FR2836577A1 - Algorithme de reduction d'artefacts de mouvement pour une radiographie bi-energetique a deux expositions - Google Patents
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Abstract
La présente technique propose divers plans de traitement pour décomposer des images des tissus mous et des os plus précisément à partir d'images à basse et haute énergies acquises par un système d'imagerie (10), tel qu'un système de radiographie numérique bi-énergétique utilisant une technologie de panneau plat (22). En particulier, une procédure pré-décomposition est prévue pour mettre en coïncidence spatiale, ou superposer, des images à basse et haute énergies en utilisant une superposition par déformation avant une décomposition d'images bi-énergétiques, qui crée les images des tissus mous et des os. En conséquence, la procédure pré-décomposition réduit des artefacts de mouvement entre les images à basse et haute énergies, ce qui améliore la clarté des images des tissus mous et des os décomposées.
Description
ladite image composite (92).
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ALGORITHME DE REDUCTION D'ARTEFACTS DE MOUVEMENT POUR
UNE RADIOGRAPHIE BI-ENERGETIQUE A DEUX EXPOSITIONS
La présente invention porte globalement sur des systèmes d'imagerie, tels que des s systèmes radiographiques, et plus particulièrement sur des techniques de traitement pour une radiographie bi-énergétique. Encore plus particulièrement, la présente invention porte sur un système et un procédé pour réduire des artetacts de mouvement dans des images des tissus mous et des os décomposées à partir d'images à basse et haute énergies acquises par un système d'imagerie, tel qu'un système de radiographique numérique bi-énergétique
0 utilisant une technologie de panneau plat.
Les systèmes de diagnostic et d'imagerie médicaux sont omniprésents dans les centres de soins de santé modernes. I1 existe actuellement un certain nombre de modalités pour les systèmes de diagnostic et d'imagerie médicaux. Celles-ci comprennent des systèmes de tomodensitométrie, des systèmes de radiographie (incluant à la fois des is systèmes d'imagerie conventionnels et des systèmes d'imagerie numériques ou numérisés), des systèmes d'imagerie par résonance magnétique, des systèmes de tomographie à émission de positrons (PET), des systèmes d'échographie, des systèmes de médecine nucléaire, etc. Ces systèmes fournissent des outils inestimables pour l'identification, le diagnostic et le traitement de pathologies physiques et réduisent dans o une grande mesure le besoin d'une intervention chirurgicale diagnostique. Dans de nombreux cas, ces modalités se complètent entre elles et offrent au médecin une gamme de techniques pour la formation d'images de types particuliers de tissus, d'organes, de systèmes physiologiques, etc. Les systèmes d'imagerie numériques sont de plus en plus répandus pour générer
s des données numériques qui peuvent être reconstruites en images radiographiques utiles.
Dans une application d'un système d'imagerie numérique, un rayonnement provenant d'une source est dirigé vers un suj et, typiquement un patient dans une application diagnostique médicale, et une partie du rayonnement traverse le sujet et vient frapper un détecteur. La surface du détecteur convertit le rayonnement en photons de lumière, qui sont détectés. Le détecteur est divisé en un réseau d'éléments d'image discrets, ou pixels, et code des signaux de sortie basés sur la quantité ou intensité du rayonnement frappant la région de chaque pixel. Comme l'intensité du rayonnement est modifiée à me sure que le rayonnement traverse le sujet, les images reconstruites en fonction des signaux de sortie peuvent fournir une projection des tissus ou d'autres caractéristiques similaire à celle 3s pouvant étre obtenue par des techniques à pellicule photographique conventionnelle. En service, les signaux générés au niveau des positions des pixels du détecteur sont échantillonnés et numérisés. Les valeurs numériques sont transmises à un circuit de traitement dans lequel elles sont filtrées, mises à l'échelle, et subissent d'autres traitements pour produire l'ensemble de données d'image. L'ensemble de données peut ensuite étre utilisé pour reconstruire l' image résultante, pour afficher l'image, par exemple sur un
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écran d'ordinateur, pour transférer l'image sur une pellicule photographique conventionnelle, etc. Dans les systèmes d'imagerie biénergétique, tels que des systèmes de radiographie numérique biénergétique, le système acquiert deux images d'une région anatomique désirée d'un patient à des niveaux d'énergie différents, tels que des niveaux d'énergie bas et haut. Les deux images sont ensuite utilisées pour décomposer l'anatomie et pour créer des images des tissus mous et des os de la région anatomique désirée. Les deux images sont généralement décomposces conformément aux équations de décomposition bi-énergétique: lo IS = IH/ILWS
IB = IH/ILWB
dans lesquelles IS représente l'image des tissus mous, IB représente l'image des os, IH représente l'image à haute énergie, IL représente l'image à basse énergie, WS est le paramèke de décomposition des tissus mous, WB est le paramèke de décomposition des os, et 0 < WS < WB < 1. Les paramètres de décomposition des tissus mous et des os doivent eke sélectionnés soigneusement pour donner une qualité d'image bi-énergétique acceptable. Malencontreusement, les paramètres de décomposition des tissus mous et des os peuvent eke des fonctions de plusieurs variables d'image et variables techniques, ce qui complique la sélection de ces paramètres. En outre, les images décomposoes contiennent typiquement un niveau significatif de bruit, d'artefacts de conkaste et d'artetacts de mouvement, qui dégradent les images et réduisent la valeur des images pour un diagnostic médical. Ces artetacts sont généralement atténués par des techniques de traitement post-décomposition, mais les images décomposées contiennent encore des
artetacts significatifs.
Dans des zones relativement atténuées de l' image, les équations de dé compo sition bi-énergétique indiquées plus haut produisent des images décomposées relativement bruitées. Par exemple, durant une acquisition de données cliniques à faible dose, les équations de décomposition efficaces en calculs amplifient le bruit et produisent des images décomposées kès bruitées dans des régions fortement atténuces de l'image. Les techniques existantes de réduction du bruit atténuent le bruit présent dans les images après décomposition par les équations de décomposition précédentes. Toutefois, les équations de décomposition précédentes ont tendance à amplifier le bruit dans les images, et les techniques existantes de réduction du bruit ne permettent pas d'atténuer le bruit de
manière adéquate.
Des artetacts peuvent aussi apparaitre dans les images décomposées en raison d'un mouvement anatomique enke les deux acquisitions d'image. Bien que les deux images puissent eke acquises sur un intervalle de temps relativement court, tel que de 100-200 ms, ces artetacts de mouvement peuvent dégrader de manière significative la qualité des images décomposées. Pour une radiographie pectorale, les artefacts de mouvement se manifestent par un conkaste de côtes résiduel, qui rend visible la structure des côtes dans
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l'image des tissus mous. La structure résiduelle des côtes, qui est présente dans environ % des acquisitions, diminue la visibilité d'une pathologie pulmonaire et essentiellement va à l'encontre du but consistant à générer des images des tissus mous pulmonaires par imagerie bi-énergétique. Les procédés traditionnels pour corriger des artetacts de mouvement sont relativement inefficaces pour l'imagerie bi-énergétique, car les images
bi-énergétiques ont des contrastes locaux nettement différents.
En conséquence, une technique est requise pour réduire le bruit et les artefacts de conhaste et de mouvement dans les images décomposées par un système d'imagerie bi énergétique, tel qu'un système d'imagerie radiographique numérique bi-énergétique. Une o technique est aussi requise pour sélectionner des paramètres de la procédure de décomposition bi-énergétique. I1 serait aussi avantageux d'automatiser divers aspects du traitement d'image et de la procédure de décomposition, incluant la sélection des
paramètres de décomposition.
La présente technique propose divers plans de traitement pour décomposer des images des tissus mous et des os plus précises à partir d'images à haute et basse énergies acquises par un système d'imagerie, tel qu'un système de radiographie numérique bi énergétique utilisant une technologie de panneau plat. En particulier, une procédure pré décomposition est proposée pour mettre en coincidence spatiale, ou superpo ser. de s images à basse et haute énergies en utilisant une superposition par déformation avant une
décomposition des images bi-énergétiques, qui crce les images des tissus mous et des os.
El conséquence, la procédure pré-décomposition réduit des artetacts de mouvement entre les images à basse et haute énergies, ce qui améliore la clarté des images des tissus mous
et des os décomposées.
Selon un premier aspect de l'inrention, il est proposé un procédé d'amélioration de la clarté d'images des tissus mous et des os décomposables à partir d'images à première et seconde énergies acquises par un système d'imagerie radiographique numérique à des instants différents, comprenant le fait de superposer l' image à première énergie à l' image à seconde énergie en utilisant une superposition par déformation avant de décomposer les
images à première et seconde énergies en les images des tissus mous et des os.
La superposition de l'image à première énergie à l'image à seconde énergie peut comprendre le fait de mettre en coincidence spatiale des caractéristiques anatomiques
dans les images à première et seconde énergies.
La mise en coincidence spatiale de caractéristiques anatomiques peut comprendre
le fait de déformer l'image à première énergie par rapport à l'image à seconde énergie.
La superposition de l'image à première énergie à l'image à seconde énergie peut comprendre le fait de réduire sensiblement des variations dues à un mouvement entre les images à première et seconde énergies, et/ou de calculer des vecteurs de décalage pour
transformer l'image à première énergie par rapport à l'image à seconde énergie.
Le calcul des vecteurs de décalage peut comprendre le fait de calculer un vecteur de décalage de pixel pour chaque pixel de l'image à première énergie, et/ou de calculer un
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vecteur de décalage de zone pour chaque zone spatiale d'une matrice spatiale de l'image à
première énergie.
Le calcul des vecteurs de décalage de zone peut comprendre le fait de définir une matrice spatiale en tant que nombre maximal de zones spatiales ne se chevauchant pas s centrées sur l'image à première énergie et de retenir une bordure pour tenir compte d'une portée de recherche désirée de décalage d'image, et/ou de décomposer une sous-image des tissus mous à partir des images à première et seconde énergies pour chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone spatiale de la matrice spatiale, et/ou de sélectionner un seul vecteur de décalage de la pluralité de o vecteurs de décalage possibles pour la zone spatiale qui donne une intensité de contour
totale minimale pour la zone spatiale.
La sélection de l'un de la pluralité de vecteurs de décalage possibles peut comprendre le fait de: limiter la pluralité de vecteurs de décalage possibles à une portée de recherche spatiale; calculer une intensité de contour totale pour chacun de la pluralité de vecteurs de décalage possibles à l'intérieur de la portée de recherche spatiale; et identifier le vecteur de décalage correspondant à l'intensité de contour totale minimale. Le calcul des vecteurs de décalage peut comprendre le fait d'interpoler des vecteurs de décalage de pixcl pour chaque pixel de l'image à première énergie à partir des
vecteurs de décalage de zone de zones spatiales adjacentes de la matrice spatiale.
Le procédé peut comprendre le fait d'acquérir les images à première et seconde énergies à des niveaux d'énergie différents, qui comprennent des niveaux d'énergie bas et haut. L' acquisition des images à première et seconde énergies peut comprendre le fait d'acquérir les images à première et seconde énergies sur un certain intervalle de temps, etlou être réalisée en utilisant une technologie de détecteur à panneau plat du système
d'imagerie radiographique numérique.
Le procédé peut comprendre une décomposition des images des tissus mous et des
os à partir des images à première et seconde énergies une fois superposées.
Selon un deuxième aspect de l'invention, il est proposé un procédé de réduction d'arteLacts de mouvement pour une radiographie bi-énergétique à deux expositions avant une décomposition d'images des tissus mous et des os, comprenant les étapes consistant à: obtenir des images à première et seconde énergies à partir d'un système d'imagerie radiographique numérique sur un certain intervalle de temps; définir une portée de pixel maximale dont n'importe quel point dans l'image à première énergie est autorisé à être décalé par rapport à l'image à seconde énergie; définir une matrice spatiale pour analyser l'image à première énergie; s 2836577 décomposer une sous-image à partir des images à première et seconde énergies pour chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone spatiale de la matrice spatiale; calculer une intensité de contour totale pour chaque vecteur de décalage possible à l'intérieur de la portée de pixel maximale pour chaque zone spatiale de la matrice spatiale; définir un vecteur de décalage de zone pour chaque zone spatiale comme étant le vecteur de décalage qui minimise l'intensité de contour totale pour la zone spatiale, calculer un vecteur de décalage de pixel pour chaque pixel à l' intérieur de l' image à première énergie par interpolation basée sur des vecteurs de décalage de zones o adjacentes; et superposer l'image à première énergie à l'image à seconde énergie par déformation
de l'image à première énergie pixel par pixel en utilisant les vecteurs de décalage de pixel.
La définition de la matrice spatiale peut comprendre le fait de: centrer un nombre maximal de zones spatiales ne se chevauchant pas sur l'image à première énergie, et retenir une bordure autour de la matrice spatiale pour tenir compte de la portée de
pixcl maximale.
La superposition de l'image à première énergie à l'image à seconde énergie peut comprendre le fait de mettre en coincidence spatiale des caractéristiques anatomiques
d!ans les images à première et seconde énergies.
La mise en concidence spatiale de caractéristiques anatomiques peut comprendre
le fait de déformer l'image à première énergie par rapport à l'image à seconde énergie.
La superposition de l'image à première énergie à l'image à seconde énergie peut comprendre le fait de réduire sensiblement des variations dues à un mouvement entre les
images à première et seconde énergies.
Les images à première et seconde énergies peuvent correspondre à des niveaux d' acquis ition d' image à b as s e énergi e et à haute énergi e, re sp ectivement, et à des premier
et second instants d'acquisition sur l'intervalle de temps.
