RU2014143489A - Итеративная реконструкция изображения с регуляризацией - Google Patents

Итеративная реконструкция изображения с регуляризацией Download PDF

Info

Publication number
RU2014143489A
RU2014143489A RU2014143489A RU2014143489A RU2014143489A RU 2014143489 A RU2014143489 A RU 2014143489A RU 2014143489 A RU2014143489 A RU 2014143489A RU 2014143489 A RU2014143489 A RU 2014143489A RU 2014143489 A RU2014143489 A RU 2014143489A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
regularization
scaling
scaling factor
image
projection data
Prior art date
Application number
RU2014143489A
Other languages
English (en)
Inventor
Кевин Мартин БРАУН
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2014143489A publication Critical patent/RU2014143489A/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/005Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00Image generation
    • G06T2211/40Computed tomography
    • G06T2211/424Iterative

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Generation (AREA)

Abstract

1. Способ, содержащий:масштабирование параметра регуляризации алгоритма корректировки итеративного алгоритма реконструкции с регуляризацией с использованием значения масштабирования,причем значение масштабирования можно изменять по меньшей мере в одном измерении, тем самым изменяя регуляризацию итеративной реконструкции по меньшей мере в одном измерении; ипри этом алгоритм корректировки включает в себя постоянный параметр регуляризации;при этом масштабирование включает в себя умножение постоянного параметра регуляризации на значение масштабирования каждой корректировки; иитеративную реконструкцию изображения на основе по меньшей мере алгоритма корректировки, изменяемого масштабированного параметра регуляризации и проекционных данных.2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:вычисление значения масштабирования как функции проекционных данных.3. Способ по п. 2, дополнительно содержащий:вычисление значения масштабирования посредством вычисления квадратного корня обратной проекции проекционных данных.4. Способ по любому из пп. 1-3, в котором шум в проекционных данных пропорционален интенсивности проекционных данных.5. Способ по любому из пп. 1-3, в котором значение масштабирования изменяет регуляризацию таким образом, чтобы в областях изображения, где общее или среднее число детектированных фотонов больше, интенсивность регуляризации была более существенной, а в областях изображения, где число детектированных фотонов меньше, интенсивность регуляризации была менее существенной.6. Способ по п. 5, в котором масштабирование регуляризации в областях изображения, где общее или среднее число детектированных фотоно

Claims (15)

1. Способ, содержащий:
масштабирование параметра регуляризации алгоритма корректировки итеративного алгоритма реконструкции с регуляризацией с использованием значения масштабирования,
причем значение масштабирования можно изменять по меньшей мере в одном измерении, тем самым изменяя регуляризацию итеративной реконструкции по меньшей мере в одном измерении; и
при этом алгоритм корректировки включает в себя постоянный параметр регуляризации;
при этом масштабирование включает в себя умножение постоянного параметра регуляризации на значение масштабирования каждой корректировки; и
итеративную реконструкцию изображения на основе по меньшей мере алгоритма корректировки, изменяемого масштабированного параметра регуляризации и проекционных данных.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
вычисление значения масштабирования как функции проекционных данных.
3. Способ по п. 2, дополнительно содержащий:
вычисление значения масштабирования посредством вычисления квадратного корня обратной проекции проекционных данных.
4. Способ по любому из пп. 1-3, в котором шум в проекционных данных пропорционален интенсивности проекционных данных.
5. Способ по любому из пп. 1-3, в котором значение масштабирования изменяет регуляризацию таким образом, чтобы в областях изображения, где общее или среднее число детектированных фотонов больше, интенсивность регуляризации была более существенной, а в областях изображения, где число детектированных фотонов меньше, интенсивность регуляризации была менее существенной.
6. Способ по п. 5, в котором масштабирование регуляризации в областях изображения, где общее или среднее число детектированных фотонов больше, противодействует более существенному значению корректировки алгоритма корректировки.
7. Способ по п. 5, в котором масштабирование регуляризации в областях изображения, где общее или среднее число детектированных фотонов меньше, противодействует менее существенному значению корректировки алгоритма корректировки.
8. Способ по любому из пп. 1-3, в котором масштабирование изменяет регуляризацию по меньшей мере в двух измерениях.
9. Способ по любому из пп. 1-3, в котором масштабирование изменяет регуляризацию по меньшей мере в трех измерениях.
10. Устройство (112) реконструкции, содержащее:
банк (206) алгоритмов коэффициента масштабирования по меньшей мере с одним алгоритмом (204) коэффициента масштабирования;
генератор (202) коэффициента масштабирования, который генерирует коэффициент масштабирования параметра регуляризации на основе по меньшей мере одного алгоритма коэффициента масштабирования;
банк (212) алгоритмов корректировки по меньшей мере с одним итеративным алгоритмом (210) корректировки реконструкции, использующим параметр регуляризации; и
корректор (208) изображения, который обрабатывает проекционные данные сканирования и реконструирует изображение на основе по меньшей мере одного итеративного алгоритма реконструкции и коэффициента масштабирования параметра регуляризации,
при этом корректор изображения умножает параметр регуляризации на коэффициент масштабирования при обработке проекционных данных, и
коэффициент масштабирования изменяет параметр регуляризации итеративного алгоритма реконструкции по меньшей мере в одном измерении.
11. Устройство реконструкции по п. 10, в котором генератор коэффициента масштабирования генерирует коэффициент масштабирования параметра регуляризации как функцию проекционных данных.
12. Устройство реконструкции по п. 11, в котором генератор коэффициента масштабирования генерирует коэффициент масштабирования параметра регуляризации как квадратный корень обратной проекции проекционных данных.
13. Устройство реконструкции по любому из пп. 10-12, в котором шум проекционных данных пропорционален интенсивности проекционных данных.
14. Устройство реконструкции по любому из пп. 10-12, в котором коэффициент масштабирования изменяет регуляризацию таким образом, чтобы в областях изображения, где общее или среднее число детектированных фотонов больше, интенсивность регуляризации была более существенной, а в областях изображения, где число детектированных фотонов меньше, интенсивность регуляризации была менее существенной,
при этом масштабирование регуляризации в областях изображения, где общее или среднее число детектированных фотонов больше, противодействует более существенному значению корректировки алгоритма корректировки, а масштабирование регуляризации в областях изображения, где общее или среднее число детектированных фотонов меньше, противодействует менее существенному значению корректировки алгоритма корректировки.
15. Устройство реконструкции по любому из пп. 10-12, дополнительно содержащее:
консоль (120), которая визуально представляет множество алгоритмов коэффициента масштабирования и принимает сигнал, указывающий на выбранный пользователем один из множества алгоритмов коэффициента масштабирования, причем генератор коэффициента масштабирования генерирует коэффициент масштабирования параметра регуляризации на основе выбранного пользователем одного из множества алгоритмов коэффициента масштабирования.
RU2014143489A 2012-03-29 2013-03-22 Итеративная реконструкция изображения с регуляризацией RU2014143489A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261617094P 2012-03-29 2012-03-29
US61/617,094 2012-03-29
PCT/IB2013/052298 WO2013144804A1 (en) 2012-03-29 2013-03-22 Iterative image reconstruction with regularization

