ES2920137T3 - Método y sistema para reconstruir imágenes tridimensionales a partir de rayos X superpuestos espacial y temporalmente - Google Patents

Método y sistema para reconstruir imágenes tridimensionales a partir de rayos X superpuestos espacial y temporalmente Download PDF

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Abstract

Un sistema de imágenes de rayos X y un método para reconstruir imágenes tridimensionales de una región de interés a partir de rayos X superpuestos espacial y temporalmente utilizando nuevas técnicas de reconstrucción. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Método y sistema para reconstruir imágenes tridimensionales a partir de rayos X superpuestos espacial y temporalmente
Campo de invención
La presente divulgación se relaciona en general con la formación de imágenes por rayos X, y más particularmente con un método y sistema para reconstruir imágenes tridimensionales a partir de rayos X superpuestos espacial y temporalmente.
Antecedentes
La reconstrucción de imágenes tridimensionales a partir de proyecciones de rayos X es un problema importante de reconstrucción de imágenes con aplicaciones en, entre otras cosas, formación de imágenes médicas, inspección industrial, y seguridad aeroportuaria. La formación de imágenes por rayos X tradicional se basa más comúnmente en la radiografía plana. Este enfoque utiliza una única fuente de rayos X puntuales compuesta de un conjunto de tubos de vacío dispuestos para generar un único haz de rayos X de cono o abanico sobre un amplio rango de energías y corrientes. Sin embargo, las geometrías de formación de imágenes posibles con tales fuentes de rayos X puntuales son limitadas, en particular debido a que la fuente de rayos X debe colocarse a una distancia significativa desde el objeto (o persona) que va a ser formado en imagen para asegurar que los rayos X cubran un área suficiente.
En los sistemas de rayos X tradicionales, la gran distancia entre la fuente y el objeto - usualmente denominada la distancia de fuente a objeto ("SOD") o distancia de alejamiento - requiere mucha potencia. Para proporcionar esta potencia, los sistemas de rayos X tradicionales usan fuentes de alimentación grandes, costosas, y pesadas (de decenas de kilogramos) que a menudo requieren refrigeración, aumentando además el volumen y peso del sistema.
Además, la radiografía plana como sugiere el nombre solo se dispone para generar imágenes bidimensionales. Puede emplearse tomografía de rayos X, o formación de imágenes por secciones, para generar imágenes tridimensionales. Típicamente, la tomografía de rayos X involucra tomar múltiples imágenes de un objeto estacionario o persona desde una variedad de direcciones, y luego usar estas múltiples imágenes bidimensionales para reconstruir una imagen tridimensional. Usualmente, se necesita una grúa pórtico mecánico para mover la única fuente de rayos X (tubos de vacío) a lo largo de una secuencia de ubicaciones, lo cual aumenta el tamaño y coste del sistema de rayos X. También, debido a que las imágenes se toman secuencialmente, esta configuración requiere un tiempo global de captura de imágenes más prolongado de lo que sería deseable.
Para minimizar el tiempo de captura de imágenes, se pueden colocar múltiples fuentes de tubos de vacío en ubicaciones fijas o estacionarias alrededor de un objeto o persona, y siendo cada fuente activada selectivamente. Esta configuración permite un período global más corto de captura de imágenes; sin embargo, este sistema no es práctico debido al coste de las fuentes y su volumen relativo. Además, debido al tamaño relativamente grande de cada fuente de tubo de vacío, tal sistema sólo puede adaptarse a un número limitado de ángulos de visualización. En otras palabras, debido al tamaño de las fuentes se puede formar una imagen de un objeto o persona desde solo un número limitado de direcciones, lo cual impide la capacidad de generar imágenes tridimensionales de alta resolución.
Una alternativa a estos enfoques es producir múltiples fuentes de rayos X a partir de una única fuente distribuida en un arreglo de emisores. Los Arreglos de Emisores Mejorados de Campo ("FEE"), (a veces denominados como Arreglos de Emisores de Campo), tales como arreglos Spindt, pueden usarse en tubos de rayos X y servir como un cátodo avanzado. A voltajes altos, un arreglo de FEE de puntas de mejora de campo moderadas (por ejemplo, puntas o conos afilados de molibdeno) pueden operar como emisores para la producción de rayos X, donde las puntas individuales (o conjuntos de puntas) pueden seleccionarse para emitir rayos X y de este modo actuar como una fuente de rayos X. De manera similar, los cátodos producidos a partir de nanotubos de carbono (CNTs) pueden permitir el control de emisión de electrones a voltajes bajos, permitiendo de este modo que CNTs individuales sean seleccionados para emitir rayos X. En todos los casos, tales arreglos de FEE permiten que múltiples fuentes de rayos X sean generadas a partir de una fuente distribuida.
Los arreglos de fuentes distribuidas (también conocidos como conjuntos de emisores) permiten que los objetos se formen en imagen desde diferentes ángulos de visualización activando selectivamente los diversos emisores individuales (por ejemplo, las puntas de molibdeno, CNTs, etc.). De este modo, los arreglos de fuentes distribuidas eliminan la necesidad de mover una fuente pesada basada en tubos de vacío alrededor de un objeto o persona, o la necesidad de emplear múltiples de tales fuentes basadas en tubos de vacío. Por ejemplo, en el caso de un arreglo de emisores de panel plano, el tamaño de los arreglos puede ser grande y permitir un desplazamiento significativo desde una fuente (por ejemplo, un primer elemento emisor) en una esquina del arreglo a una segunda fuente (por ejemplo, un segundo elemento emisor) en la esquina opuesta. Al activar las fuentes, o más particularmente los elementos emisores, posicionados a lo largo del arreglo, las imágenes se pueden obtener simultáneamente desde diferentes ángulos de visualización, lo cual minimiza el tiempo de captura de imágenes en comparación con los sistemas de única fuente, mientras que también permite que un objeto sea formado en imagen desde suficiente ángulos de tal manera que permita la reconstrucción de una imagen tridimensional.
De esta forma, los arreglos de fuentes distribuidas permiten la tomografía y tomosíntesis (tomografía de alta resolución, de ángulo limitado). Pero también imponen severas restricciones geométricas en el diseño de sistema. Debido a que cada fuente o emisor en el arreglo produce su propio cono de rayos X, para asegurar la cobertura completa de un objeto - o una región de interés ("ROI") dentro de un objeto - debe haber una cierta cantidad de superposición espacial de los conos. Sin embargo, tal superposición espacial, y en particular la superposición de rayos X en un detector, puede hacer que las imágenes formadas usando tales arreglos incluyan múltiples imágenes o sombras debido a la iluminación de rasgos del objeto desde múltiples ángulos.
Los métodos de reconstrucción convencionales no pueden separar adecuadamente la superposición de rayos X espaciotemporales. Por lo tanto, en los sistemas convencionales sin superposición espaciotemporal de rayos X la s Od debe mantenerse en un rango estrecho para lograr la resolución de imagen requerida. Esta correlación se puede expresar como:
^m á x ^ < S < ’ Ar “ ¡ ma ■ x
4 - M 4 - M ’
aquí M es un parámetro de diseño que regula la resolución de imagen alcanzable, tomando valores entre 1 y 4 (por ejemplo, M=2), dmáx es el grosor máximo de un objeto que se puede formar en imagen a la resolución especificada con el diseño de sistema dado, y 6 es la SOD. Cuanto mayor sea el valor de M, mayor será la resolución de imagen alcanzable, pero más restringida será la SOD. Dado que la distancia de paso y ángulo de colimación de una fuente dada son una función de dmáx y M, tales restricciones limitan severamente las geometrías de fuente y detector. Entre otras cosas, esta restricción hace que sea necesario producir diferentes geometrías de panel de arreglo de emisores para formar en imagen diferentes partes del cuerpo.