Les images à première et seconde énergies peuvent être acquises par le système d'imagerie radiographique numérique en utilisant une technologie de détecteur à panneau plat. Le procédé peut comprendre une décomposition d'images des tissus mous et des
os à partir des images à première et seconde énergies une fois superposées.
S elon un troi sième aspect de l' invention, il est proposé un pro cédé de production d'images des tissus mous et des os de l'anatomie désirce d'un patient, comprenant les étapes consistant à: acquérir des première et seconde images de l'anatomise désirée à des instants différents en utilisant un système d'imagerie radiographique numérique ayant une technologie de détecteur à panneau plat, l'une des première et secondes images étant
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acquise à un bas niveau d'énergie et l'autre des première et seconde images étant acquise à un haut niveau d'énergie; superposer la première image à la seconde image en utilisant une superposition par déformation; et décomposer des images des tissus mous et des os de l'anatomie désirée à partir des
première et seconde images superposées par déformation.
L'acquisition des première et seconde images de l'anatomie désirce peut
comprendre le fait d'imager une anatomie pectorale sur un certain intervalle de temps.
La superposition de la première image à la seconde image peut comprendre le fait o de mettre en comcidence spatiale des caractéristiques anatomiques dans les première et
seconde images.
La mise en concidence spatiale de caractéristiques anatomiques peut comprendre
le fait de déformer la première image par rapport à la seconde image.
La superposition de la première image à la seconde image peut comprendre le fait de réduire sensiblement des variations dues à un mouvement entre les première et seconde images correspondant à un mouvement de l'anatomie désirée durant l'acquisition des première et seconde images, et/ou le fait de calculer des vecteurs de décalage pour
transformer la première image par rapport à la seconde image.
Le calcul des vecteurs de décalage peut comprendre le fait de calculer un vecteur de décalage de pixel pour chaque pixel de la première image, et/ou le fait de calculer un vecteur de décalage de zone pour chaque zone spatiale d'une matrice spatiale pour la
première image.
Le calcul des vecteurs de décalage de zone peut comprendre le fait de détinir une matrice spatiale en tant que nombre maximal de zones spatiales ne se chevauchant pas 2s centrées sur la première image et de retenir une bordure pour tenir compte d'une portée de recherche désirée pour un décalage de pixel; et/ou le fait de: décomposer une sous-image à partir des première et seconde images pour chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone spatiale de la matrice spatiale; et sélectionner un seul vecteur de décalage de la pluralité de vecteurs de décalage possibles pour la zone spatiale qui donne une intensité de contour totale minimale pour la
zone spatiale.
La sélection de l'un de la pluralité de vecteurs de décalage possibles peut comprendre le fait de: 3s limiter la pluralité de vecteurs de décalage possibles à une portée de recherche spatiale, calculer une intensité de contour totale pour chacun de la pluralité de vecteurs de décalage possibles à l'intérieur de la portée de recherche spatiale; et identifier le vecteur de décalage correspondant à l'intensité de contour totale
o minimale pour la zone spatiale.
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Le calcul des vecteurs de décalage peut comprendre le fait d'interpoler des vecteurs de décalage de pixel pour chaque pixel de la première image à partir des vecteurs
de décalage de zone de zones spatiales adjacentes de la matrice spatiale.
S elon un troisième asp ect de l'invention, il est propo sé un pro gramme d' ordinateur s pour le traitement de données d'image acquises par un système d'imagerie radiographique numérique, comprenant: un support tangible configuré pour contenir un programme en langage machine; et un programme en langage machine contenu sur le support et comprenant un sous programme de superposition d'images par déformation pré-décomposition adapté pour o superposer des première et seconde images avant une décomposition en images des tissus mous et des os, les première et seconde images étant obtenues par le système d'imagerie
radiographique numérique à des niveaux d'énergie différents et à des instants différents.
Le programme en langage machine peut comprendre un sous-programme d'acquisition adapté pour acquérir les première et seconde images aux niveaux d'énergie différents, qui comprennent des niveaux d'énergie bas et haut. Le sous-programme d'acquisition peut comprendre un sous- programme de cadencement adapté pour acquérir les première et seconde images sur un certain intervalle
de temps.
Le programme en langage machine peut comprendre un sous-programme de o décomposition adapté pour décomposer les images des tissus mous et des os à partir des
piemière et seconde images une fois superposées.
Le sous-programme de superposition d'images peut comprendre un sous programme destiné à mettre en coincidence spatiale des caractéristiques anatomiques
dans les premières et seconde images.
s Le sous-programme destiné à mettre en coincidence spatiale des caractéristiques anatomiques peut 8tre adapté pour réduire des variations dues à un mouvement entre les
première et seconde images.
Le sous-programme de superposition d'images pré-décomposition peut comprendre un sous-programme adapté pour calculer des vecteurs de décalage afin de
déformer la première image par rapport à la seconde image.
Le sous-programme de calcul de vecteurs de décalage peut comprendre un sous programme adapté pour calculer un vecteur de décalage de pixel pour chaque pixel de la première image, et/ou un sous-programme adapté pour calculer un vecteur de décalage de
zone pour chaque zone spatiale d'une matrice spatiale pour la première image.
3s Le sous-programme adapté pour calculer le vecteur de décalage de zone peut comprendre: un sous-programme de décomposition de sous-image adapté pour décomposer une sous-image des tissus mous à partir des première et seconde images pour chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone spatiale de o la matrice spatiale, et
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un sous-programme de sélection adapté pour sélectionner un seul vecteur de décalage de la pluralité de vecteurs de décalage possibles dans une portée maximale de recherche de décalage pour la zone spatiale qui donne une intensité de contour totale
minimale pour la zone spatiale.
s Le sous-programme adapté pour calculer des vecteurs de décalage peut comprendre un sous-prograrnme d'interpolation adapté pour interpoler des vecteurs de décalage de pixel pour chaque pixcl de la première image à partir des vecteurs de
décalage de zone de zones spatiales adjacentes de la matrice spatiale.
Selon un quatrième aspect de l'invention, il est proposé un système d'imagerie o médicale, comprenant: un système d'imagerie radiographique numérique, comprenant: un appareil à rayons X adapté pour générer des rayons X, un collimateur adapté pour filtrer les rayons X dans une région anatomique désirée d'un patient; un détecteur de rayons X numérique à panneau plat adapté pour détecter des rayons X ayant traversé le patient; et des circuits de commande bi-énergétique adaptés pour acquérir des première et seconde images de la région anatomique désirée à des niveaux d'énergie différents sur un certain intervalle de temps; et un système de traitement d'image, comprenant: un module de traitement pré-décomposition adapté pour superposer la première image à la seconde image en utilisant une superposition par déformation avant une décomposition; et un module de décomposition d'images bi-énergétiques adapté pour 2s décomposer des images des tissus mous et des os à partir des première et seconde images
superposées par déformation.
Le module de traitement pré-décomposition peut comprendre un programme en langage machine pour mettre en concidence spatiale des caractéristiques anatomiques
dans les première et seconde images.
Le programme en langage machine peut comprendre un sous-programme de déformation d' image utili sable p our réduire de s variati ons due s à un mouvement e ntre le s
première et seconde images.
Le sous-programme de déformation d'image peut comprendre un sousprogramme basé sur une intensité de contour adapté pour calculer des vecteurs de décalage afin de
3s déformer des zones de la première image par rapport à la seconde image.
Le sous-programme basé sur une intensité de contour peut comprendre un sous programme d'analyse de région d'intérêt adapté pour décomposer une sous-image à partir des première et seconde images pour chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone d'une matrice spatiale pour la première image, et adapté pour calculer un vecteur de décalage de zone pour chaque zone de la
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matrice spatiale pour la première image; et/ou comprendre un sousprogramme de sélection de vecteur de zone adapté pour sélectionner un seul vecteur de décalage de la pluralité de vecteurs de décalage possibles dans une portée maximale de recherche de
décalage pour la zone qui donne une intensité de contour totale minimale pour la zone.
s Selon un cinquième aspect de l'invention, il est proposé un système pour décomposer des images des tissus mous et des os à partir d'images à première et seconde énergies acquises par un système d'imagerie radiographique numérique, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens pour superposer l'image à première énergie à l'image à seconde o énergie avant une décomposition d'image; et des moyens pour décomposer les images des tissus mous et des os à partir des
images à première et seconde énergies.
Le système peut comprendre des moyens pour acquérir les images à première et
seconde énergies à partir du système d'imagerie radiographique numérique.
Les précédents et d'autres avantages et caractéristiques de l'invention ressortiront à
l'étude de la description détaillée suivante illustrée par les dessins annexés, dans lesquels:
la figure 1 est une vue d'ensemble schématique d'un système de radiographie numérique dans lequel la présente technique peut étre utilisée; la figure 2 est une représentation schématique du circuit fonctionnel d'un détecteur du système de la figure 1 qui est apte à produire des donnces d'image en we d'une reconstruction; la figure 3 est une vue en coupe partielle représentant la structure d'un détecteur exemplaire pour produire les données d'image; la figure 4 est un schéma de circuit représentant des rangées et colonnes de pixcls 2s dans un détecteur exemplaire, la figure 5 est un organigramme représentant un procédé d'exploitation d'un système d'imagerie exemplaire pour fournir des données d'image; la figure 6 est un organigramme représentant un plan d'acquisition et de traitement d'image bi-énergétique exemplaire de la présente technique; la figure 7 est un organigramme représentant un plan de traitement pré décomposition exemplaire pour le plan de la figure 6; la figure 8 est un organigramme représentant une procédure de superposition d'image exemplaire pour le plan de traitement pré- décomposition de la figure 7; la figure 9 est un organigramme représentant une procédure de sélection de 3s paramètres exemplaire pour des procédures de décomposition d'images bi-énergétiques, telles que représentées sur les figures 6-8 et 10-12; la figure 10 est un organigrarnme représentant une procédure de décomposition d'images bi- énergétiques exemplaire pour le plan de la figure 6; la figure 11 est un organigrarnme représentant une procédure de décomposition d'image des tissus mous exemplaire pour le plan de la figure 6;
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la figure 12 est un organigramme représentant une procédure de décomposition d'image des os exemplaire pour le plan de la figure 6; et la figure 13 est un organigramme représentant un plan de traitement pré décomposition exemplaire pour améliorer les images des tissus mous et des os décomposées et pour modifier des valeurs des pararnètres de décomposition en fonction
d'une modification des images des tissus mous et des os.
La figure 1 représente schématiquement un système d'imagerie 10 pour l'acquisition et le traitement de données d'image de pixcls discrets. Dans la forme de réalisation représentée, le système 10 est un système de radiographie numérique conçu à o la fois pour acquérir des données d'imageoriginale et pour traiter les données d'image en vue d'une présentation selon la présente technique. Par exemple, le système 10 peut acquérir de multiples images d'une anatomie désirée sur un court intervalle de temps en vue d'une comparaison et d'un traitement, telles que des images d'expositions à haute et basse énergies utilisées pour un système de décomposition bi-énergétique. En conséquence, le système 10 peut représenter un système de radiographie numérique bi énergétique, qui est utilisable pour décomposer des images d'expositions à haute et basse énergies en images des tissus mous et des os en vue d'une analyse ultérieure de l'anatomie désirée. Dans la forme de réalisation représentée sur la figure 1, le système d'imagerie 10 comprend une source de rayonnement X 12 placée adjacente à un collimateur 14. Le collimateur 14 laisse passer un faisceau de rayonnement 16 dans une région dans laquelle -: se trouve un sujet, tel qu'un patient humain 18. Une partie du rayonnement 20 passe à travers ou autour du sujet et vient frapper un détecteur de rayons X numérique, globalement repéré 22. De manière mieux décrite plus bas, le détecteur 22 convertit les photons de rayonnement X reçus sur sa surface en photons à plus basse énergie, et ensuite en signaux électriques qui sont acquis et traités pour reconstruire une image des
caractéristiques à l'intérieur du sujet.
La source 12 est commandée par un circuit d'alimentation et de comrnande 24, qui
fournit à la fois de l'énergie et des signaux de commande pour des séquences d'examen.
En outre, le détecteur 22 est relié à un organe de commande de détecteur 26, qui commande l'acquisition des signaux générés dans le détecteur 22. L'organe de commande de détecteur 26 peut aussi exécuter diverses fonctions de traitement et de filtrage des signaux, comme pour un réglage initial de gammes dynamiques, un entrelacement de données d'image numériques, etc. Le circuit d'alimentation et de commande 24 et l'organe de commande de détecteur 26 répondent tous les deux à des signaux provenant d'un organe de commande de système 28. Globalement, l'organe de commande de système 28 commande le fonctionnement du système d'imagerie pour exécuter des protocoles d'examen et pour traiter les données d'image acquises. Dans le contexte actuel, l'organe de commande 28 comprend aussi un circuit de traitement de signaux, typiquement basé sur un ordinateur numérique polyvalent ou à application spécifique, un circuit de mémoire associé pour mémoriser des pro grammes et sous-pro grammes exécutés par l' ordinateur
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ainsi que des paramèhes de configuration et des données d'image, des circuits d'interface, etc. Dans la forme de réalisation représentée sur la figure 1, l'organe de commande de système 28 est relié à au moins un dispositif de sortie, tel qu'un dispositif d'affichage ou s une imprimante, repéré 30. Le dispositif de sortie peut comprendre des écrans de contrôle d'ordinateurs standard ou spécialisés et un circuit de traitement associé. Un ou plusieurs postes de travail d'opérateur 32 peuvent aussi être reliés au système pour fournir en sortie des paramètres de système, demander des examens, visualiser des images, etc. En général, des dispositifs d'affichage, imprimantes, postes de travail et dispositifs similaires prévus o dans le système peuvent étre locaux aux composants d'acquisition de données, ou peuvent être éloignés de ces composants, par exemple situés à un autre endroit au sein d'un établissement ou hOpital, ou à un endroit entièrement différent, en étant reliés au système d'acquisition d'image par un ou plusieurs réseaux configurables tels que l'Internet, des réseaux privés virtuels, etc. La fgure 2 est une représentation schématique de composants fonctionnels du détecteur numérique 22. La figure 2 représente aussi un organe de commande d'imagerie de détecteur 34, qui va typiquement être configuré à l'intérieur de l'organe de commande de détecteur 26. L'organe de commande d'imagerie de détecteur 34 comprend une unité centrale ou organe de traitement de signaux numériques, ainsi que des circuits de mémoire pour commander l'acquisition de signaux détectés par le détecteur. L'organe de commande d'imagerie de détecteur 34 est couplé par des conducteurs à fibre optique
bidirectionnels à un circuit de commande de détecteur 36 à l'intérieur du détecteur 22.
