 减少多能量ct成像中的光谱通道数目
Anthoine et al. Some proximal methods for CBCT and PET tomography
Li et al. Estimation of signal and noise for a whole-body research photon-counting CT system
Wang et al. Locally linear transform based three‐dimensional gradient‐norm minimization for spectral CT reconstruction
US20220122300A1 (en) Calibration method for a spectral computerized tomography system
JP4387758B2 (ja) Ｓｐｅｃｔ装置及びｓｐｅｃｔ画像再構成方法
Saha et al. Single photon emission computed tomography
Bai et al. PET image reconstruction: methodology and quantitative accuracy
Bismark On the application of the polychromatic statistical reconstruction technique to C-arm CT data
Tilley High-quality computed tomography using advanced model-based iterative reconstruction
Ozaki et al. Fast Statistical Iterative Reconstruction for MVCT in TomoTherapy
Fullagar et al. Inherent dose-reduction potential of classical ghost imaging