Por lo tanto, usando enfoques convencionales para la reconstrucción de imágenes, un sistema de formación de imágenes por rayos X debe diseñarse de tal manera que ningún rayo X se superponga simultáneamente en un detector. Esta limitación es atribuible a, entre otras cosas, el hecho de que las mediciones de rayos X superpuestos no son lineales, y los métodos de reconstrucción convencionales, tales como detección comprimida lineal, no pueden manejar adecuadamente las restricciones no lineales, tales como las producidas por superposición de rayos X. Debido a estas limitaciones los enfoques convencionales para la reconstrucción de imágenes de rayos X se alejan de los sistemas diseñados con superposición de rayos X espaciotemporales.
Los métodos anteriores de abordar la superposición han incluido el uso de rejillas antidispersión, que sirven para limitar el ángulo de aceptación de los rayos X en el detector, y de este modo evitar la superposición. Pero las rejillas antidispersión también limitan la información disponible para una exposición determinada al limitar el área cubierta por los rayos X. Alternativamente, al activar selectivamente emisores, es posible cubrir completamente un objeto sin que tenga superposición de rayos X en el detector. Sin embargo, evitar la superposición espacial con un arreglo de fuentes distribuidas significa ya sea que cada fuente tiene que cubrir toda el área de interés, lo cual aumenta los requisitos de potencia, o que la imagen tarda más en adquirirse ya que solo se pueden activar ciertos elementos emisores no superpuestos en el mismo tiempo. Este último es de particular preocupación, especialmente en el caso de niños y pacientes lesionados, ambos de los cuales pueden tener una tendencia a moverse durante los escaneos.
Por consiguiente, hay una necesidad en la técnica de un sistema y método de formación de imágenes por rayos X que permita geometrías de formación de imágenes más flexibles, incluyendo mayor flexibilidad en la selección de la distancia entre las fuentes (o elementos emisores) y el detector y tamaño de los anglos de colimación. También hay una necesidad de un sistema y método dispuestos para generar imágenes tridimensionales precisas, mientras que también se minimiza el tiempo necesario para la captura de imágenes en comparación con los sistemas convencionales. Además, hay una necesidad de un sistema y método dispuestos para manejar adecuadamente rayos X superpuestos espaciotemporalmente.
Los sistemas y métodos de la técnica anterior para la reconstrucción por rayos X incluyen: US2011280367A1; US2011282181A1; US2011188724A1; WO2008021661A2; US20102051510A1; US2010124310A1; y "Numerical optimization" de J. Nocedal y SJ Wright, ISBN 0387987932.
Resumen
Realizaciones de la presente divulgación están dirigidas a sistemas, métodos, y técnicas para reconstruir imágenes tridimensionales a partir de rayos X superpuestos espacial y temporalmente.
En un primer aspecto, se proporciona un método iterativo de reconstrucción de una imagen de rayos X que comprende:
(a) activar dos o más fuentes para emitir haces de rayos X de tal manera que dichos haces de rayos X se suministren a una región de interés (ROI) y se superpongan espacial y temporalmente en un al menos un píxel de un detector;
(b) detectar la intensidad de los haces (130) de rayos X incidentes sobre el píxel del detector (140);
(c) usar un algoritmo de detección comprimido, que comprende ya sea un algoritmo de optimización y linealización o un algoritmo de división hacia adelante hacia atrás, que reconstruye una representación tridimensional de la ROI de un objeto (160);
(d) voxelizar la ROI en una pluralidad de vóxeles tridimensionales, no superpuestos; usar dicho algoritmo de detección comprimido para estimar un coeficiente de atenuación atribuible a cada uno de dichos vóxeles;
(e) revoxelizar la ROI en una pluralidad de vóxeles tridimensionales, no superpuestos con base en los coeficientes de atenuación estimados atribuibles a cada uno de dichos vóxeles, repitiendo además dicha revoxelización hasta que se cumpla un criterio de detención,
(f) en donde el dicho algoritmo de detección comprimido está adaptado para generar una estimación de las mediciones de intensidad atribuibles a cada uno de los dos o más haces (130) de rayos X en el al menos un píxel.
El método puede comprender además mostrar una o más vistas bidimensionales de la representación tridimensional de la ROI.
El método puede comprender además realizar una calibración que comprende las etapas de activar cada fuente para emitir haces de rayos X uno a la vez; y activar conjuntos de fuentes para emitir haces de rayos X de tal manera que dichos haces de rayos X se superpongan en el píxel del detector.
El método puede comprender además seleccionar las dos o más fuentes para activarlas para emitir haces de rayos X de tal manera que se optimice al menos una de velocidad de adquisición de imagen, calidad de imagen, y cobertura de ROI.
En un segundo aspecto, se proporciona un sistema de formación de imágenes por rayos X de acuerdo con la reivindicación 5.
La superposición espaciotemporal de rayos X puede crearse intencionalmente en un detector de una manera controlada. Luego se pueden usar técnicas de reconstrucción novedosas para reconstruir imágenes tridimensionales precisas de un objeto, persona, o ROI formados en imágenes usando, al menos en parte, mediciones atribuibles a los rayos X superpuestos.
La unidad de procesamiento puede disponerse además para generar una representación tridimensional de la ROI usando una o más estimaciones de la intensidad atribuible a cada uno de los dos o más rayos X que se superponen en el píxel del detector.
El sistema puede comprender además una pantalla acoplada operativamente a la unidad de procesamiento, en donde la pantalla está dispuesta para mostrar una o más vistas bidimensionales de la representación tridimensional de la ROI.
La pluralidad de fuentes de rayos X puede comprender dos o más elementos emisores de un arreglo de fuentes distribuidas.
La pluralidad de fuentes de rayos X y el detector pueden cada uno incluir uno o más sensores dispuestos para determinar las posiciones relativas de las fuentes de rayos X y el detector.
El sistema puede comprender además un controlador para operar el sistema de formación de imágenes por rayos X, en donde el controlador está dispuesto para activar un subconjunto de la pluralidad de fuentes de rayos X.
El detector puede estar dispuesto para generar señales electrónicas en respuesta a los rayos X. Las señales pueden variar dependiendo de la intensidad de los rayos X en el detector, proporcionando de este modo una medida de la atenuación (por ejemplo, absorción o debilitamiento de intensidad de rayos X) causada por un objeto o persona. El sistema de formación de imágenes por rayos X también puede incluir múltiples fuentes de radiación de rayos X. Al menos dos de estas fuentes pueden emitir rayos X de tal manera que los rayos X pasen a través de un objeto o persona, y luego se superpongan espacial y temporalmente en un píxel del detector.
En un ejemplo, las fuentes de rayos X pueden comprender elementos emisores discretos en un arreglo de fuentes distribuidas. La unidad de procesamiento que recibe las señales desde el detector, incluyendo señales atribuibles a rayos X superpuestos, se puede disponer para emplear técnicas de reconstrucción novedosas para estimar la intensidad atribuible a cada uno de los rayos X que se superponen en el detector y generar una reconstrucción tridimensional precisa de una ROI del objeto o persona formado en imagen. Como se entenderá por un experto en la técnica, un píxel representa un elemento discreto o sensor dentro de un detector que está dispuesto para producir una señal que puede distinguirse de otros elementos del detector.