L'organe de commande d'imagerie de détecteur 34 échange ainsi des signaux de
commande pour des données d'image à l'intérieur du détecteur durant son fonctionnement.
Le circuit de commande de détecteur 36 reçoit une énergie en courant continu d'une source d'énergie, globalement repérée 38. Le circuit de commande de détecteur 36 est configuré pour lancer des instructions de cadencement et de commande destinées à des circuits d' attaque de ran gé e et de c o l onne utili sés pour transmettre de s signaux durant le s phases d'acquisition de données du fonctionnement du système. Le circuit 36 transmet donc de l'énergie et des signaux de commande à un circuit de rétérence/régulateur 40, et
reçoit des données de pixel d'image numérique du circuit 40.
Dans une présente forme de réalisation, le détecteur 22 est constitué d'un scintillateur qui convertit des photons de rayonnement X reçus sur la surface du détecteur durant des examens en photons (de lumière) à plus basse énergie. Un réseau de 3s photodétecteurs convertit ensuite les photons de lumière en signaux électriques, qui sont représentatifs du nombre de photons ou de l'intensité du rayonnement venant frapper des régions de pixels individuels de la surface du détecteur. Des cTrcuits électroniques de lecture convertissent les signaux analogiques résultants en valeurs numériques qui peuvent être traitées, mémorisées et présentées, par exemple sur un dispositif d'affichage o 30 ou un poste de travail 32 après une reconstruction de l'image. Dans une présente
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forme, le réscau de photodétecteurs est formé sur une seule base de silicium amorphe. Les éléments du réseau sont organisés en rangées et en colonnes, chaque élément étant constitué d'une photodiode et d'un transistor à couches minces. La cathode de chaque diode est reliée à la source du transistor, et les anodes de toutes les diodes sont reliées à une tension de polarisation négative. Les grilles des transistors de chaque rangée sont reliées ensemble et les électrodes de rangée sont reliées à des circuits électroniques de balayage comme décrit plus bas. Les drains des kansistors de chaque colonne sont reliés ensemble et une électrode de chaque colonne est reliée aux circuits électroniques de lecture. o Dans la forme de réalisation particulière représentée sur la figure 2, à titre d'exemple, un bus de rangées 42 comprend une pluralité de conducteurs pour valider une lecture de diverses colonnes du détecteur, ainsi que pour invalider des rangées et appliquer une tension de compensation de charge à des rangées sélectionnées, au moment voulu. Un bus de colonnes 44 comprend des conducteurs supplémentaires pour commander une lecture des colonnes pendant que les rangées sont séquentiellement validées. Le bus de rangées 42 est relié à une série de circuits d'attaque de rangée 46, dont chacun commande la validation d'une série de rangées du détecteur. De manière similaire, des circuits électroniques de lecture 48 sont reliés au bus de colonnes 44 pour commander la lecture de toutes les colonnes du détecteur. Dans la présente technique, la fréquence
d'acquisition d'image est accrue par emploi d'une lecture partielle du détecteur 22.
D ans la forme de réalisation représentée, les circuits d' attaque de rangéè 46 et le s circuits électroniques de lecture 48 sont reliés à un panneau détecteur 50 qui peut étre subdivisé en une pluralité de sections 52. Chaque section 52 est reliée à un seul des circuits d'attaque de rangée 46, et comprend un certain nombre de rangées. De manière
2s similaire, chaque circuit d'attaque de colonne 48 est relié à une série de colonnes.
L'arrangement à photodiode et transistor à couches minces mentionné plus haut définit ainsi une série de pixels ou éléments d'image discrets 54 qui sont agencés en rangées 56 et en colonnes 58. Les rangées et colonnes définissent une matrice d'image 60 ayant une hauteur 62 et une largeur 64. De nouveau, comme décrit plus bas, la présente technique permet de lire un plus grand nombre de pixels via les circuits d'attaque de rangée et de
colonne et les circuits électroniques de lecture.
Egalement comme représenté sur la figure 2, chaque pixel 54 est globalement défini par l'intersection d'une rangée et d'une colonne, en laquelle une élechode de colonne 68 croise une élechode de rangée 70. Comme mentionné plus haut, un transistor à couches minces 72 est préw en chaque position d'intersection pour chaque pixcl, ainsi qu'une photodiode 74. A mesure que chaque rangée est validée par les circuits d'attaque de rangée 46, les circuits élechoniques de lecture 48 peuvent accéder aux signaux provenant de chaque photodiode 74 et les convertir en signaux numériques en vue d'un traitement subséquent et d'une reconstruction d'image. Une rangée entière de pixels dans le réseau est donc simultanément commandée lorsque la ligne de balayage reliée aux
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grilles de tous les transistors des pixels de cette rangée est activée. En conséquence, chacun des pixels de cette rangée particulière est relié à une ligne de données, par un interrupteur, qui est utilisé par les circuits électroniques de lecture pour rétablir la charge
dans la photodiode 74.
s On remarquera que pendant que la charge est rétablie dans tous les pixels d'une méme rangée simultanément par chacun des canaux de lecture dédiés associés, les circuits électroniques de lecture sont en train de convertir les mesures de la rangée précédente, d'une tension analogique en une valeur numérique. En outre, les circuits électroniques de lecture sont en train de transtérer les valeurs numériques de deux rangées précédentes au 0 sous-système d'acquisition, qui va effectuer un certain traitement avant d'afficher une image diagnostique sur un écran de contrôle ou de l'imprimer sur pellicule. Les circuits électroniques de lecture exécutent donc kois fonctions simultanément: mesure ou rétablissement de la charge des pixels d'une rangée particulière, conversion des données des pixels de la rangée précédente, et transfert des données converties des pixels d'une antépénultième rangée. La figure 3 représente globalement un agencement physique exemplaire des composants représentés schématiquement sur la figure 2. Comme représenté sur la figure 3, le détecteur peut comprendre un substrat en verre 76 sur lequel sont placés les composants décrits plus haut. Les électrodes de colonne 68 et les électrodes de rangée 70 sont formées sur le substrat, et un réseau à panneau plat en silicium amorphe 78 est défini, incluant les transistors à couches minces et les photodiodes décrits plus haut. Un scintillateur 80 est prévu sur le réseau de silicium amorphe pour recevoir un rayonnement durant des séquences d'examen comme décrit plus haut. Des doigis de contact 82 sont formé s p our c ommuni quer de s signaux vers et depui s le s él ectro de s de rang ée et de 2s colonne, et des conducteurs de contact 84 sont prévus pour communiquer les signaux
entre les doigts de contact et un circuit externe.
On remarquera que la configuration particulière du panneau détecteur 22 et la division du panneau en rangées et colonnes attaquées par des circuits d'attaque de rangée et de colonne sont sujettes à diverses variantes. En particulier, un plus grand ou un plus petit nombre de circuits d'attaque de rangée et de colonne peut étre utilisé, et des
panneaux détecteurs ayant des dimensions matricielles diverses peuvent ainsi étre définis.
Le panneau détecteur 22 peut étre en outre subdivisé en régions de multiples sections,
comme le long d'un axe vertical ou horizontal.
On remarquera en outre que les circuits électroniques de lecture du détecteur emploient globalement une architecture de type à chevauchement. Par exemple, pendant que la charge est rétablie dans tous les pixels d'une rangée particulière simultanément par chacun des canaux de lecture dédiés associés, les circuits électroniques de lecture convertissent les mesures de la rangée précédente, d'un signal analogique en un signal numérique. Concurremment, les circuits électroniques de lecture transfèrent les valeurs o numériques mesurées de deux rangées précédentes au sous-système d'acquisition de
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données. Le sous-système d'acquisition de données exécute typiquement un certain traitement avant d'afficher une image diagnostique sur un dispositif d'affichage. Les circuits éleckoniques de lecture dans la présente technique exécutent donc trois fonctions simultanément. s La figure 4 représente un réseau de pixels 86 placés sur un détecteur exemplaire comprenant une pluralité de lignes de colonne et de lignes de rangée. Comrne représenté par le réseau de pixels 86, chaque pixel comprend le transistor 72 et la photodiode 74. On remarquera que le réseau est constitué d'une pluralité de lignes de balayage 88, 90, 92 et d'une pluralité de lignes de données 94, 96, 98. Les lignes de balayage 88, 90, 92 0 représentent des rangées de pixels balayées durant le processus d'imagerie. De manière similaire, les lignes de donnces 94, 96 et 98 représentent les colonnes de pixels par - lesquelles des données sont transmises à un système d'acquisition de donnces. Comme pourront l'apprécier les personnes compétentes dans l'art, les lignes de balayage rechargent typiquement la photodiode et mesurent la quantité de charges déplacées. Les S lignes de colonne ou de données transmettent typiquement les données de chaque rangée
de pixels au système d'acquisition de données.
Comme représenté, la ligne de balayage 88 (repérée N sur la figure 4) est reliée à chacun des pixels de cette rangée spécifique. De plus, la ligne de balayage 88 est reliée à chacune des lignes de données. Par exemple, la ligne de balayage 88 est reliée à la ligne de données 94 (repérée K sur la figure 4) et à la ligne de données 98 (K+1). De manière
similaire, chacune des lignes de données est reliée à chacune des lignes de balayage.
Ainsi, comme représenté pour le réseau de pixels 86, la ligne de balayage 88 (N), la ligne de balayage 90 (N-1) et la ligne de balayage 92 (N+1) sont relices à la ligne de données 94 (K), à la ligne de données 96 (K-1) et à la ligne de données 98 (K+1), etc. On 2s remarquera que chaque ligne de données est typiquement relice à une seule colonne spécifique de pixels et chaque ligne de balayage est reliée à une seule rangée spécifique de pixels. De plus, bien que 25 pixels soient représentés dans la présente forrne de réalisation de la figure 4, on remarquera que des pixels supplémentaires peuvent
naturellement être incorporés dans le réseau de pixcls.
A propos de la figure S. un organigrarnme est représenté pour illustrer un procédé d'exploitation d'un système d'imagerie du type décrit plus haut. Initialement, une exposition aux rayons X est lancée par un opérateur, comme indiqué à une étape 102. Une fois qu'une exposition aux rayons X est décidée, les circuits électroniques de lecture du détecteur 22 sont activés, comme indiqué à une étape 104. Comme mentionné plus haut, 3s lors de l'acquisition d'une image d'exposition d'un patient, des rayons X sont transmis à travers le patient et reçus par le détecteur. Le réseau de pixels 86 mesure typiquement l'atténuation des rayons X reçus par le détecteur 22, via les cTrcuits électroniques de lecture prévus dans chaque pixel individuel. Les circuits électroniques de lecture collectent typiquement des données en utilisant le circuit associé à chacun des pixels, comme indiqué à une étape 106. Une fois que les données ont été collectées pour une
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rangée particulière de pixels, les données sont transmises à un soussystème d'acquisition de données comme indiqué à une étape 108. Une fois que les donnces d'une rangée spécifique de pixels ont été transmises au sous-système d'acquisition de données, la rangée suivante de pixels est balayée et lue. La lecture de la rangée suivante de pixcls est s donc activée comme indiqué à une étape 110. On comprendra que ce processus continue
jusqu'à une lecture complète du détecteur 22, et plus précisément de tous les pixels.
Ensuite, les données collectées sont traitées et finalement utilisées pour reconstruire une
image de la zone d'exposition.
Comme mentionné plus haut, le système de radiographie numérique 10 peut étre 0 utilisé pour acquérir des images d'expositions à haute et basse énergies, qui peuvent étre décomposces en images des tissus mous et des os en vue d'une analyse détaillée de l' anatomie désirée. En conséquence, une pro cédure 20 0 d' acquisition et de traitement d'images bi- énergétiques est représentée sur la figure 6, qui représente la châîne de traitement globale représentée en détail sur les figures 7-12. Comme représenté, la procédure 200 commence par un lancement du système d'imagerie bi-énergétique, tel que le système de radiographique numérique 10 représenté sur la figure 1 (pavé 202). Ensuite, la procédure 200 continue par une acquisition d'images à basse et haute énergies d'une anatomie désirée, telles que des images pectorales (pavé 204). La procédure 200 peut ensuite comprendre un traitement des images à basse et haute énergies avant la
décomposition bi-énergétique, de manière encore illustrée par les figures 7-8 (pavé 206).
Par exemple, la procédure 200 peut comprendre divers traitements de correction de mouvement, de réduction du bruit, et d'affichage pour fournir des images de meilleure qualité. Ensuite, la procédure 200 continue par une décomposition des images à basse et haute énergies en images des tissus mous et des os, de manière encore illustrée par la figure 10 (pavé 208). La procédure 200 peut ensuite comprendre un traitement post décomposition sur les images des tissus mous et des os (pavé 210). Par exemple, la procédure 200 peut comprendre divers traitements de correction de mouvement, de réduction du bruit, et d'affichage pour fournir des images de meilleure qualité. Ensuite, la procédure 200 continue par un affichage des images des tissus mous et des os en vue
d'une analyse par un médecin (pavé 212).
