RU2014105565A

RU2014105565A - Обработка изображений для спектральной компьютерной томографии

Info

Publication number: RU2014105565A
Application number: RU2014105565/08A
Authority: RU
Inventors: Лиран ГОШЕН
Original assignee: Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date: 2011-07-15
Filing date: 2012-07-10
Publication date: 2015-08-27
Also published as: US9547889B2; JP2014522693A; CN103649990B; RU2612575C2; CN103649990A; JP6100772B2; US10147168B2; WO2013011418A2; EP2732431B1; US20140133729A1; EP2732431A2; WO2013011418A3; US20170124686A1

Abstract

1. Способ, содержащий этапы, на которых:оценивают локальное шумовое значение для одного или более вокселов спектрального изображения из набора спектральных изображений, соответствующих различным энергетическим диапазонам, создавая шумовую модель для спектрального изображения;оценивают модели локальных структур для воксела спектрального изображения, основываясь на соответствующей шумовой модели;выбирают одну из моделей локальных структур для воксела, основываясь на заданных критериях выбора модели; иудаляют шум воксела, основываясь на выбранной модели локальной структуры, заменяя значение воксела значением, оцененным на основе выбранной модели локальной структуры, в которой для множества вокселов множества спектральных изображений из набора спектральных изображений удален шум, создавая набор спектральных изображений с удаленным шумом.2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, выполняемые перед выбором одной из моделей локальных структур для воксела, основываясь на заданных критериях выбора модели, на которых:подгоняют набор моделей локальных структур к трехмерному окружению вокселов в изображении вокруг воксела в изображении; ивыбирают одну из моделей локальных структур для воксела, основываясь на подгонке и заданных критериях выбора модели.3. Способ по любому из п.п. 1 и 2, в котором спектральные изображения формируются с использованием данных, полученных во время первого сканирования дозы, и удаление шума спектральных изображений создает набор изображений, которые имеют некоторое количество шума изображения, которое находится на том же самом уровне шума изображения, что и для спектрал�

Claims

1. Способ, содержащий этапы, на которых:

оценивают локальное шумовое значение для одного или более вокселов спектрального изображения из набора спектральных изображений, соответствующих различным энергетическим диапазонам, создавая шумовую модель для спектрального изображения;

оценивают модели локальных структур для воксела спектрального изображения, основываясь на соответствующей шумовой модели;

выбирают одну из моделей локальных структур для воксела, основываясь на заданных критериях выбора модели; и

удаляют шум воксела, основываясь на выбранной модели локальной структуры, заменяя значение воксела значением, оцененным на основе выбранной модели локальной структуры, в которой для множества вокселов множества спектральных изображений из набора спектральных изображений удален шум, создавая набор спектральных изображений с удаленным шумом.

2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, выполняемые перед выбором одной из моделей локальных структур для воксела, основываясь на заданных критериях выбора модели, на которых:

подгоняют набор моделей локальных структур к трехмерному окружению вокселов в изображении вокруг воксела в изображении; и

выбирают одну из моделей локальных структур для воксела, основываясь на подгонке и заданных критериях выбора модели.

3. Способ по любому из п.п. 1 и 2, в котором спектральные изображения формируются с использованием данных, полученных во время первого сканирования дозы, и удаление шума спектральных изображений создает набор изображений, которые имеют некоторое количество шума изображения, которое находится на том же самом уровне шума изображения, что и для спектральных изображений, сформированных с помощью данных, полученных во время второго сканирования дозы, причем доза для второго сканирования дозы выше, чем доза первого сканирования дозы.

4. Способ по любому из п.п. 1 и 2, дополнительно содержащий этапы, на которых:

используют минимизацию методом наименьших квадратов для подгонки моделей; и

взвешивают минимизацию методом наименьших квадратов с весовым коэффициентом, причем весовой коэффициент содержит первый весовой компонент, который взвешивает трехмерное окружение вокселов вокруг воксела, основываясь на расстоянии интенсивности воксела между соседними вокселами и вокселом.

5. Способ по п. 4, в котором первый весовой компонент является функцией локального шумового значения воксела.

6. Способ по п. 4, в котором веса весовых коэффициентов содержат второй компонент взвешивания, который взвешивает трехмерное окружение вокруг воксела, основываясь на пространственном расстоянии между соседними вокселами и вокселом.

7. Способ по любому из п.п. 1 и 2, в котором модели локальных структур содержат по меньшей мере две шумовых модели, в котором по меньшей мере две модели локальных структур содержат по меньшей мере постоянную модель, которая моделирует однородные области, и полиномную модель второго порядка, которая моделирует неоднородные области.

8. Способ по п. 6, дополнительно содержащий этап, на котором:

выбирают модель локальной структуры из числа подогнанных шумовых моделей для удаления шумов воксела, основываясь на заданном соотношении между отношением локальных стандартных отклонений по меньшей мере двух моделей локальных структур и заданным порогом.

9. Вычислительное устройство (118), содержащее:

блок (202) оценки шума, который оценивает шумовую структуру спектрального изображения из набора спектральных изображений, соответствующих различным энергетическим диапазонам, причем шумовая структура используется для оценки моделей локальных структур воксела спектрального изображения; и

селектор (304) модели, который выбирает одну из моделей локальных структур для воксела, основываясь на заданных критериях выбора модели.

10. Вычислительное устройство по п. 9, дополнительно содержащее:

блок (302) подгонки модели, который подгоняет набор моделей локальных структур к трехмерному окружению вокселов в изображении вокруг воксела в изображении, причем селектор модели выбирает одну из моделей локальных структур для воксела, основываясь на подгонке и заданных критериях выбора модели.

11. Вычислительное устройство по любому из п.п. 9 и 10, дополнительно содержащее:

устройство (204) удаления спектрального шума, которое удаляет шум воксела, основываясь на выбранной модели локальной структуры, посредством замены значения воксела на значение, оцененное, основываясь на выбранной модели локальной структуры, причем для множества вокселов множества спектральных изображений из набора спектральных изображений удаляется шум, создавая набор спектральных изображений с удаленным шумом.