Realizaciones de la presente divulgación también pueden incluir un método para reconstruir una imagen tridimensional a partir de rayos X superpuestos espacial y temporalmente. De acuerdo con tal método, se puede hacer que dos o más fuentes de radiación de rayos X emitan rayos X de tal manera que los rayos X se suministren a través de un objeto o persona, o más específicamente una ROI, y se superpongan espaciotemporalmente en un detector. Luego se puede detectar la intensidad de los rayos X superpuestos incidentes sobre el detector, proporcionando de este modo una medida de la atenuación causada por el objeto o persona. Luego puede estimarse la intensidad atribuible a cada uno de los rayos X que se superponen en el detector, y una imagen tridimensional de una ROI del objeto o persona formado en imagen generado. Se pueden emplear técnicas de reconstrucción novedosas para estimar la intensidad de cada rayo X superpuesto.
El método puede comprender además generar una representación tridimensional de la ROI utilizando una o más estimaciones de la intensidad atribuible a cada uno de los dos o más rayos X que se superponen en el píxel del detector.
El método puede comprender además mostrar una o más vistas bidimensionales de la representación tridimensional de la ROI.
El método puede comprender además realizar una calibración que comprende las etapas de activar cada fuente para emitir rayos X uno a la vez; y activar conjuntos de fuentes para emitir rayos X de tal manera que dichos rayos X se superpongan en el píxel del detector.
El método puede comprender además seleccionar las dos o más fuentes para activarlas para emitir rayos X de tal manera que se optimice al menos una de velocidad de adquisición de imagen, calidad de imagen, y cobertura de ROI.
Los métodos descritos en este documento pueden empezarse usando el sistema del primer aspecto.
La frase "dispuesto a" puede entenderse con el significado "capaz de".
Diversos objetos, rasgos, realizaciones, y ventajas de las presentes invenciones se harán más evidentes a partir de la siguiente descripción detallada de realizaciones de la presente divulgación, junto con los dibujos acompañantes. El presente resumen, aunque proporciona una introducción a diversas realizaciones, no está previsto para limitar el alcance de la materia objeto que se reivindica. Ventajas adicionales de las presentes invenciones serán evidentes para una persona experta en la técnica a la vista de la divulgación anterior.
Breve descripción de los dibujos
La figura 1 es una representación esquemática, en sección transversal de un ejemplo de un sistema de formación de imágenes por rayos X de acuerdo con aspectos de la presente divulgación.
La figura 2 es una representación de vista en planta esquemática de un arreglo de emisores de acuerdo con aspectos de la presente divulgación.
La figura 3 es un diagrama de flujo que ilustra un método de ejemplo de reconstrucción de una imagen de rayos X de acuerdo con aspectos de la presente divulgación.
La presente invención se describirá con respecto a ciertos dibujos pero la invención no se limita a los mismos sino solamente por las reivindicaciones. Los dibujos descritos son solo esquemáticos y no limitantes. Cada dibujo puede no incluir todos los rasgos de la invención y por lo tanto no deben considerarse necesariamente como una realización de la invención. En los dibujos, el tamaño de algunos de los elementos puede ser exagerado y no estar dibujado a escala con propósitos ilustrativos. Las dimensiones y las dimensiones relativas no corresponden a reducciones reales a la práctica de la invención.
Adicionalmente, los términos primero, segundo, tercero y similares en la descripción se usan para distinguir entre elementos similares y no necesariamente para describir una secuencia, ya sea temporal, espacialmente, en clasificación o de cualquier otra manera. Debe entenderse que los términos así usados son intercambiables bajo circunstancias apropiadas y que la operación es posible en otras secuencias que las descritas o ilustradas en este documento.
Además, los términos superior, inferior, encima, debajo y similares se usan con propósitos descriptivos y no necesariamente para describir posiciones relativas. Debe entenderse que los términos así usados son intercambiables bajo circunstancias apropiadas y que la operación es posible en otras orientaciones que las descritas o ilustradas en este documento.
Debe notarse que el término "que comprende" no debe interpretarse como restringido a los medios enumerados después de esto; no excluye otros elementos o etapas. De este modo debe interpretarse como que especifica la presencia de los rasgos, enteros, etapas o componentes establecidos a los que se hace referencia, pero no excluye la presencia o adición de uno u otros más rasgos, enteros, etapas o componentes, o grupos de los mismos. De este modo, el alcance de la expresión "un dispositivo que comprende medios A y B" no debe limitarse a dispositivos que consisten solamente en componentes A y B. Significa que con respecto a la presente invención, los únicos componentes relevantes del dispositivo son A y B.
De manera similar, debe notarse que el término "conectado", usado en la descripción, no debe interpretarse como restringido a conexiones directas solamente. De este modo, el alcance de la expresión "un dispositivo A conectado a un dispositivo B" no debe limitarse a dispositivos o sistemas en donde una salida de dispositivo A está directamente conectada a una entrada de dispositivo B. Significa que existe una trayectoria entre un salida de A y una entrada de B que puede ser una trayectoria que incluye otros dispositivos o medios. "Conectado" puede significar que dos o más elementos están ya sea en contacto físico o eléctrico directo, o que dos o más elementos no están en contacto directo entre sí pero aún así cooperan o interactúan entre sí. Por ejemplo, se contempla la conectividad inalámbrica.
La referencia a lo largo de esta especificación a "una realización" o "un aspecto" significa que un rasgo, estructura o característica particular descrito en relación con la realización o aspecto se incluye en al menos una realización o aspecto de la presente invención. De este modo, las apariciones de las expresiones "en una realización", "en alguna realización", o "en un aspecto" en diversos lugares a lo largo de esta especificación no se refieren necesariamente todas a la misma realización o aspecto, sino que pueden referirse a diferentes realizaciones o aspectos. Adicionalmente, los rasgos, estructuras o características particulares de cualquier realización o aspecto de la invención pueden combinarse de cualquier manera adecuada, como sería evidente para un experto normal en la técnica a partir de esta divulgación, en una o más realizaciones o aspectos.
De manera similar, debe apreciarse que en la descripción diversos rasgos de la invención a veces se agrupan en una única realización, figura, o descripción de la misma con el propósito de optimizar la divulgación y ayudar en el entendimiento de uno o más de los diversos aspectos inventivos.
Adicionalmente, aunque algunas realizaciones descritas en este documento incluyen algunos rasgos incluidos en otras realizaciones, las combinaciones de rasgos de diferentes realizaciones están previstas para estar dentro del alcance de la invención, y forman aún realizaciones adicionales, como se entenderá por los expertos en la técnica.
En la descripción proporcionada en este documento, se establecen numerosos detalles específicos. Sin embargo, se entiende que realizaciones de la invención pueden practicarse sin estos detalles específicos. En otros casos, los métodos, estructuras y técnicas bien conocidos no se han mostrado en detalle con el fin de no ocultar el entendimiento de esta descripción.
En la discusión de la invención, a menos que se establezca lo contrario, la divulgación de valores alternativos para el límite superior o inferior del rango permitido de un parámetro, acoplado con una indicación de que uno de dichos valores es más altamente preferido que el otro, debe interpretarse como una declaración implícita de que cada valor intermedio de dicho parámetro, que yace entre la más preferida y la menos preferida de dichas alternativas, es en sí mismo preferido a dicho valor menos preferido y también a cada valor que yace entre dicho valor menos preferido y dicho valor intermedio.