La figure 7 est un organigramme représentant un plan de traitement pré décomposition 300 exemplaire pour réaliser le kaitement des images à basse et haute énergies, comme indiqué à l'étape 206 de la figure 6. Comme représenté, le système d'acquisition d'images bi-énergétiques 10 fournit une image à basse énergie 302 et une image à haute énergie 304 à un système de traitement d'images bi-énergétiques 306, qui traite les images 302 et 304 et transmet les images traitées à un système de décomposition d'images bi-énergétiques 308. Le système de traitement d'images bi-énergétiques 306 peut donc exécuter divers sous-programmes de traitement sur les images 302 et 304 avant la décomposition en images des tissus mous et des os. Comme représenté, le système 306
effectue des corrections de détecteur sur les images à basse et haute énergies (pavé 310).
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Par exemple, le système 306 peut corriger les images à basse et haute énergies 302 et 304 pour compenser certaines variations dans les détecteurs du système de radiographie afin de fournir une image à basse énergie corrigée 312 et une image à haute énergie corrigée 314. Le système 306 peut ensuite réaliser une superposition d'images sur les images à basse et haute énergies corrigées 312 et 314 afin de réduire des artetacts de mouvement entre les images, de manière encore illustrce par la figure 8 (pavé 316). En conséquence, le système 306 peut superposer l'image à basse énergie corrigée 312 à l'image à haute énergie corrigée 314 en effectuant des transformations d'image sur l'une ou l'autre des images 312 et 314. Dans cette forme de réalisation exemplaire, le système 306 transforme o l'image à basse énergie corrigée 312 pour obtenir une image à basse énergie superposée (pavé 318), qui est superposée (par exemple mise en concidence spatiale) à l'image à
haute énergie corrigée 314.
La figure 8 est un organigramme représentant une procédure de superposition
d'images 400 exemplaire pour le plan de traitement pré-décomposition 300 de la figure 7.
Un système de superposition d'images 402 exécute la procédure 400 par exécution de divers sous-programmes de superposition d'images sur les images à basse et haute énergies 302, et 304, qui sont acquises par le système d'acquisition d'images bi énergétiques 10. Lorsqu'il a terminé, le système 402 transmet une image à basse énergie superposée 404 et l'image à haute énergie 304 au système de décomposition d'images bi énergétiques 308. Comme décrit en détail plus bas, la procédure 400 superpose les images à basse et haute énergies 302 et 304 par obtention de vecteurs de décalage d'une image par rapport à l'anhe. Une transformation de déformation est ensuite effectuée sur l'image à basse énergie 302 pour aligner l'anatomie par rapport à l'image à haute énergie 304 avant la décomposition bi-énergétique en images des tissus mous et des os. La procédure 400 2s est efficace en calculs car les artetacts de mouvement sont limités à seulement quelques pixels en raison de l'intervalle de temps relativement court entre les expositions des images à basse et haute énergies. La procédure 400 est aussi avantageusement insensible aux différences de contraste entre les images à basse et haute énergies 302 et 304. En conséquence, les images des tissus mous et des os qui sont ensuite produites par la décomposition bi-énergétique contiennent des artetacts de mouvement sensiblement réduits. En service, le système 402 commence par calculer ou extraire divers paramètres de superposition d'images, de manière encore illustrée par la figure 9 (pavé 406). Ensuite, le système 402 écréte ou redéfinit les intensités d'image minimales des images à basse et
3s haute énergies 302 et 304 à des valeurs non nulles, telles qu'une valeur de i (pavé 408).
L'étape 408 permet d'éviter des erreurs associées à une division par zéro. Le système 402 sélecti o nne ensuite, ou invite l' utilisateur à sai sir, de s limite s sp ati al e s p our l a superposition d'images (pavé 410). Par exemple, un espace de recherche (S) peut être sélectionné pour matriser le degré de déformation/transformation par la procédure de superposition d'images 400. L'espace de recherche S est un entier naturel définissant le
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nombre maximal de pixcls dont n'importe quel point dans l'image superposée (c'est-à-dire l'image à basse énergie 302) est autorisé à être décalé dans l'une ou l'autre des directions X et Y. Par exemple, si S = 3, alors l'espace de recherche est une matrice de sept pixels par sept pixels centrce sur le point d'intérêt. Le système 402 définit ensuite, ou invite s l'utili sateur à s aisir, de s dimensions d'une ré gi on d' intér êt (RDI) p our la pro c é dur e de superposition d'images 400 (pavé 412). Par exemple, la région d'intérêt RDI peut être plus petite que, égale à, ou plus grande que l'espace de recherche S. Le système 402 divise ensuite l'image (c'est-à-dire l'image à basse énergie 302) en une matrice de RDI comprenant le nombre maximal de RDI contiguës ne se chevauchant pas centrées dans o l'image et laissant une bordure pour tenir compte d'un décalage d'image (pavé 414). Les pixels hors de la matrice de RDI sont des pixels de bordure, qui peuvent être égaux ou supérieurs à la portée de recherche (par exemple S = 3). Le système 402 effectue ensuite
divers calculs sur les images à basse et haute énergies 302 et 304.
Pour chaque RDI, le système 402 calcule une intensité de contour pour chaque S décalage possible dans les limites spatiales définies par l'espace de recherche S (pavé 416). En conséquence, pour chaque RDI de l'image à basse énergie 302 (IL), le système 402 décale le centre de la RDI jusqu'à chaque position possible dans l'espace de recherche S. Chaque RDI décalée définit une sous-image à basse énergie (IL'x y) dans laquelle X et Y sont les composantes du vecteur de décalage en nombre de pixels horizontaux et verticaux, respectivement. La RDI non décalée définit aussi une sous-image à haute énergie (IH'o oj correspondante. En conséquence, pour chaque décalage possible de la RDI dans l'espace de recherche S. le système 402 déduit une sous-image des pseudo tissus mous (IPST)'XY en effectuant l'opération de soustraction logaritEmique:
(IPST)'X,Y= (IHIO,O)/(IL'X,Y)WS
2s dans laquelle WS est un paramètre de décomposition de tissus mous qui peut être sélectionné comme représenté par la figure 9. Le système 402 obtient ensuite une sous image de contour (IE)'xy par convolution de (IPST)'X,Y avec un opérateur de contour de Prewit (par exemple, deux noyaux 3x3). Cette opération peut laisser une bordure, telle qu'une bordure de 1 pixel, sur l'image résultante. Le système 402 obtient ensuite une intensité de contour totale Ex,y par sommation de toutes les valeurs dans la sous-image de contour (IE)'x,y à l'exclusion de la bordure de 1 pixcl. Les calculs précédents sont répétés pour chaque décalage possible de la RDI dans l'espace de recherche S. Pour chaque RDI, le système 402 détermine ensuite le vecteur de décalage pour superposer l'image à basse énergie 302 à l'image à haute énergie 304. En conséquence, 3s pour chaque RDI, le système 402 définit le vecteur de décalage centré sur la RDI par les cordonnées spatiales (X, Y) qui minimisent l'intensité de contour totale Exy calculée plus haut (pavé 418). Le système 402 utilise ensuite les vecteurs de décalage cenhés sur les RDI pour interpoler des vecteurs de décalage pour chaque pixel de l'image à basse énergie 302 (pavé 420). Par exemple, une interpolation bilinéaire peut être utilisée pour calculer les vecteurs de décalage pour chaque pixel de l'image à basse énergie 302. Les vecteurs
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de décalage des pixels individuels peuvent ensuite être arrondis à des valeurs entières.
Dans la zone de bordure entourant la makice de RDI, les vecteurs de décalage des pixels individuels peuvent être calculés par copie des vecteurs de décalage du point le plus
proche, ou de plusieurs points adjacents, à l'intérieur de la matrice de RDI.
s La technique basée sur les contours de la procédure 400 perrnet donc d'obtenir des vecteurs de décalage qui minimisent les artefacts de mouvement. Le système 402 peut ensuite transformer l'image à basse énergie 302 en utilisant les vecteurs de décalage des pixels individuels calculés plus haut (pavé 422). En conséquence, le système 402 transforme ou déforme l'image à basse énergie (IL) pour former l'image à basse énergie o superposée 404 (ILR), qui est superposée à l'image à haute énergie 304. Ces images 404 et 304 sont ensuite kansmises au système de décomposition d'images bi-énergétiques 308 en
vue d'une décomposition en images des tissus mous et des os.
Comrne mentionné plus haut, la figure 9 est un organigramme représentant une procédure de sélection de paramètres 500 exemplaire pour les procédures de 1S décomposition d'images bi-énergétiques, telles quereprésentées par les figures 6-8 et 10 12. La procédure de sélection de paramètres 500 utilise divers paramètres du système d'acquisition d'images bi-énergétiques 10 et du patient pour sélectionner des paramètres de décomposition des tissus mous et des os WS et W1B, repérés 502 et 504, respectivement. Dans cette forme de réalisation exemplaire, la procédure 500 sélectionne o les paramètres 502 et 504 automatiquement sans aucune intervention directe de l'utilisateur. Toutefois, la procédure 500 peut opérer avec un certain degré d'interaction et de saisie par l'utilisateur, en fonction de l'application particulière. Un système de sélection automatique de paramètres 506 exécute la procédure 500 en accédant à des images à basse et haute énergies 302 et 304 acquises par le système 10, à des réglages du système, à des informations sur le patient, et à d'autres informations pour faciliter une sélection optimale des paramètres 502 et 504, qui sont requis par le système de décomposition
d'images bi-énergétiques 308.
Le système 506 peut être utilisé pour sélectionner des paramètres pour n'importe quelle procédure de décomposition bi-énergétique. Pour une imagerie bi-énergétique d'anatomie pectorale, les paramètres 502 et 504 sont déterminés principalement par les niveaux d'énergie (kVp) des images à basse et haute énergies 302 et 304, le choix de filtrage du collimateur, et la taille du patient. En conséquence, la procédure 500 est adaptée à ces paramètres pour une sélection automatique des paramètres 502 et 504 en vue d'une décomposition d'images bi-énergétiques d'anatomie pectorale. Comme représenté, la procédure 500 commence par un accès à divers paramètres pour la décomposition d'images bi-énergétiques, par exemple par lecture de paramètres par défaut dans le fichier de configuration du système (pavé 508). Par exemple, la procédure 500 peut accéder à des paramètres d'annulation (W), des compensations de filtrage (F1, F2, F3) et des compensations de taille (P) par défaut, comme indiqué par des pavés 510, 512 et 514, respectivement. La procédure 500 peut aussi inviter l'utilisateur à saisir des
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paramètres désirés pour faciliter la sélection/calcul des paramètres de décomposition. Les compensations de filtrage 512 mentionnées plus haut correspondent au choix de filtrage du collimateur, tandis que les compensations de taille 514 correspondent au choix de taille du patient. La procédure 500 peut aussi restreindre la sélection des paramètres à des s images à basse et haute énergies 302 et 304 ayant des intervalles d'énergie préalablement déterminés, tels que de 60-80 kVp pour l'image à basse énergie 302 et de 110-150 kVp pour l'image à haute énergie 304. Si les niveaux d'énergie des images à basse et haute énergies 302 et 304 sont exclus de ces intervalles préalablement déterminés, alors la procédure 500 peut générer un message d'erreur et mettre fin à la sélection automatique o de paramèkes. En conséquence, le paramètre d'annulation W par défaut peut étre extrait d'une table de W. telle que représentée plus bas, qui fournit le paramètre d'annulation W pour des niveaux d'énergie des images à basse et haute énergies 302 et 304 inclus dans les
intervalles d'énergie mentionnés plus haut.
Table de W Niveaux d'énergie de l'image à basse én rgie en Vp Niveaux d'énergie de l'image à 60 65 70 75 80 haute énergie en kVp
0,37 0,41 0,46 0,50 0,55
! 140 0,39 0,44 0,49 0,54 0,59
0,41 0,46 0,51 0,56 0,62
0,44 1 0,49 0,54 0,59 0,65
0,47 j 0,52 0,58 0,64 0,71 Si les niveaux d'énergie bas et haut des images 302 et 304 sont compris enke les valeurs d'énergie indiquées dans la table de W. alors la procédure 500 interpole (par exemple par interpolation bilinéaire) le paramètre d'annulation W à partir de la table de W en fonction des niveaux d'énergie réels des images 302 et 304 (pavé 516). La procédure 500 peut ensuite tronquer le paramètre d'annulation W calculé à un nombre désiré de
décimales, tel que deux décimales.