El uso del término "al menos uno" puede significar solo uno en ciertas circunstancias. El uso del término "cualquiera" puede significar "todos" y/o "cada uno" en ciertas circunstancias.
Los principios de la invención se describirán ahora mediante una descripción detallada de al menos un dibujo relacionado con rasgos de ejemplo de la invención. Está claro que pueden configurarse otras disposiciones de acuerdo con el conocimiento de personas expertas en la técnica sin apartarse del concepto subyacente o enseñanza técnica de la invención, estando la invención limitada solamente por los términos de las reivindicaciones anexas.
Descripción detallada
La figura 1 muestra un ejemplo de un sistema 100 de formación de imágenes por rayos X de acuerdo con aspectos de la presente divulgación. Como se ilustra, el sistema 100 de formación de imágenes por rayos X puede incluir dos o más fuentes 110 de radiación de rayos X, tales como dos o más elementos emisores de un arreglo de fuentes distribuidas.
Se puede posicionar un colimador (no se muestra) adyacente a cada fuente 110, y se puede usar para definir el tamaño y conformación de cada haz 130 de radiación de rayos X emitido por cada fuente 110. En uso típico, el haz 130 de rayos X puede ser cónico en conformación, formando de este modo un conelet. Alternativamente, la fuente 110 puede emitir diversas otras conformaciones de haz 130 de rayos X. Un "conelet' puede referirse a la envoltura generalmente cónica de la emisión de rayos X de un único emisor. El término puede usarse para distinguir la emisión de un único emisor de la del conjunto global de emisores.
Con referencia a la figura 2, en ciertas realizaciones de la presente divulgación, las fuentes 110 pueden formar parte de un arreglo de fuentes distribuidas, tal como un FEE. En un ejemplo, el arreglo 200 de fuentes distribuidas puede incluir una pluralidad de elementos emisores separados y discretos, en donde cada elemento emisor es una fuente 110 de radiación de rayos X. Como se ilustra, cada fuente 110 puede estar dispuesta con su centro en los puntos de nodo de una rejilla de triángulos equiláteros, de este modo cada fuente 110 puede estar igualmente espaciada (vertical y horizontalmente) a lo largo del arreglo 200 de emisores. Alternativamente, las fuentes 110 pueden disponerse en diversas otras configuraciones (por ejemplo, más espaciadas en el eje X que en el eje y, compuestas de diversos patrones de rejilla, tales como cuadrados, rectángulos, o hexágonos, o distribuidas aleatoria o pseudoaleatoriamente).
El sistema 100 de formación de imágenes por rayos X también puede incluir uno o más detectores 140, que pueden incluir elementos que producen una señal eléctrica que representa la intensidad de haces 130 de rayos X incidentes en el detector 140, y por tanto proporcionan una medida de la atenuación (por ejemplo, absorción o debilitamiento de intensidad de rayos X) atribuible al objeto 160. Como se discute en este documento, debido a que estas señales eléctricas proporcionan una medida de atenuación atribuible a las porciones escaneadas del objeto 160, pueden procesarse para generar reconstrucciones tridimensionales de una ROI de objeto 160. En una realización de la presente divulgación, el detector 140 puede estar formado por una pluralidad de píxeles detectores (o diodos de detección), cada uno de los cuales puede estar dispuesto para producir una señal eléctrica que representa la intensidad de haz 130 de rayos X incidente.
Como se ilustra en la figura 1, el sistema 100 de formación de imágenes por rayos X puede configurarse de tal manera que, cuando esté en uso, al menos una exposición o escaneo de una ROI involucre la superposición espaciotemporal en el detector 140 de haces 130 de rayos X emitidos desde al menos dos diferentes fuentes 110. Esta configuración puede lograrse de diversas formas. Por ejemplo, el controlador 180 puede acoplarse operativamente a las fuentes 110, y de este modo usarse para activar selectivamente un subconjunto de fuentes 110. En un aspecto, el controlador 180 puede configurarse para controlar la potencia proporcionada a cada fuente 110 individual. De esta forma, el controlador 180 puede proporcionar la activación de punto de emisión, haciendo posible activar un subconjunto de fuentes 110 para emitir haces 130 de rayos X, y también hace posible seleccionar fuentes 110 superpuestas.
El sistema 100 de formación de imágenes por rayos X también puede incluir la unidad 150 de procesamiento. La unidad 150 de procesamiento puede comprender uno o más procesadores, ordenadores, CPUs, o dispositivos similares, y puede configurarse para procesar información de imágenes, tal como la intensidad de haces 130 de rayos X incidentes en el detector 140. Por ejemplo, la unidad 150 de procesamiento puede acoplarse operativamente al detector 140, de tal manera que reciba datos desde el detector 140, tales como señales electrónicas que corresponden a la intensidad de haces 130 de rayos X incidentes en el detector 140.
La unidad 150 de procesamiento también puede configurarse para implementar uno o más procesos (como se describe en este documento) para deconvolucionar la atenuación medida conjuntamente atribuible a la superposición espaciotemporal de los haces 130 de rayos X en el detector 140. Al conocer las ubicaciones relativas de fuentes 110 y detector 140, tales como las posiciones de cada fuente 110 activada en una exposición dada y la porción del detector 140 (por ejemplo, el píxel detector) desde el cual se recibe una señal electrónica que representa la intensidad de los haces 130 de rayos X, la unidad 150 de procesamiento puede convertir las señales electrónicas recibidas desde el detector 140 en un arreglo de datos tridimensional que representa la atenuación en diversos puntos a lo largo de la ROI.
En un aspecto de la presente divulgación, la unidad 150 de procesamiento puede subdividir el objeto 160, o más específicamente la r O i de objeto 160, en elementos de volumen tridimensionales, no superpuestos, o vóxeles. La unidad 150 de procesamiento puede luego modelar cada vóxel como ocupado por parte del objeto 160, y como hecho de material homogéneo cuyo coeficiente de atenuación (que caracteriza la facilidad con la que los rayos X pasan a través del material dentro del vóxel) representa un único punto de datos. La unidad 150 de procesamiento puede luego recolectar todos de tales puntos de datos en un arreglo denominado un vector.
La unidad 150 de procesamiento puede comparar el vector modelado con las señales electrónicas recibidas desde el detector 140 que corresponden a la intensidad de los haces 130 de rayos X incidentes en el detector 140. De esta forma, la unidad 150 de procesamiento puede comparar la atenuación modelada de cada vóxel con la atenuación detectada atribuible a cada vóxel. La unidad 150 de procesamiento puede luego utilizar algoritmos de reconstrucción basados en métodos de detección comprimidos para refinar iterativamente el vector modelado con base en las mediciones reales, ya su vez, puede usar los resultados de tales iteraciones para reconstruir un modelo tridimensional de la ROI.
Con referencia a la figura 1, el sistema 100 de formación de imágenes por rayos X también puede incluir la memoria 170. La memoria 170 puede ser parte de la unidad 150 de procesamiento, o alternativamente, puede estar acoplada operativamente a la unidad 150 de procesamiento. La memoria 170 puede almacenar, para procesamiento posterior por la unidad 150 de procesamiento, datos adquiridos durante uno o más escaneos de rayos X. Por ejemplo, en uso típico, un objeto o paciente puede estar expuesto a una secuencia corta de exposiciones a rayos X (1-50 exposiciones, por ejemplo, 5-10 exposiciones), y los datos de estas exposiciones, tales como la atenuación medida durante cada exposición, pueden almacenarse en la memoria 170, y subsecuentemente procesarse o usarse para refinar la reconstrucción de imagen como se discute en este documento.