Le paramètre d'annulation W par déLaut est ensuite corrigé par divers facteurs de correction, tels qu'un paramètre de correction de filkage K1 et un paramèkre de correction de taille de patient K2. Comme représenté, la procédure 500 sélectionne le paramètre de correction de filkage K1 en fonction des réglages de filkage du collimateur et des compensations de filbage 512 (pavé 518). Par exemple, la procédure 500 peut sélectionner le paramètre de correction de filkage K1 de la manière suivante:
- 20 2836577
Réglage de filtrage du Définition du paramètre de collimateur I correction de filtrage K1 à: O,OmmCu K1=0 0,1 mmCu K1 = F1 02mmCu K1 =F2 0,3 mmCu K1 = F3 La procédure 500 peut utiliser n'importe quels réglages de filtrage appropriés, n'importe quel nombre de compensations de filtrage, ou des fractions des compensations
de filtrage pour faciliter la sélection d'un paramètre de correction de filtrage K1 optimal.
s La procédure 500 peut aussi fournir des paramètres différents selon le système d'imagerie spécifique, ou la procédure 500 peut définir K1 = 0 pour un système d'imagerie 10 particulier. La procédure 500 définit aussi le paramètre de correction de taille de patient K2 en fonction de la taille du patient diagnostiqué par le système d'imagerie 10 (pavé 520). Par lo exemple, la procédure 500 peut définir le paramètre de correction de taille de patient K2 de la manière suivante: Taille du patient Définition du paramètre de correction de taille de ratient K2 à: Petit natient K2 = -P Patient moyen K2 = 0 Grand patient K2 = P La procédure 500 peut utiliser n'importe quels intervalles de taille appropriés (par exemple, masse ou dimensions) pour définir le paramètre de correction de taille de patient K2. En outre, la procédure 500 peut utiliser de multiples compensations de taille P ou des fractions des compensations de taille P pour fournir d'autres intervalles de taille de patient, qui peuvent faciliter la sélection d'un facteur de correction de taille de patient optimal. En utilisant les paramètres de correction K1 et K2 précédents, la procédure 500 calcule des paramètres corrigés de décomposition des tissus mous et des os WS et WB, respectivement. A un pavé 522, la procédure 500 calcule un paramètre de décomposition des tissus mous WS de la manière suivante:
WS =W-K1 -K2
A un pavé 524, la procédure 500 calcule un paramètre de décomposition des os WB de la manière suivante:
WB = (WS + 1)/2
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Comme mentionné plus haut, la procédure 500 peut calculer ces paramètres de décomposition WS et WB automatiquement sans aucune intervention directe de l'utilisateur. En outre, la procédure 500 évite des problèmes de robustesse associés aux algorithmes basés sur des images, en optant au contraire pour un calcul des paramètres de s décomposition WS et WB basé sur des variables du système et du patient. Bien que la procédure 500 corrèle spécifiquement WS et WB à des paramètres de filtrage et de taille du patient, la présente technique peut utiliser n'importe quels réglages de système et données de patient appropriés pour calculer des paramètres de décomposition optimaux
pour la décomposition d'une anatomie désirée.
o La figure 10 est un organigramme représentant une procédure de décomposition d'images bi-énergétiques 60 0 exemplaire pour effectuer la décomposition d' images à basse et haute énergies 302 et 304 en images des tissus mous et des os 602 et 604, comme indiqué à l'étape 20 8 de la figure 6. Comme représenté, le système d' acquisition d'images biénergétiques 10 fournit l'image à basse énergie 302 et l'image à haute énergie 304 au système de décomposition d'images bi-énergétiques 308, qui exécute un pavé d'entrce de système 606, un pavé d'initialisation de système 608 et des pavés de décomposition d'images 610 et 612 pour générer les images des tissus mous et des os 602 et 604. Comme décrit en détail plus bas, le système de décomposition d'images bi-énergétiques 308 exécute diverses opérations pour réduire/stabiliser le bruit et pour stabiliser le contraste des images 602 et 604 qui sont décomposées à partir des images à basse et haute énergies 302et304. Les images des tissus mous et des os 602 et 604 sont généralement décomposées à partir des images 302 et 304 conformément aux équations de décomposition bi énergétique:
IS = IH/ILWS
*IB = IH/ILWB
dans lesquelles IS représente l'image des tissus mous, IB représente l'image des os, IH représente l'image à haute énergie, IL représente l'image à basse énergie, WS est le paramètre de décomposition des tissus mous, W est le paramètre de décomposition des os, et 0 < WS < WB < 1. Toutefois, cet algorithme de décomposition efficace en calculs produit des images décomposées relativement bruitées au niveau de régions fortement atténuées de l'image durant une acquisition de données cliniques à faible dose. En conséquence, le système 308 utilise un plan de décomposition bi-énergétique modifié (par exemple la procédure 600) pour atténuer l'amplifcation du bruit durant la décomposition au niveau de régions fortement atténuées et pour fournir une décomposition robuste avant
une atténuation supplémentaire du bruit.
Comme représenté, la procédure 600 comprend une acquisition ou un calcul de diverses données d'image et paramètres pour la décomposition au niveau du pavé d'entrée de système 606. Le pavé d'entrée de système 606 commence par une acquisition d'images à basse et haute énergies 302 et 304 par le système d'acquisition d'images bi-énergétiques
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(pavé 614). Par exemple, le système 308 peut acquérir des rangées et colonnes de données d'image pour les images à basse et haute énergies 302 et 304 à partir du système
d'acquisition d'image 10, qui peut incorporer une technologie de panneau plat numérique.
Le pavé d'entrée de système 606 sélectionne/calcule aussi les paramètres de s décomposition d'image WS et WB, comme représenté par la procédure de sélection
automatique de paramètres de la figure 9 (pavé 616).
Dans ce plan de décomposition modifié, le pavé d'entrée de système 606 introduit aussi divers paramètres de stabilisation d'image à utiliser pour modifier les équations de décomposition bi-énergétique indiquées plus haut. Par exemple, le pavé d'entrée de o système 606 introduit/calcule des paramètres de stabilisation de bruit s et B, qui facilitent la réduction/stabilisation du bruit pour la décomposition des images des tissus mous et des os 602 et 604, respectivement (pavé 618). Les paramètres de stabilisation précédents peuvent étre obtenus par expérimentation sur la décomposition pour l'anatomie désirée. Par exemple, le paramètre de stabilisation s pour la réduction du bruit dans l'image des tissus mous 602 peut aller de 1 à 5, mais peut avoir une valeur préférée de 1,4. Le paramètre de stabilisation B pour la réduction du bruit dans l'image des os 604 peut aussi aller de 1 à 5. La valeur de B est toutefois un compromis entre bruit et artetacts de flou dans des régions fortement atténuées de l'image. Pour B = 1,O, le plan de décomposition modifié génère l'image des os 604 avec relativement peu d'artetacts de flou, mais avec un bruit relativement important. Pour Y!B > 1,0, le plan de décomposition mo difié génère l'image des os 6 04 avec de plus en plus d' artetacts de flou, mai s ave c de moins en moins de bruit. En conséquence, le paramètre de stabilisation B peut avoir une
valeur préférée allant de 3 à 4 pour stabiliser l'image.
Le pavé d' entrée de système 60 6 intro duit/sélectionne aussi des paramètres de 2s stabilisation de contraste LS, LB,, et 2, qui facilitent une stabilisation du contraste pour la décomposition des images des tissus mous et des os 602 et 604, respectivement (pavé 620). Par exemple, le paramètre de stabilisation 4> pour une mise en comcidence de contraste peut être calculé à partir des paramètres de décomposition WS et WB de la manière suivante:
= WB/(WB - WS)
Les paramètres de stablisation restants peuvent étre obtenus par expérimentation sur la décomposition pour l'anatomie désirée. Par exemple, le paramètre de stabilisation Q> pour supprimer des anormalités de contraste (par exemple des intensités irrégulières) dans l'image des tissus mous 602 peut aller de 1 à 100, mais peut avoir une valeur prétérée de 3s 10. De manière similaire, le paramètre de stabilisation ch2 pour supprimer des anormalités de contraste (par exemple des intensités irrégulières) dans l'image des os 604 peut avoir
une valeur préférée de 1.
La procédure 600 comprend aussi diverses opérations d'initialisation, comme indiqué par le pavé d'initialisation de système 608. Comme représenté, le pavé d'initialisation de système 608 écréte/redéfinit les intensités minimales des images à basse
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et haute énergies 302 et 304 pour qu'elles soient des valeurs positives non nulles (pavé 622). Par exemple, si la valeur d'intensité d'un pixel est nulle, alors le pavé 622 peut redéfinir la valeur d'intensité du pixel à une valeur entière positive de 1. Cette opération évite une division par O dans les équations de décomposition bi-énergétique. Le pavé s d'initialisation de système 608 calcule aussi l'intensité moyenne (M) de l'image à haute énergie (IH) 304 pour toutes les valeurs positives non nulles (pavé 624). L'intensité moyenne (M) est utilisoe par le plan de décomposition modifié pour re-normaliser l'image des os décomposée 604 après stabilisation du bruit et du contraste. Le pavé d'initialisation de système 608 calcule aussi des tables de consultation pour ILWS et ILWB, qui sont o utilisées dans le plan de décomposition bi-énergétique modifié (pavé 626). Les tables de consultation sont calculées seulement pour la gamme d'intensité connu du système d'acquisition d'images bi-énergétiques 10 ou de l'image 302 (par exemple les intensités d'une image de 2k x 2k pixcls). Par exemple, le système 10 peut avoir une gamme d'intensité comprenant des valeurs entières de O à 16383. Les tables de consultation sont ensuite utilisées par le plan de décomposition bi-énergétique modifié afin d'exécuter les
diverses opérations de décomposition et de stabilisation de manière plus efficace.
La procédure 600 utilise donc les données et paramètres précédents entrés par le pavé 606 et initialisés par le pavé 608 pour décomposer l'image des tissus mous 602 à
partir des images à basse et haute énergies 302 et 304, comme représenté par la figure 11.
La procédure 600 utilise aussi les données et paramètres précédents pour décomposer
.: -. -. -.,.. ,.:
l'image des os 604 à partir des images à basse et haute énergies 302 et 304, comme
représenté par la figure 12.
La figure 11 est un organigramme représentant une procédure de décomposition d'image des tissus mous 70 0 exemplaire pour effectuer la décompo sition de l' image des 2s tissus mous 602 à partir des images à basse et haute énergies 302 et 304, comme indiqué à l'étape 610 de la figure 6. Comme représenté, la procédure de décomposition d'image des tissus mous 700 est exécutée par un système de décomposition d'image des tissus mous 702, qui comprend un module de stabilisation de bruit 704 et un module de stabilisation de contraste 706 aptes à réduire/stabiliser le bruit et à stabiliser le contraste durant la décomposition de l'image des tissus mous 602 à partir des images 302 et 304. La procédure de décomposition d'image des tissus mous 700 est particulièrement avantageus e p our amélio rer la qualité d' image dans de s régi on s fortement atténuée s de
l'image dues à une acquisition de données cliniques à faible dose.
Comme représenté, le module de stabilisation de bruit 704 utilise une équation de 3s décomposition modifiée: IS1 = IH.ILWs/(ILws.ILws + s) dans laquelle IS1 est une image des tissus mous à bruit réduit/stabilisé, IL est l'image à basse énergie 302, IH est l'image à haute énergie 304, WS est le paramètre de décomposition des tissus mous, et s est le paramètre de stabilisation de bruit des tissus mous. L'équation de décomposition modifiée n'est égale à l'équation de décomposition bi
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énergétique générale que si s = 0. Toutefois, pour des valeurs non nulles de s (de préférence s > 1), l'équation de décomposition modifiée fournit une décomposition
robuste qui stabilise avantageusement le bruit aux faibles valeurs de ILWs.
En chaque pixcl, le module de stabilisation 704 utilise les tables de consultation s pour calculer ILWs pour l'équation de décomposition modifiée précédente (pavé 708). Le module de stabilisation 704 procède ensuite pixel par pixel pour calculer l'image des tissus mous à bruit stabilisé IS1 pour la valeur désirée du paramètre de stabilisation de bruit Y's (pavé 710). Comme mentionné plus haut, des valeurs de s > 1 (par exemple s
= 1 à 5) atténuent le bruit de l'équation de décomposition bi-énergétique conventionnelle.
o Toutefois, une valeur relativement élevée de s va à l'encontre du but de décomposition, car des valeurs élevées de s produisent une image qui ressemble à l'image à haute énergie 304. En conséquence, une valeur de s (par exemple s = 1,4) peut être choisie
pour optimiser la stabilisation du bruit.
La procédure 700 stabilise ensuite le contraste par le module de stabilisation de contraste 706. A un pavé 712, le module de stabilisation de contraste 706 procède pixel par pixel pour mettre en comcidence le contraste de l'image avec l'image à haute énergie 304 par calcul de: IS2 = ISlq' A un pavé 714, le module de stabilisation de contraste 706 procède pixcl par pixcl pour stabiliser n'importe quelle anormalité, telle qu'un pixel à faible intensité, dans l'image par calcul de:
TS = IH/(IS2 + 4)
Comme indiqué plus haut, peut aller de 1 à 100, mais a de prétérence une valeur égale à 10. Le paramètre de stabilisation corrige des anormalités d'image (par 2s exemple une faible intensité de pixel) par addition de, afin de ramener le pixel
particulier dans une gamme d'intensité relativement normale.
Le module de stabilisation de contraste 706 passe ensuite à un pavé 716, o l'image est lissée par filtrage des données d'image TS dans un filtre passe-bas pour obtenir une image filtrée TSÉPF. Par exemple, les données d'image TS peuvent être filtrées en utilisant un filtre à longue fenétre standard, qui lisse l'image par la moyenne d'un voisinage donné en utilisant un calcul séparable et efficace. Chaque point de l'image requiert seulement quatre opérations arithmétiques, quelque soit la taille de noyau LS, qui ajuste la quantité de lissage. La longueur du noyau séparable est variable, mais une valeur prétérée de LS = 151 peut 8tre utilisée pour une image à 2048 x 2048 pixels. En 3s conséquence, les pavés 712 à 716 précédents du module de stabilisation de contraste 706
stabilisent le contraste de l'image des tissus mous décomposée et à bruit stabilisé IS 1.
A un pavé 718, la procédure 700 procède pixel par pixel pour générer l'image des tissus mous (IS) par calcul de
IS = IS2.TSPF
2s 2836577 La procédure 700 comprend aussi une vérification de saturation en chaque pixel de l'image des tissus mous (pavé 720). Un pixcl particulier est saturé s'il présente une intensité égale à l'intensité maximale possible (c'est-à-dire GAMME) du système d'imagerie 10. Par exemple, si l'image à basse énergie (IL) 302 et l'image à haute énergie (IH) 304 contiennent toutes les deux des intensités égales à l'intensité maximale possible (GAMME) du système d'imagerie 10, alors la procédure 700 peut redéfinir l'image IS
pour être égale à l'intensité maximale en ce pixel particulier (c'est-àdire IS = GAMME).
L'image des tissus mous générée par la procédure 700 précédente contient un bruit relativement inférieur et un contraste relativement mieux stabilisé qu'une image des tissus
o mous décomposée par l'équation de décomposition bi-énergétique conventionnelle.
Comme mentionné plus haut, les paramètres de stabilisation peuvent étre choisis pour optimiser la qualité d'image pour un système d'imagerie particulier et une anatomie particulière (par exemple une radiographie pectorale). En conséquence, la procédure 700 peut produire des images des tissus mous à bruit et contraste stabilisés pour n'importe quelle application par identification des paramètres de stabilisation optimaux de manière
expérimentale ou empirique.
La figure 12 est un organigramme représentant une procédure de décomposition d'image des os 800 exemplaire pour effectuer la décomposition de l'image des os 604 à partir des images à basse et haute énergies 302 et 304, comme indiqué à l'étape 612 de la figure 6. Comme représenté, la procédure de décomposition d'image des os 800 est exécutée par un système de décomposition d'image des os 802, qui comprend un module de stabilisation de bruit 804 et un module de stabilisation de contraste 806 aptes à réduire/stabiliser le bruit et à stabiliser le contraste durant la décompo sition de l' image de s os 604 à partir des images 302 et 304. La procédure de décomposition d'image des os 800 2s est particulièrement avantageuse pour améliorer la qualité d'image dans des régions
fortement atténuées de l'image dues à une acquisition de données clinique à faible dose.
Comme représenté, le module de stabilisation de bruit 804 utilise une équation de décomposition modifiée: IB 1 = IH.ILWB/(ILwB.ILwB + B) dans laquelle IB1 est une image des os à bruit réduit/stabilisé, IL est l'image à basse énergie 302, IH est l'image à haute énergie 304, WB est le paramètre de décomposition des os, et lB est le paramètre de stabilisation de bruit des os. L'équation de décomposition modifiée n'est égale à l'équation de décomposition bi-énergétique générale que si B = 0. Toutefois, pour des valeurs non nulles de B (de préférence B > 1), 3s l'équation de décomposition modifiée fournit une décomposition roDuste qui stabilise
avantageusement le bruit aux faibles valeurs de ILWB.
En chaque pixel, le module de stabilisation 804 utilise les tables de consultation pour calculer ILWB pour l'équation de décomposition modifiée précédente (pavé 808). Le module de stabilisation 804 procède ensuite pixcl par pixel pour calculer l'image des os à bruit stabilisé IB1 pour la valeur désirée du paramètre de stabilisation de bruit B (pavé
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810). Comme mentionné plus haut, des valeurs de B > 1 (par exemple B = 1 à 5)
atténuent le bruit de l'équation de décomposition bi-énergétique conventionnelle.
Toutefois, une valeur relativement élevée de B va à l'encontre du but de décomposition, car des valeurs élevées de B produisent une image qui ressemble à l'image à haute s énergie 304. En conséquence, une valeur de B (par exemple B = 3 ou 4) peut être
choisie pour optimiser la stabilisation du bruit.
La procédure 800 stabilise ensuite le contraste par le module de stabilisation de contraste 806. Comme indiqué plus haut, la valeur de B est un compromis entre bruit et artefacts de flou dans des régions fortement atténuées de l'image. Pour B > 1, le plan de o décomposition modifié génère l'image des os 604 avec de plus en plus d'artetacts de flou mais de moins en moins de bruit. L'image IB1 calculée au pavé 810 reflète ce phénomène de réduction du bruit. Pour B = 1,O, le plan de décomposition modifié génère l'image des os 604 avec relativement peu d'artefacts de flou, mais avec un bruit relativement important. La procédure 800 reflète ce phénomène de réduction/suppression d'artetacts de flou à un pavé 812, o le module de stabilisation de contraste 806 procède pixel par pixcl pour calculer une image des os à contraste stabilisé (IB2) de la manière suivante: IB2 = IH.ILWB/(ILwB.ILwB + 1,0) A un pavé 814, le module de stabilisation de contraste 806 procède pixcl par pixel pour stabiliser n'importe quelle anorrnalité, telle qu'un pixcl à faible intensité, dans l'image par calcul de:
IB3 = IB2/(IB1 + ()2)
Comme indiqué plus haut, 2 peut aller de 1 à 100, mais a de prétérence une valeur égale à 1,0. Le paramètre de stabilisation 2 corrige des anormalités d'image (par exemple une faible intensité de pixel) par addition de 2, afin de ramener le pixcl
particulier dans une gamme d'intensité relativement normale.
Le module de stabilisation de contraste 806 passe ensuite à un pavé 816, o l'image est lissée par filtrage des données d'irnage IB3 dans un filtre passe-bas pour obtenir une image filtrée IB3LpF. Par exemple, les données d'image IB3 peuvent être filtrées en utilisant un filtre à longue fenêtre standard, qui lisse l'image par la moyenne d'un voisinage donné en utilisant un calcul séparable et efficace. Chaque point de l'image requiert seulement quatre opérations arithmétiques, quelque soit la taille de noyau LB, qui ajuste la quantité de lissage. La longueur du noyau séparable est variable, mais une valeur
prétérée de LB = 151 peut être utilisée pour une image à 2048 x 2048 pixels.
A un pavé 818, la procédure 800 combine les propriétés de faible bruit de l'image décomposée IB1 avec les propriétés de peulpas d'artetacts de flou de l'image décomposée IB2 par calcul de: IB4 = IBl.IB3pF L'opération de mise en concidence de contraste du pavé 818 normalise le contraste de IB1 à IB2, ce qui perrnet d'utiliser des valeurs de B plus élevées dans l'équation de décomposition modifiée pour obtenir une meilleure atténnation du bruit sans
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produire d'artetacts de flou. Par comparaison à la décomposition modifiée des images des tissus mous, la procédure de décomposition d'image des os 800 requiert généralement une plus grande valeur du paramètre de stabilisation B en raison du bruit relativement plus important dans les images des os. En conséquence, la mise en comcidence interne des s images des os à bruit stabilisé et à contraste stabilisé fournit une image des os
exceptionnelle en vue d'une analyse par le médecin.
Les pavés précédents de la procédure 800 produisent une image des os partiellement décomposée, qui requiert une opération de mise à l'échelle pour ramener l'image des os décomposée aux niveaux d'intensité d'origine. En conséquence, à un pavé 0 820, la procédure 800 calcule l'intensité moyenne (MF) des données d'image IB4 et un rapport de moyennes M/MF, o M est l'intensité moyenne de l'image à haute énergie 304 pour toutes les valeurs positives non nulles. A un pavé 822, la procédure 800 procède pixel par pixel pour mettre à l'échelle les données d'image des os IB4 par le rapport des moyennes, de la manière suivante:
IB5 = IB4.M/MF
La procédure 800 calcule ensuite les intensités maximale (MAX) et minimale (MIN) des données d'image IB5 par moyennage de voisinages de 2 x 2 pixels des données d'image IB5 (pavé 824). La procédure 800 calcule aussi un facteur de mise à l'échelle (S) au pavé 824, par calcul de
S = GAMME/(MAX- MIN)
1: - -,.
OU GAMME est la gamme d'intensité du système d'acquisition d'image 10.
A un pavé 826, la procédure 800 procède pixel par pixel pour générer l'image des os (IB) par mise à l'échelle des données d'image IB5, de la manière suivante:
IB = (IB5 - MIN).S
2s La procédure 800 comprend aussi une vérification de saturation enchaque pixcl de l'image des os (pavé 828). Un pixel particulier est saturé s'il présente une intensité
égale à l'intensité maximale possible (c'est-à-dire GAMME) du système d'imagerie 10.
Par exemple, si l'image à basse énergie (IL) 302 et l'image à haute énergie (IH) 304 contiennent toutes les deux des intensités égales à l'intensité maximale possible (GAMME) du système d'imagerie 10, alors la procédure 800 peut redéfinir l'image IB
pour 8tre égale à l'intensité maximale en ce pixcl particulier (c'est-àdire IB = GAMME).
L'image des os générée par la procédure 800 précédente contient un bruit relativement inférieur et un contraste relativement mieux stabilisé qu'une image des os décomposée par l'équation de décomposition bi- énergétique conventionnelle. Comrne mentionné plus haut, les paramètres de stabilisation peuvent étre choisis pour optimiser la qualité d'image pour un système d'imagerie particulier et une anatomie particulière (par exemple une radiographie pectorale). En conséquence, la procédure 800 peut produire des images des os à bruit et contraste stabilisés pour n'importe quelle application par identifcation des paramètres de stabilisation optimaux de manière expérimentale ou o empirique.
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La présente technique peut aussi comprendre un système et un procédé pour sélectionner ou modifier de manière interactive un ou plusieurs paramètres associés à la décompo sition de l'image des tissus mous 6 02 et de l' image de s os 6 04 à partir de l 'image à basse énergie 302 et de l'image à haute énergie 304. Cette technique de passage en mode s manuel ou de modification interactive est particulièrement avantageuse pour des systèmes d'imagerie dont l'étalonnage peut subir une dérive au cours du temps. Par exemple, une interface utilisateur peut permettre à l'utilisateur de saisir ou modifier n'importe lequel des paramètres de décomposition précédentes, incluant le paramètre de décomposition des tissus mous WS, le paramètre de décomposition des os WB, les paramètres de 0 stabilisation de bruit s et B, les paramètres de stabilisation de contraste LS, LB, 4>, et 2, OU n'importe quel autre paramètre. La figure 13 représente un plan de traitement post-décomposition 900 exemplaire pour améliorer les images des tissus mous et des os décomposées 602 et 604 et pour modifier des valeurs de paramètres de décomposition en
fonction d'une modification des images des tissus mous et des os.
Comme représenté, le système d'acquisition d'images bi-énergétiques 10 produit l'image à basse énergie 302 et l'image à haute énergie 304. Le système de sélection automatique de paramètres 506 est ensuite utilisé pour sélectionner des paramètres de décomposition 502 et 504 optimaux, qui sont transmis au système de décomposition d'images bi-énergétiques 308. Malencontreusement, les paramètres de décomposition 502 et 504 sont basés sur des valeurs par détaut, qui peuvent ne pas fournir des images 602 et . 604 décomposées de manière optimale, en raison d'une dérive d'étalonnage du système ou d'autres facteurs. Le système de décomposition 308 utilise donc les paramètres de décomposition des tissus mous et des os 502 et 504, et n'importe quels autres paramètres par déLaut ou saisis par l'utilisateur, pour décompo ser les images de s tissus mous et de s o s 2s 602 et 604. La procédure 900 évalue ensuite les images des tissus mous et des os, qui peuvent être affichées par n'importe quel dispositif d'affichage graphique ou écran de contr81e approprié (pavé 902). Si l'utilisateur accepte les images à un pavé 904, alors la procédure 900 prend fin à un pavé 912. Autrement, si les images des tissus mous et des os ne sont pas acceptables au pavé 904, alors la procédure 900 modifie les images des tissus mous et des os en changeant un ou plusieurs paramètres de décomposition de manière
interactive (pavé 906).
Par exemple, l'utilisateur peut modifier les paramètres de décomposition 502 et 504 par saisie de nouvelles valeurs, par déplacement d'un curseur interactif, ou par n'importe quel autre mécanisme de saisie par utilisateur. Si l'utilisateur modifie un ou 3s plusieurs paramètres de décomposition en utilisant un mécanisme interactif, tel qu'un curseur interactif, alors la procédure 900 peut automatiquement décomposer de nouvelles images des tissus mous et des os 602 et 604 en fonction des paramètres modifiés. La procédure 900 offre donc à l'utilisateur un mécanisme interactif d'amélioration d'images, qui est directement associé aux paramètres utilisés pour la décomposition des images des
tissus mous et des os 602 et 604.
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Après modification des images des tissus mous et des os par modification interactive des paramèkes de décomposition, la procédure 900 peut proposer à l'utilisateur une option consistant à accepter les images des tissus mous et des os modifiées (pavé 908). Selon une autre possibilité, la procédure 900 peut proposer une option de mise à s jour des paramètres qui est utilisable à n'importe quel moment par l'utilisateur. Si l'utilisateur accepte les images des tissus mous et des os modifées, alors la procédure 900 modifie les données/paramètres par détaut associés aux paramèkes de décomposition pour des décompositions subséquentes des tissus mous et des os (pavé 910). Par exemple, la procédure 900 peut recalculer ou redéfinir des paramètres par déLaut, tels que les 0 paramètres par détaut 508 et les paramètres de stabilisation de bruit et de contraste, en fonction des paramètres modifés au pavé 906. Dans une forme de réalisation exemplaire, l'utilisateur peut modifer de manière interactive les paramètres de décomposition des tissus mous et des os WS et WB pour obtenir la qualité d'image désirée. La procédure 900 peut ensuite exécuter une opération inverse du système de sélection de paramètres 506, tel que représenté et décrit à propos de la figure 9. Par exemple, la procédure 900 peut calculer une table de paramèhes d'annulation par détaut 510 nouvelle/modifiée (c'est-à dire une table de W), une ou plusieurs compensations de filkage 512 nouvelles/modifiées, et une ou plusieurs compensations de taille 514 nouvelles/modifées. De manière similaire, la procédure 900 peut modifier n'importe quels ankes paramètres de décomposition par détaut pour faciliter une décomposition des tissus mous et des os
précise en vue de formations d'images subséquentes.