Como se anota, con el fin de determinar la atenuación atribuible a las porciones de una ROI de objeto 160, debe conocerse la posición relativa (distancia y orientación) de cada fuente 110 y detector 140, o píxel detector. En el caso de instalaciones fijas, las mediciones requeridas pueden hacerse en el momento de instalación, y verificarse durante el mantenimiento de rutina. Alternativamente, la posición relativa puede determinarse en cualquier número de otras formas, incluyendo a través de medición mecánica.
En un aspecto de la presente divulgación, el sistema 100 de formación de imágenes por rayos X puede incluir uno o más sensores 190 dispuestos para determinar las posiciones relativas de fuentes 110 al detector 140, y/o viceversa. Los sensores 190 pueden ser cualquier tipo de sensor de proximidad que pueda usarse para determinar la distancia entre cada fuente 110 y detector 140. Esta distancia se puede usar para seleccionar un subconjunto adecuado de fuentes 110 para usar cuando se forma en imágenes el objeto 160. Por ejemplo, un operador o radiólogo puede utilizar el controlador 180 para seleccionar una ROI de objeto 160. En un aspecto de la presente divulgación, se puede luego precalcular un rango de SODs (por ejemplo, mediante la unidad 150 de procesamiento) y proporcionarse al operador con base en los ángulos de paso y colimación fijos de las fuentes 110 fabricadas y la ROI que va a ser formada en imagen. El operador o radiólogo puede colocar el detector 140 dentro del rango especificado de SODs. Los sensores 190 pueden luego medir la distancia entre las fuentes 110 y detector 140 (o alternativamente entre fuente 110 y objeto 160), y se puede calcular un subconjunto de fuentes 110, incluyendo dos o más fuentes 110 que se superpondrán espaciotemporalmente en uno o más píxeles del detector 140, (por ejemplo, mediante la unidad 150 de procesamiento) que optimice la velocidad de adquisición de imagen, calidad de imagen, y/o cobertura de ROI. Para propósitos de la presente divulgación, la superposición espacial y temporal (o superposición espaciotemporal) puede incluir el caso donde dos o más rayos X son incidentes sobre un píxel de un detector dentro de un intervalo de tiempo de muestreo.
El sistema 100 de formación de imágenes por rayos X también puede incluir una estación de trabajo de visualización y pantalla 120. La estación de trabajo de visualización y pantalla 120 pueden acoplarse operativamente a la unidad 150 de procesamiento, y pueden usarse para observar imágenes tridimensionales reconstruidas de una ROI de objeto 160. Por ejemplo, la estación 120 de trabajo de visualización puede realizar cálculos para transformar el arreglo de datos tridimensionales determinado por la unidad 150 de procesamiento en una o más vistas internas (por ejemplo, secciones bidimensionales) de la ROI que se puede mostrar a un operador o radiólogo.
La figura 3 es un diagrama de flujo que ilustra un método de ejemplo de reconstrucción de una imagen de rayos X de acuerdo con aspectos de la presente divulgación. El método puede comenzar en la etapa 501, en donde se puede realizar un procedimiento de calibración, tal como una calibración de aire (o disparos de aire), como un medio para compensar la atenuación del aire, variación espacial de cada fuente 110, variación de sensibilidad de detector 140, y para compensar los píxeles defectuosos del detector 140, y así sucesivamente. Los datos de calibración pueden usarse además para entender, y si es necesario compensar, la no linealidad en la respuesta de detector 140; los detectores digitales convencionales son lineales (por ejemplo, doble del flujo de entrada produce el doble de la salida de señal), pero cuando los ángulos de incidencia son diferentes esto puede que ya no sea cierto.
En un aspecto de la presente divulgación, se puede realizar una calibración de dos etapas mediante la cual cada fuente 110 se puede activar una a la vez, y luego subsecuentemente las fuentes 110 se pueden activar en grupos o conjuntos en donde al menos dos haces 130 de rayos X se superponen espaciotemporalmente en el detector 140. Aunque tal calibración de dos etapas no puede tener en cuenta todas las posibles variaciones potenciales, sí permite la compensación de problemas de respuesta primaria en un contexto dado.
Esta calibración se puede realizar como la primera etapa del método ilustrado en la figura 3 (por ejemplo, antes de la etapa 502). Alternativamente, tales calibraciones no necesitan realizarse inmediatamente antes de la implementación del método ilustrado en la figura 3, y en su lugar pueden realizarse sobre una base periódica (por ejemplo, diaria o semanalmente) para capturar las variaciones de rendimiento (por ejemplo, debido a la temperatura) o desintegración (por ejemplo, debido al envejecimiento, exposición a rayos X o daño físico). Los resultados de calibración pueden usarse para ajustar los algoritmos de reconstrucción descritos en este documento, y los datos de tales calibraciones pueden almacenarse en la memoria 170 y más adelante procesarse mediante la unidad 150 de procesamiento.
Con referencia a la figura 3, suponiendo que los resultados de calibración estén dentro de los límites aceptables y que se haya registrado cualquier cambio de configuración o medición revisada, se pueden realizar uno o más procedimientos de adquisición de datos (etapas 502-505). Como una cuestión inicial, se puede seleccionar una ROI tridimensional de objeto (o persona) 160 en la etapa 502. Esta selección puede ser realizada por un operador o radiólogo usando el controlador 180, o alternativamente, en cualquier número de formas, como se entendería por una persona experta en la técnica a la vista de la presente divulgación. Con base en la ROI seleccionada, los ángulos de paso y colimación de fuentes 110, y la SOD, se puede seleccionar un grupo o subconjunto de fuentes 110 que van a ser usadas para formar en imagen la ROI en la etapa 503. Pueden emplearse cálculos geométricos que toman en cuenta la geometría de ROI, ángulos de paso y colimación, y la SOD para optimizar una o más de la velocidad de adquisición de imagen, la calidad de la imagen, y/o cobertura de ROI.
Aunque no se ilustra, en un aspecto de la presente divulgación se puede calcular un rango de SODs con base en los ángulos de paso y colimación fijos de las fuentes 110 fabricadas, y proporcionarse a un operador o radiólogo. El operador puede luego colocar el objeto 160 dentro del rango calculado de SODs, entre las fuentes 110 y detector 140. La distancia entre las fuentes 110 y detector 140 puede luego medirse mediante, por ejemplo, sensores 190, o mecánicamente. Alternativamente, las fuentes 110 y detector 140 pueden mantenerse estacionarios, o si son móviles pueden diseñarse para moverse de tal forma que sus posiciones relativas se conozcan en todo momento a lo largo del proceso de escaneo de rayos X (por ejemplo, fuentes 110 y/o detector 140 pueden moverse en un patrón conocido).