Bien que l'invention puisse être sujette à diverses modifications et variantes, des formes de réalisation spécifiques ont été représentées à tike d'exemple sur les dessins et ont été décrites en détail dans la présente. On comprendra toutefois que l'invention n'est
2s pas destinée à êhe limitée aux formes particulières décrites.
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Claims (45)
1. Procédé d'amélioration de la clarté d'images des tissus mous et des os (602, 604) décomposables à partir d'images à première et seconde énergies (302, 304) acquises par s un système d'imagerie radiographique numérique (10) à des instants différents, caractérisé par le fait de superposer (316) l'image à première énergie (302) à l'image à seconde énergie (304) en utilisant une superposition par déformation (422) avant de décomposer (610, 612) les images à première et seconde énergies (302, 304) en les images des tissus
mous et des os (602, 604).
o 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la superposition (316) de l'image à première énergie (302) à l'image à seconde énergie (304) comprend le fait de mettre en coincidence spatiale des caractéristiques anatomiques dans les images à
première et seconde énergies (302, 304).
3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la mise en comcidence is spatiale de caractéristiques anatomiques comprend le fait de déformer (422) l'image à
première énergie (302) par rapport à l'image à seconde énergie (304).
4. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la superposition (316) de l'image à première énergie (302) à l'image à seconde énergie (304) comprend le fait de réduire sensiblement des variations dues à un mouvement entre les images à première et
seconde énergies (302, 304).
5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la superposition (316) de l'image à première énergie (302) à l'image à seconde énergie (304) comprend le fait de calculer des vecteurs de décalage (418) pour transformer 1'image à première énergie (302)
par rapport à l'image à seconde énergie (304).
s 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que le calcul des vecteurs de décalage (418) comprend le fait de calculer un vecteur de décalage de pixel (420) pour
chaque pixel de l'image à première énergie (302).
7. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que le calcul des vecteurs de décalage (418) comprend le fait de calculer un vecteur de décalage de zone (418) pour chaque zone spatiale (412) d'une matrice spatiale (414) de l'image à première énergie
(302).
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le calcul des vecteurs de décalage de zone (418) comprend le fait de définir une matrice spatiale (414) en tant que nombre maximal de zones spatiales ne se chevauchant pas centrées sur l'image à première 3s énergie (302) et de retenir une bordure pour tenir compte d'une portée de recherche
désirée de décalage d'image.
9. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le calcul du vecteur de décalage de zone (418) comprend le fait de décomposer une sousimage des tissus mous à partir des images à première et seconde énergies (302, 304) pour chaque vecteur de
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décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone spatiale (412)
de la matrice spatiale (414).
10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que le calcul du vecteur de décalage de zone (418) comprend le fait de sélectionner un seul vecteur de décalage de la s pluralité de vecteurs de décalage possibles pour la zone spatiale (412) qui donne une
intensité de contour totale (416) minimale pour la zone spatiale (412).
11. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que la sélection de l'un de la pluralité de vecteurs de décalage possibles comprend le fait de: limiter la pluralité de vecteurs de décalage possibles à une portée de recherche o spatiale; calculer une intensité de contour totale (416) pour chacun de la pluralité de vecteurs de décalage possibles à l'intérieur de la portée de recherche spatiale; et identifier le vecteur de décalage correspondant à l'intensité de contour totale (416) minimale. 12. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le calcul des vecteurs de décalage (418) comprend le fait d'interpoler des vecteurs de décalage de pixel (420) pour chaque pixel de l'image à première énergie (302) à partir des vecteurs de décalage de zone
(418) de zones spatiales (412) adjacentes de la matrice spatiale (414).
13. Procédé selon la revendication 1, caractérisé par le fait d'acquérir les images à première et seconde énergies (302, 304) à des niveaux d'énergie différents, qui
comprennent des niveaux d'énergie bas et haut (302, 304).
14. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'acquisition des images à première et seconde énergies (302, 304) comprend le fait d'acquérir les images à première
et seconde énergies (302, 304) sur un certain intervalle de temps.
2s 1S. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'acquisition des images à première et seconde énergies (302, 304) est réalisée en utilisant une technologie de
détecteur à panneau plat (22) du système d'imagerie radiographique numérique (10).
16. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend une décomposition (610, 612) des images des tissus mous et des os (602, 604) à partir des
images à première et seconde énergies (302, 304) une fois superposces (316).
17. Procédé de réduction d'artefacts de mouvement pour une radiographie bi énergétique à deux expositions avant une décomposition d'images des tissus mous et des os (602, 604), caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: obtenir (204) des images à première et seconde énergies (302, 304) à partir d'un système d'imagerie radiographique numérique (10) sur un certain intervalle de temps; définir une portée de pixel maximale dont n'importe quel point dans l'image à première énergie (302) est autorisé à 8tre décalé par rapport à l'image à seconde énergie
(304),
définir une matrice spatiale (414) pour analyser l'image à première énergie (302);
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décomposer une sous-image à partir des images à première et seconde énergies (302, 304) pour chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone spatiale (412) de la matrice spatiale (414); calculer ure intensité de contour totale (416) pour chaque vecteur de décalage s possible à l'intérieur de la portée de pixel maximale pour chaque zone spatiale (412) de la matrice spatiale (414); définir un vecteur de décalage de zone (418) pour chaque zone spatiale (412) comme étant le vecteur de décalage qui minimise l'intensité de contour totale (416) pour la zone spatiale (412), o calculer un vecteur de décalage de pixel (420) pour chaque pixcl à l'intérieur de l'image à première énergie (302) par interpolation basée sur des vecteurs de décalage de zones adjacentes (418); et superposer l'image à première énergie (302) à l'image à seconde énergie (304) par déformation (422) de l'image à première énergie (302) pixel par pixcl en utilisant les
is vecteurs de décalage de pixel (420).
18. Procédé selon la revendication 17, caractérisé en ce que la définition de la matrice spatiale (414) comprend le fait de: centrer un nombre maximal de zones spatiales ne se chevauchant pas sur l' image à première énergie (302); et retenir une bordure autour de la makice spatiale (414) pour tenir compte de la
portée de pixel maximale.
19. Procédé selon la revendication 17, caractérisé en ce que la superposition (316) de l'image à première énergie (302) à l'image à seconde énergie (304) comprend le fait de mettre en comcidence spatiale des caractéristiques anatomiques dans les images à
2s première et seconde énergies (302, 304).
20. Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce que la mise en concidence spati al e de caractéri stiques anatomique s c o mprend le fait de dé former (4 2 2) l ' image à
première énergie (302) par rapport à l'image à seconde énergie (304).
21. Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce que la superposition (316) de l'image à première énergie (302) à l'image à seconde énergie (304) comprend le fait de réduire s ens ibl ement des variations due s à un mouvement entre le s images à premièr e et
seconde énergies (302, 304).
22. Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce que les images à première et seconde énergies (302, 304) correspondent à des niveaux d'acquisition d'image à basse
3s énergie et à haute énergie, respectivement.
23. Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce que les images à première et seconde énergies (302, 304) correspondent à des premier et second instants d'acquisition
sur l'intervalle de temps.
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24. Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce que les images à première et seconde énergies (302, 304) sont acquises par le système d'imagerie radiographique
numérique (10) utilisant une technologie de détecteur à panneau plat (22).
25. Procédé selon la revendication 19, caractérisé en ce qu'il comprend une décomposition (610, 612) d'images des tissus mous et des os (602, 604) à partir des
images à première et seconde énergies (302, 304) une fois superposces.
26. Procédé de production d'images des tissus mous et des os (602, 604) de l'anatomie désirée d'un patient, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: acquérir (204) des première et seconde images (302, 304) de l'anatomise désirce à o des instants différents en utilisant un système d'imagerie radiographique numérique (10) ayant une technologie de détecteur à panneau plat (22), l'une des première et secondes images (302, 304) étant acquise à un bas niveau d'énergie (302) et l'autre des première et seconde images (302, 304) étant acquise à un haut niveau d'énergie (304); superposer la première image (302) à la seconde image (304) en utilisant une superposition par déformation (422); et décomposer (610, 612) des images des tissus mous et des os (602, 604) de l'anatomie désirée à partir des première et seconde images (302, 304) superposces par déformation. 27. Procédé selon la revendication 26, caractérisé en ce que l'acquisition des première et seconde images (302, 304) de l'anatomie désirée comprend le fait d'imager une
anatomie pectorale sur un certain intervalle de temps.
28. Procédé selon la revendication 26, caractérisé en ce que la superposition (316) de la première image (302) à la seconde image (304) comprend le fait de mettre en comcidence spatiale des caractéristiques anatomiques dans les première et seconde
:5 images (302, 304).
29. Procédé selon la revendication 28, caractérisé en ce que la mise en comcidence spatiale de caractéristiques anatomiques comprend le fait de déformer (422) la première
image (302) par rapport à la seconde image (304).
30. Procédé selon la revendication 26, caractérisé en ce que la superposition (316) de la première image (302) à la seconde image (304) comprend le fait de réduire sensiblement des variations dues à un mouvement entre les première et seconde images (302, 304) correspondant à un mouvement de l'anatomie désirce durant l'acquisition des
première et seconde images (302, 304).
31. Procédé selon la revendication 26, caractérisé en ce que la superposition (316) de la première image (302) à la seconde image (304) comprend le fait de calculer des vecteurs de décalage (418) pour transformer la première image (302) par rapport à la
seconde image (304).
32. Procédé selon la revendication 31, caractérisé en ce que le calcul des vecteurs de décalage (418) comprend le fait de calculer un vecteur de décalage de pixel (420) pour
chaque pixel de la première image (302).
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33. Procédé selon la revendication 31, caractérisé en ce que le calcul des vecteurs de décalage (418) comprend le fait de calculer un vecteur de décalage de zone (418) pour
chaque zone spatiale (412) d'une matrice spatiale (414) pour la première image (302).
34. Procédé selon la revendication 33, caractérisé en ce que le calcul des vecteurs de s décalage de zone (418) comprend le fait de définir une matrice spatiale (414) en tant que nombre maximal de zones spatiales ne se chevauchant pas centrées sur la première image (302) et de retenir une bordure pour tenir compte d'une portée de recherche désirée pour
un décalage de pixel.
35. Procédé selon la revendication 33, caractérisé en ce que le calcul du vecteur de o décalage de zone (418) comprend le fait de: décomposer une sous-image à partir des première et seconde images (302, 304) pour chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone spatiale (412) de la matrice spatiale (414); et sélectionner un seul vecteur de décalage de la pluralité de vecteurs de décalage possibles pour la zone spatiale (412) qui donne une intensité de contour totale (416)
minimale pour la zone spatiale (412).
36. Procédé selon la revendication 35, caractérisé en ce que la sélection de l'un de la pluralité de vecteurs de décalage possibles comprend le fait de: limiter la pluralité de vecteurs de décalage possibles à une portée de recherche spatiale; calculer une intensité de contour totale (416) pour chacun de la pluralité de vecteurs de décalage possibles à l'intérieur de la portée de recherche spatiale; et identifier le vecteur de décalage correspondant à l'intensité de contour totale (416)
minimale pour la zone spatiale (412).
s 37. Procédé selon la revendication 33, caractérisé en ce que le calcul des vecteurs de décalage (418) comprend le fait d'interpoler des vecteurs de décalage de pixel (420) pour chaque pixel de la première image (302) à partir des vecteurs de décalage de zone (418)
de zones spatiales (412) adjacentes de la matrice spatiale (414).
38. Programme d'ordinateur pour le traitement de données d'image acquises par un système d'imagerie radiographique numérique (10), caractérisé en ce qu'il comprend: un support tangible configuré pour contenir un programme en langage machine; et un prograrnme en langage machine contenu sur le support et comprenant un sous programme de superposition d'images par déformation pré-décomposition (402) adapté pour superposer des première et seconde images (302, 304) avant une décomposition 3s (208) en images des tissus mous et des os (602, 604), les première et seconde images (302, 304) étant obtenues par le système d'imagerie radiographique numérique (10) à des
niveaux d'énergie différents et à des instants différents.
39. Programme d'ordinateur selon la revendication 38, caractérisé en ce que le programme en langage machine comprend un sous-pro gramme d' acquisition (204) adapté
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pour acquérir les première et seconde images (302, 304) aux niveaux d'énergie différents,
qui comprennent des niveaux d'énergie bas et haut (302,304).
40. Programme d'ordinateur selon la revendication 39, caractérisé en ce que le sous programme d'acquisition (204) comprend un sous-programme de cadencement adapté s pour acquérir les première et seconde images (302, 304) sur un certain intervalle de temps. 41. Programme d'ordinateur selon la revendication 38, caractérisé en ce que le programme en langage machine comprend un sous-programme de décomposition (208) adapté pour décomposer les images dés tissus mous et des os (602, 604) à partir des
o première et seconde images (302, 304) une fois superposées.
42. Programme d'ordinateur selon la revendication 38, caractérisé en ce que le sous programme de superposition d'images (402) comprend un sousprogramme destiné à mettre en coincidence spatiale des caractéristiques anatomiques dans les premières et
seconde images (302, 304).
i5 43. Programme d'ordinateur selon la revendication 42, caractérisé en ce que le sous programme destiné à mettre en coincidence spatiale des caractéristiques anatomiques est adapté pour réduire des variations dues à un mouvement entre les première et seconde
images (302, 304).
44. Programme d'ordinateur selon la revendication 38, caractérisé en ce que le sous programme de superposition d'images pré-décomposition (402) comprend un sous programrne adapté pour calculer des vecteurs de décalage aDm de déformer la première
image (302) par rapport à la seconde image (304).
45. Programme d'ordinateur selon la revendication 44, caractérisé en ce que le sous programme de calcul de vecteurs de décalage comprend un sousprograrnrne adapté pour 2s calculer un vecteur de décalage de pixcl (420) pour chaque pixel de la première image
(302).
46. Prograrnme d'ordinateur selon la revendication 44, caractérisé en ce que le sous programme de calcul de vecteurs de décalage comprend un sousprogramme adapté pour calculer un vecteur de décalage de zone (418) pour chaque zone spatiale (412) d'une
matrice spatiale (414) pour la première image (302).
47. Programrne d'ordinateur selon la revendication 46, caractérisé en ce que le sous programrne adapté pour calculer le vecteur de décalage de zone (418) comprend: un sous-programrne de décomposition de sous-image adapté pour décomposer une sous-image des tissus mous à partir des première et seconde images (302, 304) pour 3s chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone spatiale (412) de lamatrice spatiale (414); et un sous-programme de sélection adapté pour sélectionner un seul vecteur de décalage de la pluralité de vecteurs de décalage possibles dans une portée maximale de recherche de décalage pour la zone spatiale (412) qui donne une intensité de contour
totale (416) minimale pour la zone spatiale (412).
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48. Programme d'ordinateur selon la revendication 46, caractérisé en ce que le sous programme adapté pour calculer des vecteurs de décalage comprend un sous-programme d'interpolation (420) adapté pour interpoler des vecteurs de décalage de pixel pour chaque pixel de la première image (302) à partir des vecteurs de décalage de zone (418) de zones spatiales adjacentes (412) de la matrice spatiale (414). 49. Système d'imagerie médicale (10), caractérisé en ce qu'il comprend: un système d'imagerie radiographique numérique (10), comprenant: un appareil à rayons X (12) adapté pour générer des rayons X (16); un collimateur (14) adapté pour filtrer les rayons X (16) dans une région o anatomique désirée d'un patient (18); un détecteur de rayons X numérique à panneau plat (22) adapté pour détecter des rayons X (20) ayant traversé le patient (18); et des circuits de commande bi-énergétique (24, 26, 28) adaptés pour acquérir des première et seconde images (302, 304) de la région anatomique désirée à des niveaux d'énergie différents sur un certain intervalle de temps; et un système de traitement d'image (206), comprenant: un module de traitement pré-décomposition (306) adapté pour superposer la première image (302) à la seconde image (304) en utilisant une superposition par déformation (422) avant une décomposition; et un module de décomposition d'images bi-énergétiques (308) adapté pour décomposer des images des tissus mous et des os (602, 604j à partir des première et
seconde images (302, 304) superposées par déformation.
50. Système d'imagerie médicale (10) selon la revendication 49, caractérisé en ce que le module de traitement pré-décomposition (306) comprend un programme en langage machine pour mettre en coincidence spatiale des caractéristiques anatomiques dans les
première et seconde images (302, 304).
51. Système d'imagerie médicale (10) selon la revendication 50, caractérisé en ce que le programme en langage machine comprend un sousprogramme de déformation d' image utilisable pour réduire des variations dues à un mouvement entre les première et seconde
images (302, 304).
52. Système d'imagerie médicale (10) selon la revendication 51, caractérisé en ce que le sous-programme de déformation d'image comprend un sous-programme basé sur une intensité de contour adapté pour calculer des vecteurs de décalage afm de déformer des
zones de la première image (302) par rapport à la seconde image (304).
53. Système d'imagerie médicale (10) selon la revendication 52, caractérisé en ce que le sous-programme basé sur une intensité de contour comprend un sous-programme d'analyse de région d'intérét adapté pour décomposer une sous-image à partir des première et seconde images (302, 304) pour chaque vecteur de décalage d'une pluralité de vecteurs de décalage possibles pour chaque zone d'une matrice spatiale (414) pour la
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première image (302), et adapté pour calculer un vecteur de décalage de zone (418) pour
chaque zone de la matrice spatiale (414) pour la première image (302).
54. Système d'imagerie médicale (10) selon la revendication 53, caractérisé en ce que le sous-programme basé sur une intensité de contour comprend un sous-programme de s sélection de vecteur de zone adapté pour sélectionner un seul vecteur de décalage de la pluralité de vecteurs de décalage possibles dans une portée maximale de recherche de décalage pour la zone qui donne une intensité de contour totale (416) minimale pour la zone. 55. Système pour décomposer des images des tissus mous et des os (602, 604) à partir o d'images à première et seconde énergies (302, 304) acquises par un système d'imagerie radiographique numérique (10), caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens pour superposer (402) l'image à première énergie (302) à l'image à seconde énergie (304) avant une décomposition d'image; et des moyens pour décomposer (308) les images des tissus mous et des os (602, 604) à partir des images à première et seconde énergies (302, 304). 56. Système selon la revendication 55, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour acquérir les images à première et seconde énergies (302, 304) à partir du système
d'imagerie radiographique numérique (10).
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Families Citing this family (48)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7321674B2 (en) * | 2002-02-22 | 2008-01-22 | Agfa Healthcare, N.V. | Method of normalising a digital signal representation of an image |
| US6816572B2 (en) | 2002-03-08 | 2004-11-09 | Ge Medical Systems Global Technology Co., Llc | Method, system and computer product for processing dual energy images |
| US7295691B2 (en) * | 2002-05-15 | 2007-11-13 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Computer aided diagnosis of an image set |
| US7263214B2 (en) * | 2002-05-15 | 2007-08-28 | Ge Medical Systems Global Technology Company Llc | Computer aided diagnosis from multiple energy images |
| US7272429B2 (en) * | 2002-11-27 | 2007-09-18 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Methods and apparatus for facilitating a reduction in artifacts |
| US8265728B2 (en) * | 2003-11-26 | 2012-09-11 | University Of Chicago | Automated method and system for the evaluation of disease and registration accuracy in the subtraction of temporally sequential medical images |
| US7835562B2 (en) | 2004-07-23 | 2010-11-16 | General Electric Company | Methods and apparatus for noise reduction filtering of images |
| WO2006055942A2 (fr) * | 2004-11-18 | 2006-05-26 | Compumed, Inc. | Procedes et systemes pour l'analyse de conditions osseuses a l'aide de dispositif de mammographie |
| EP1882449A4 (fr) * | 2005-05-18 | 2010-05-05 | Hitachi Medical Corp | Dispositif de radiographie et programme de traitement d'images |
| EP1915094A2 (fr) * | 2005-08-09 | 2008-04-30 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Systeme et procede d'imagerie par rayons x dynamique a double energie |
| US7412023B2 (en) * | 2006-02-28 | 2008-08-12 | Toshiba Medical Systems Corporation | X-ray diagnostic apparatus |
| US7587022B1 (en) * | 2006-03-23 | 2009-09-08 | General Electric Company | Correlation-based motion estimation of object to be imaged |
| US8761864B2 (en) * | 2006-09-14 | 2014-06-24 | General Electric Company | Methods and apparatus for gated acquisitions in digital radiography |
| US7415093B2 (en) * | 2006-10-30 | 2008-08-19 | General Electric Company | Method and apparatus of CT cardiac diagnostic imaging using motion a priori information from 3D ultrasound and ECG gating |
| US7961925B2 (en) * | 2006-11-14 | 2011-06-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for dual energy image registration |
| JP4575909B2 (ja) * | 2006-11-22 | 2010-11-04 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Ｘ線断層撮影装置 |
| JP5389324B2 (ja) * | 2006-12-18 | 2014-01-15 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Ｘ線断層撮影装置 |
| JP5220309B2 (ja) * | 2006-12-22 | 2013-06-26 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Ｘ線断層撮影装置 |
| US20080170654A1 (en) * | 2007-01-15 | 2008-07-17 | John Eric Tkaczyk | Method and apparatus of ct cardiac diagnostic imaging using a priori motion information from 3d ultrasound and ecg gating |
| US8180124B2 (en) * | 2007-03-22 | 2012-05-15 | Amar Dhanantwari | Registration method for projections in dual energy |
| US7627084B2 (en) * | 2007-03-30 | 2009-12-01 | General Electric Compnay | Image acquisition and processing chain for dual-energy radiography using a portable flat panel detector |
| JP2010525856A (ja) * | 2007-04-23 | 2010-07-29 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | エネルギ依存型投影データから関心領域を画像形成するための画像形成システム |
| JP2008307184A (ja) | 2007-06-13 | 2008-12-25 | Fujifilm Corp | 画像処理装置および画像処理プログラム |
| JP4921253B2 (ja) | 2007-06-13 | 2012-04-25 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置および画像処理プログラム |
| JP2009077839A (ja) * | 2007-09-26 | 2009-04-16 | Fujifilm Corp | 放射線画像処理装置及び処理方法 |
| US8094904B2 (en) * | 2007-09-26 | 2012-01-10 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for bone suppression based on a single x-ray image |
| US20090116722A1 (en) * | 2007-10-25 | 2009-05-07 | Yunqiang Chen | Method and system for soft tissue image reconstruction in gradient domain |
| JP5229865B2 (ja) * | 2007-11-30 | 2013-07-03 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | Ｘ線ｃｔ装置 |
| JP5016518B2 (ja) * | 2008-02-21 | 2012-09-05 | 富士フイルム株式会社 | 位置合わせ装置およびそのプログラム |
| JP5511152B2 (ja) * | 2008-05-14 | 2014-06-04 | 富士フイルム株式会社 | エネルギーサブトラクション方法及び装置 |
| US8199994B2 (en) * | 2009-03-13 | 2012-06-12 | International Business Machines Corporation | Automatic analysis of cardiac M-mode views |
| US8786873B2 (en) | 2009-07-20 | 2014-07-22 | General Electric Company | Application server for use with a modular imaging system |
| US8948488B2 (en) * | 2009-07-31 | 2015-02-03 | General Electric Company | Methods and systems for digitally enhancing an image of a stained material |
| US8199874B2 (en) * | 2009-12-11 | 2012-06-12 | General Electric Company | System and method of mitigating low signal data for dual energy CT |
| US8761478B2 (en) * | 2009-12-15 | 2014-06-24 | General Electric Company | System and method for tomographic data acquisition and image reconstruction |
| US8204172B1 (en) | 2010-03-17 | 2012-06-19 | General Electric Company | System and method of prior image constrained image reconstruction using short scan image data and objective function minimization |
| US9541509B2 (en) | 2010-03-26 | 2017-01-10 | Fujifilm Corporation | Radiation imaging apparatus, radiation imaging method, body movement measuring method, and body movement measuring program |
| US8243882B2 (en) | 2010-05-07 | 2012-08-14 | General Electric Company | System and method for indicating association between autonomous detector and imaging subsystem |
| JP5612371B2 (ja) * | 2010-06-11 | 2014-10-22 | 富士フイルム株式会社 | 画像位置合わせ装置および方法並びにプログラム |
| RU2597073C2 (ru) * | 2012-02-27 | 2016-09-10 | Конинклейке Филипс Н.В. | Формирование спектральных изображений |
| KR101429067B1 (ko) | 2012-06-20 | 2014-08-12 | 삼성전자 주식회사 | 엑스선 영상 장치 및 엑스선 영상 시스템 |
| US9044186B2 (en) | 2012-06-25 | 2015-06-02 | George W. Ma | Portable dual-energy radiographic X-ray perihpheral bone density and imaging systems and methods |
| US10512441B2 (en) | 2013-08-29 | 2019-12-24 | Siemens Healthcare Gmbh | Computed tomography having motion compensation |
| JP6204155B2 (ja) * | 2013-11-11 | 2017-09-27 | 株式会社日立製作所 | 医療用ｘ線測定装置及び検出値列処理方法 |
| EP3034000A1 (fr) * | 2014-12-16 | 2016-06-22 | Agfa Healthcare | Procédé de correction de mouvement dans une radiographie à double énergie |
| GB2533632B (en) * | 2014-12-24 | 2018-01-03 | Gen Electric | Method and system for obtaining low dose tomosynthesis and material decomposition images |
| KR102412122B1 (ko) * | 2015-05-27 | 2022-06-23 | 삼성전자주식회사 | 의료 영상 디스플레이 방법 및 장치 |
| CN110236584B (zh) * | 2019-06-25 | 2022-04-12 | 新里程医用加速器(无锡)有限公司 | 一种双能能谱锥形束ct系统、控制方法、重建方法及装置 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5451793A (en) * | 1991-06-20 | 1995-09-19 | Thomas Jefferson University | Binary screen, system and method for single pulse dual energy radiology |
| US5216252A (en) * | 1991-06-20 | 1993-06-01 | Thomas Jefferson University | Binary screen, system and method for single pulse dual energy radiography |
| US5931780A (en) | 1993-11-29 | 1999-08-03 | Arch Development Corporation | Method and system for the computerized radiographic analysis of bone |
| US6343111B1 (en) * | 2000-09-07 | 2002-01-29 | General Electric Company | Dual energy decomposition using automatically determined cancellation parameters |
| US6917697B2 (en) * | 2001-05-08 | 2005-07-12 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus to automatically determine tissue cancellation parameters in X-ray dual energy imaging |
-
2002
- 2002-01-28 US US10/058,616 patent/US6661873B2/en not_active Expired - Lifetime
-
2003
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Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| MEIJERING E H W ET AL: "Retrospective motion correction in digital subtraction angiography: a review", IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING IEEE USA, vol. 18, no. 1, January 1999 (1999-01-01), pages 2 - 21, XP002320725, ISSN: 0278-0062 * |
| PICKENS D R ET AL: "DIGITAL IMAGE MOTION CORRECTION BY SPATIAL WARP METHODS", MEDICAL PHYSICS, AMERICAN INSTITUTE OF PHYSICS. NEW YORK, US, vol. 14, no. 1, 1987, pages 56 - 61, XP000885115, ISSN: 0094-2405 * |
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