En la etapa 504, el grupo o subconjunto de fuentes 110 seleccionado en la etapa 503 puede activarse, y la ROI seleccionada (etapa 502) puede exponerse a una secuencia de exposiciones a rayos X. Las variaciones locales en la intensidad de haces 130 de rayos Xque inciden en el detector 140 (después de pasar a través del objeto 160) pueden luego medirse en la etapa 505, proporcionando de este modo una medida de la atenuación atribuible al objeto 160. La atenuación medida en la etapa 505 puede almacenarse, por ejemplo, en la memoria 170 o, alternativamente, en la unidad 150 de procesamiento. Estas mediciones de atenuación pueden anexarse a las mediciones de atenuación obtenidas desde los escaneos previos (por ejemplo, desde activación previa de un grupo o subconjunto de fuentes 110). Este proceso puede repetirse hasta que se hayan capturado suficientes datos sin procesar para permitir la conversión de los datos en una imagen deseada de la ROI.
A continuación con referencia a los bloques 506 hasta 507, se puede implementar un proceso de reconstrucción iterativo para reconstruir una representación tridimensional de la ROI de objeto 160. La r O i puede luego subdividirse (etapa 506) en n elementos de volumen tridimensionales, no superpuestos denominados vóxeles. El proceso de definición (o redefinición) de tales vóxeles puede denominarse como voxelización (o revoxelización). Cada vóxel se puede modelar como teniendo propiedades de absorción de radiación homogéneas (por ejemplo, mismo coeficiente de atenuación) en todo momento. De esta forma, cada vóxel puede representar una única muestra o punto de datos. (por ejemplo, un único coeficiente de atenuación). Todos de tales puntos de datos pueden recolectarse en un arreglo denominado un vector. Este proceso de voxelización puede ser realizado por la unidad 150 de procesamiento, o alternativamente, por cualquier otro número de medios, como se entendería por una persona experta en la técnica a la vista de la presente divulgación.
Las metodologías de detección comprimida, como se discute en este documento, dispuestas para determinar la intensidad atribuible a cada uno de dos o más haces de rayos X superpuestos espaciotemporalmente, pueden usarse para determinar un conjunto de coeficientes de atenuación que mejor se ajusten a los datos disponibles obtenidos en la etapa 505. De esta forma, se puede luego determinar una voxelización adecuada refinando iterativamente la voxelización (repitiendo etapas 506 y 507) hasta que se satisfaga un criterio de detención, tal como logrando una condición de optimización predeterminada (por ejemplo, una resolución deseada). Debido a que las metodologías de detección comprimida usadas para determinar los coeficientes de atenuación para una voxelización particular típicamente involucran una o más iteraciones, para facilidad de referencia, cada refinamiento sucesivo de la voxelización puede denominarse como una iteración externa, mientras que cada iteración sucesiva de la metodología de detección comprimida (dentro de cada voxelización particular) puede denominarse como una iteración interna.
Con referencia al bloque 507, después de la voxelización (o revoxelización), se pueden usar métodos de detección comprimida para deconvolucionar las mediciones de intensidad atribuibles a los rayos X superpuestos espaciotemporalmente, y de este modo determinar la atenuación, o más precisamente el coeficiente de atenuación, atribuible al material que ocupa cada vóxel. La detección comprimida es una técnica matemática que explota la escasez en una imagen para permitir la reconstrucción a partir de menos mediciones de las que se requerirían de otro modo. Esta técnica también puede denominarse como un problema de búsqueda de bases. Los problemas de búsqueda de bases convencionales se refieren a sistemas lineales indeterminados, que tienen de manera infinita muchas soluciones, con el objetivo de encontrar entre estas una solución con el menor número de entradas de no cero. Matemáticamente, este concepto se puede expresar como:
m ín
x E R n { i-.X i í 0}
sujeto a Ax = b, donde | ■ | denota la cardinalidad, o el número de elementos, de un conjunto, A es una m x n matriz, y b un vector de tamaño m, donde m es el número de mediciones, n es el número de vóxeles, y x es el vector de coeficientes de atenuación y xi es el coeficiente de atenuación del i-ésimo vóxel.
En los casos donde dos o más haces 130 de rayos X de diferentes fuentes 110 se superponen en el detector 140, las mediciones desde tales rayos X superpuestos no serán lineales (como lo son para rayos X no superpuestos). En cambio, si dos haces 130 de rayos X se superponen en el detector 140, o más específicamente en un píxel de detector 140, la atenuación en la medición j resume hasta
Figure imgf000009_0001
donde cada uno de los dos términos del lado derecho corresponde a las mediciones atribuibles a un haz 140 de rayos
X, y donde ¡E ik corresponde a la radiación en el emisor (o fuente) k, loj corresponde a la radiación en el detector j, y en donde j denota la distancia recorrida por el haz 130 de rayos X que emana desde la k-ésima fuente 110 a través del i-ésimo vóxel. Para pj rayos X que se superponen en el jésimo píxel de detector 140 la formulación más general es
Figure imgf000009_0002
En un enfoque, las restricciones no lineales (2) se pueden linealizar despreciando la no linealidad de las mediciones suponiendo que para dos positivos suficientemente cercanos a, b e R y A en [0,1] se tiene log(Aa (1 - A)b) “ A log(a) (1 - A)log(b). En el contexto de haces 130 de rayos X superpuestos, las restricciones (2) se simplifican a
Figure imgf000010_0001
AA yp j
donde los coeficientes 1=1 E¡1 son los pesos en una combinación convexa, es decir, son positivos y suman 1. Aplicando el logaritmo del lado derecho, se obtienen las siguientes restricciones lineales:
Figure imgf000010_0002
o Ax = b, donde b es el vector de bj y donde A es una matriz que consiste en una combinación convexa negativa de
distancias J ‘ , donde pj denota el número de fuentes de rayos X que se superponen en la medición j. A puede interpretarse como una versión comprimida de la matriz A de medición lineal correspondiente que surge de las exposiciones secuenciales:
Figure imgf000010_0003
Lo anterior proporciona una primera aproximación lineal de las mediciones no lineales. Sin embargo, dependiendo de la diferencia de atenuación a lo largo de los haces 130 de rayos X superpuestos, los dos términos en (4) pueden diferir demasiado para justificar esta simplificación.
Por consiguiente, para cada mediciónj se pueden estimar iterativamente parámetros Tj que determinan la linealización. El modelo correspondiente puede luego optimizarse con base en estos parámetros.
Para dos valores a* > 0 (k = 1, ...,p) y pesos de combinación convexos Ak > 0 (k = 1, ...,p) de tal manera que =1i T(a, A) se define como la relación
r (a ,A ) log(£ft=iAfegft)
lo g (a * )
(6)
T(a, A) < 1 se cumple cuando todos ak < 1, debido a la concavidad de la función logarítmica. Al aplicar este concepto a las mediciones (3), las relaciones Tj (x) para pj conos de rayos X superpuestos en la medición j son dados por
Figure imgf000011_0001
Y de este modo, se obtiene la siguiente formulación para las restricciones (2), donde bj = log (^j) como antes,
Figure imgf000011_0002
donde “ ^ = 1 ^ son las entradas de matriz A. Introduciendo una matriz diagonal
t = diagCr-L..... Tm)
(11)
produce la restricción
tA x = b (12) Con base en lo anterior, se puede formular el siguiente algoritmo de reconstrucción (optimización y linealización), en donde el conjunto de rayos X medidos se puede representar en una matriz escasa A de longitudes de intersección de rayos X y vóxeles, en asociación con las mediciones de vector correspondientes b, donde m (el número de mediciones) puede ser mucho menor que n (el número de vóxeles): Una vez que se ensamblan las mediciones de matriz escasa y vector, se puede resolver lo siguiente, y refinar iterativamente para t = 1,2, ..., hasta que el vector x haya convergido de manera suficiente.
1. Actualizar x.
x <- argmín||x|L H-----\\
n tA
x>o 2 x — b\\?,
donde p > 0 es un parámetro de regularización que proporciona un equilibrio entre escasez previa y el término de fidelidad de datos, y donde la escasez previa | |x| |s es un L-i-norma, la Norma de Variación Total, o una combinación convexa de las dos.
2. Actualizar t .
Figure imgf000011_0003
donde
Figure imgf000011_0004
Se puede realizar una inicialización donde se puede calcular primero lo siguiente:
0. x = AT b, t = I, donde I es la m x m matriz de identidad.
Lo siguiente describe una forma alternativa de resolver el problema de reconstrucción con superposición. Con referencia a (2), suponiendo de nuevo interés en una reconstrucción escasa del vector x, minimización con L1 previo produce
Figure imgf000012_0001
con med ..ici .ones é 1 , = ■ ‘- 1 , / (■j = „ 1,. m). Los coeficientes - j pueden representarse con vectores escasos rjk e Rn:
Figure imgf000012_0002
Permitiendo el ruido en el término de restricción de datos, se deriva la siguiente formulación de mínimos cuadrados de (13):
Figure imgf000012_0003
con parámetro de regularización p > 0, lo cual proporciona un equilibrio entre la escasez previa y término de fidelidad de datos. La formulación (15) corresponde a un problema de optimización de la forma
mín {f(x)+ g(x)}
X
( 16)
con f convexa no diferenciable: Rn ^ R
Figure imgf000012_0004
y g parcialmente convexa, diferenciable: Rn ^ R
Figure imgf000012_0005
Un problema de optimización de forma (16) se puede resolver usando la secuencia de actualización de división hacia adelante hacia atrás de primer orden para t = 0, 1, 2 ... y X0 = 0:
Figure imgf000012_0006
con tasa de convergencia O (1/t) y tamaño de etapa A = 1/L. La secuencia de actualización (19) converge a un mínimo de (16), si fes una función convexa semicontinua inferior, y g es convexa, diferenciable, y tiene un gradiente continuo de Lipschitz.
Para optimizar (15) como un caso especial de (16), la inicialización para x se mantiene más pequeño que un minimizador x, debido a que g es parcialmente convexa para x < x. Adicionalmente, los tamaños de etapa A deben elegirse de tal manera que x < x está asegurado para todas las iteraciones t. Los tamaños de etapa A pueden determinarse usando un algoritmo de búsqueda de línea de retroceso (por ejemplo, A ^ Ac). Las mediciones se dan con j Y(x), donde
Figure imgf000013_0001
y por tanto la búsqueda de línea puede estar restringida por
Figure imgf000013_0002
que es una condición necesaria, pero no suficiente, para x < x.
Con base en lo anterior, se puede formular el siguiente segundo algoritmo de reconstrucción (división hacia adelante hacia atrás), y usarlo para generar una reconstrucción tridimensional de la ROI (o una porción de la ROI): Lo siguiente puede ensamblarse con base en mediciones obtenidas en el bloque 505:
Y e Rm: vector de mediciones
rjk e Rn : vectores escasos de longitudes de intersección o rayos y vóxeles
c, t e (0, 1): parámetros de control de búsqueda de línea
L — ?máx
M : constante de Lipschitz para g
0 > 0 : umbral de tolerancia para criterio de detención
A continuación, una inicialización X0 = 0 se puede realizar, y lo siguiente se puede resolver, y refinar iterativamente para t = 1, 2, etc.:
1. Calcular dirección de búsqueda:
Figure imgf000013_0003
2. Búsqueda de línea de retroceso:
X - 1 /L
hacer
A Ac
Figure imgf000013_0004
mientras
tg ( x nueva) — g ( x ) > Á c \V g \2 y 3j £ 1 , , m : ip j ( x nueva) > ipj 3. Actualizar x:
x l = p ro x ^ (m á x {0 ; x c 1 — A V g ix 1 1) } )
4. Criterio de detención:
Los resultados experimentales que usan ambas mediciones simuladas y de mundo real han demostrado que los algoritmos de reconstrucción divulgados en este documento mejoran significativamente las precisiones de reconstrucción de las restricciones lineales. Tales experimentos muestran que los métodos presentes están dispuestos para recuperar casi la misma calidad de imagen que las exposiciones secuenciales (no superpuestas) hasta una superposición promedio de ~ 2, mientras que aumenta altamente la robustez con respecto a SOD y los ángulos de colimación de emisor, y aumentan los tiempos de captura de imágenes. En otras palabras, los presentes métodos proporcionan resultados óptimos cuando, en promedio, la superposición de rayos X espaciotemporal por píxel de detector 140 es atribuible a dos o menos fuentes 110. Debido a que en uso típico un subconjunto de píxeles de detector 140 detectará uno o menos haces 130 de rayos X, los métodos presentes permiten una configuración donde un segundo subconjunto de píxeles puede detectar rayos X superpuestos espaciotemporalmente desde >2 fuentes 110.
Con referencia de nuevo a la etapa 507, en la conclusión de cada iteración interna (por ejemplo, resolver y refinar iterativamente el algoritmo de detección comprimido), se puede realizar una iteración externa subsecuente (etapa 506). En cada iteración externa subsecuente, cada vóxel de la voxelización previa puede modificarse con base en los coeficientes de atenuación determinados en la etapa 507. Por ejemplo, para ajustarse mejor a la atenuación medida, los vóxeles pueden subdividirse además en vóxeles más pequeños, o alternativamente, dos o más vóxeles adyacentes pueden fusionarse en un único vóxel. Se puede obtener una voxelización óptima modificando iterativamente la voxelización hasta que se cumpla un criterio de detención (por ejemplo, una resolución de imagen deseada).
En la conclusión del bucle iterativo (etapas 506 y 507), los valores resultantes x (coeficiente de atenuación) derivados para cada vóxel pueden usarse para producir una representación gráfica tridimensional del objeto 160 de ROI. Esta representación gráfica puede mostrarse (etapa 508) como una imagen tridimensional, o más típicamente como un conjunto de "secciones" bidimensionales (por ejemplo, a lo largo del eje z). De esta forma, la ROI se puede examinar por el operador o radiólogo.
En particular, el método anterior, aunque se presenta en etapas ordenadas con propósitos ilustrativos es meramente de ejemplo. No es necesario realizar las etapas descritas en el orden citado. Además, no es necesario realizar cada una de las etapas citadas para estar todavía de acuerdo con la presente divulgación.
Como se entendería por una persona experta en la técnica en vista de la presente divulgación, realizaciones descritas en este documento pueden superar las restricciones de diseño de sistemas convencionales, debido a que el retiro de condiciones de no superposición permite configuraciones de sistema más robustas. Por ejemplo, la relajación de condiciones de no superposición puede ser particularmente útil en el caso de la tomosíntesis de objetos gruesos. En tales casos, para asegurar una cobertura de rayos X completa en la parte superior del objeto típicamente habrá una superposición significativa en la parte inferior del objeto, debido a la conformación de cono o abanico de los haces de rayos X. Debido a que el sistema convencional no puede manejar tal superposición, la parte superior de tales objetos usualmente está submuestreada (y, de este modo, poco clara) en comparación con la parte inferior del objeto. Debido a que realizaciones de la presente invención permiten la superposición de rayos X, se puede lograr un mayor muestreo en la parte superior de tales objetos, produciendo de esa manera imágenes más claras.
Además, en las aplicaciones médicas, donde la duración total de exposiciones consecutivas está limitada (típicamente a 0.1 seg.) debido al movimiento del paciente, los sistemas convencionales tienen que lograr un equilibrio entre la resolución alcanzable en el plano x-y (el plano del detector) y en la dirección z (la dirección ortogonal al plano x-y). Para aumentar la resolución en la dirección z, se deben usar ángulos de colimación más obtusos, lo que hace difícil evitar la superposición lo que lleva a que se tomen menos exposiciones durante el límite de tiempo permitido (por ejemplo, 0.1 seg.). Realizaciones de la presente divulgación superan esta limitación al hacer posible usar una mezcla de fuentes 110 (o emisores) con ángulos de colimación agudos y obtusos de una manera que se superponen temporalmente, ayudando los ángulos agudos a aumentar la resolución en el plano x-y, y ayudando los ángulos obtusos a aumentar la resolución de imagen en la dirección z.
Además, puede suceder en entornos médicos o clínicos que las fuente ) 110 y detector 140 no estén correctamente alineados (por ejemplo, el paso y guiñada de la fuente no son coplanares con el detector), lo cual puede llevar a una superposición de rayos X incluso en SODs aceptables de otro modo. La capacidad de realizaciones de la presente divulgación para resistir la superposición elimina esta preocupación, y permite más flexibilidad en la manera en que se toman los rayos X de pacientes, por ejemplo, un paciente que yace en la cama, en decúbito supino, se puede formar en imagen desde los pies de la cama, eliminando la necesidad de suspender una fuente pesada sobre el paciente.
Realizaciones de la presente divulgación también tienen ventajas significativas sobre los sistemas convencionales con respecto al manejo de diferentes ROIs. En los casos donde la ROI es similar en área a un detector, la superposición de rayos X permite que el borde de la ROI sea muestreado bien sin requerir fuentes 110 o emisores adicionales, lo cual a su vez aumenta la velocidad de operación. En los sistemas convencionales (donde no se puede tolerar la superposición de rayos X), las fuentes o emisores de borde (por ejemplo, las filas y columnas exteriores de emisor en un panel emisor convencional) típicamente cubren una pequeña porción de la ROI. Debido a que los emisores, y más específicamente los rayos X de diferentes emisores, no pueden superponerse, esto requiere que el operador o radiólogo active por separado los emisores de borde, y de este modo realice más escaneos de los que serían necesarios bajo realizaciones de la presente divulgación.
En los casos donde la ROI es pequeña en comparación con un detector, realizaciones de la presente divulgación pueden reducir a la mitad el tiempo de adquisición debido al hecho de que los rayos X de diferentes emisores pueden superponerse cubriendo efectivamente la ROI completa. De esta forma, un operador o radiólogo puede tomar una serie rápida de imágenes, y de este modo mitigar el número de artefactos de movimiento. Este rasgo es especialmente beneficioso en el caso de niños o pacientes frágiles, donde el movimiento puede ser una preocupación mayor y el grosor corporal es menor.
Debe entenderse que, aunque anteriormente se han descrito realizaciones de la presente divulgación, las presentes invenciones no deben estar limitadas por lo anterior. Por el contrario, la descripción escrita anterior, figuras, y resumen se han presentado con propósitos ilustrativos, y de ninguna forma pretenden limitar las presentes invenciones.

Claims (9)

REIVINDICACIONES
1. Un método iterativo de reconstrucción de imagen de rayos X que comprende:
(a) activar dos o más fuentes (110) para emitir haces (130) de rayos X de tal manera que dichos haces (130) de rayos X se suministren a una región de interés (ROI) y se superpongan espacial y temporalmente en un al menos un píxel de un detector (140);
(b) detectar la intensidad de los haces (130) de rayos X incidentes sobre el píxel del detector (140);
(c) usar un algoritmo de detección comprimido, que comprende ya sea un algoritmo de optimización y linealización o un algoritmo de división hacia adelante hacia atrás, que reconstruye una representación tridimensional de la ROI de un objeto (160);
(d) voxelizar la ROI en una pluralidad de vóxeles tridimensionales, no superpuestos; usar dicho algoritmo de detección comprimido para estimar un coeficiente de atenuación atribuible a cada uno de dichos vóxeles;
(e) revoxelizar la ROI en una pluralidad de vóxeles tridimensionales, no superpuestos con base en los coeficientes de atenuación estimados atribuibles a cada uno de dichos vóxeles, repitiendo además dicha revoxelización hasta que se cumpla un criterio de detención,
(f) en donde el dicho algoritmo de detección comprimido está adaptado para generar una estimación de las mediciones de intensidad atribuibles a cada uno de los dos o más haces (130) de rayos X en el al menos un píxel.
2. El método de la reivindicación 1, que comprende además mostrar una o más vistas bidimensionales de la representación tridimensional de la ROI.
3. El método de una cualquiera de las reivindicaciones 1 y 2, que comprende además realizar una calibración que comprende las etapas de activar cada fuente (110) para emitir haces (130) de rayos X uno a la vez; y activar conjuntos de fuentes (110) para emitir haces (130) de rayos X de tal manera que dichos haces (130) de rayos X se superpongan en el píxel del detector (140).
4. El método de cualquier reivindicación precedente, que comprende además seleccionar las dos o más fuentes (110) para activar la emisión de haces (130) de rayos X de tal manera que se optimice al menos una de velocidad de adquisición de imagen, calidad de imagen, y cobertura de ROI.
5. Un sistema (100) de formación de imágenes por rayos X que comprende:
un detector (140) dispuesto para generar una señal en respuesta a haces (130) de rayos X incidentes sobre el detector (140), en donde la señal indica la intensidad de los haces (130) de rayos X incidentes sobre un píxel del detector (140); una pluralidad de fuentes (110) de rayos X, en donde al menos dos de la pluralidad de fuentes (110) de rayos X están dispuestas para emitir haces (130) de rayos X de tal manera que dichos haces (130) de rayos X se suministren a una región de interés (ROI) y se superpongan espacial y temporalmente en un al menos un píxel del detector (140); y una unidad (150) de procesamiento adaptada para llevar a cabo las etapas (c) a (f) del método de cualquier reivindicación precedente, para generar una estimación de las mediciones de intensidad atribuibles a cada uno de los dos o más haces (130) de rayos X en el al menos un píxel.
6. El sistema (100) de la reivindicación 5, que comprende además una pantalla (120) acoplada operativamente a la unidad (150) de procesamiento, en donde la pantalla (120) está dispuesta para mostrar una o más vistas bidimensionales de la representación tridimensional de la ROI.
7. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 5 y 6, en donde la pluralidad de fuentes (110) de rayos X comprende dos o más elementos emisores de un arreglo de fuentes distribuidas.
8. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 5 a 7, en donde la pluralidad de fuentes (110) de rayos X y el detector (140) cada uno incluye uno o más sensores (190) dispuestos para determinar las posiciones relativas de las fuentes (110) de rayos X y el detector (140).
9. El sistema de una cualquiera de las reivindicaciones 5 a 8, que comprende además un controlador (180) para operar el sistema (100) de formación de imágenes por rayos X, en donde el controlador (180) está dispuesto para activar un subconjunto de la pluralidad de fuentes (110) de rayos X.
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