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2014143489A true RU2014143489A (ru) 2016-05-27

Family

ID=48521371

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014143489A RU2014143489A (ru) 2012-03-29 2013-03-22 Итеративная реконструкция изображения с регуляризацией

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9449404B2 (ru)
EP (1) EP2831844B1 (ru)
JP (1) JP6158910B2 (ru)
CN (1) CN104471615B (ru)
RU (1) RU2014143489A (ru)
WO (1) WO2013144804A1 (ru)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016135044A1 (en) * 2015-02-25 2016-09-01 Koninklijke Philips N.V. A method for the reconstruction of quantitative iodine maps using energy resolved tomography
US10740877B2 (en) * 2016-04-05 2020-08-11 Koninklijke Philips N.V. Medical image processing
EP3566209B1 (en) * 2017-01-06 2021-11-03 Koninklijke Philips N.V. Standardized uptake value (suv) guided reconstruction control for improved outcome robustness in positron emission tomography (pet) imaging
CN107638189B (zh) * 2017-10-25 2021-06-01 东软医疗系统股份有限公司 Ct成像方法和装置
WO2019149359A1 (en) 2018-01-31 2019-08-08 Mitos Gmbh Method for image reconstruction of an object, in particular based on computed-tomography image reconstruction, and apparatus, system and computer program product for the same
JP6950661B2 (ja) 2018-10-29 2021-10-13 株式会社デンソー 電池監視装置
US10685461B1 (en) 2018-12-20 2020-06-16 Canon Medical Systems Corporation Apparatus and method for context-oriented iterative reconstruction for computed tomography (CT)
WO2023114923A1 (en) * 2021-12-17 2023-06-22 The Regents Of The University Of California Fusion of deep-learning based image reconstruction with noisy image measurements

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5708690A (en) * 1996-10-11 1998-01-13 General Electric Company Methods and apparatus for helical image reconstruction in a computed tomography fluoro system
US7272205B2 (en) * 2004-11-17 2007-09-18 Purdue Research Foundation Methods, apparatus, and software to facilitate computing the elements of a forward projection matrix
EP1861824B1 (en) * 2005-03-16 2018-09-26 Koninklijke Philips N.V. Method and device for the iterative reconstruction of tomographic images
WO2006097871A1 (en) 2005-03-17 2006-09-21 Philips Intellectual Property & Standards Gmbh Method and device for the iterative reconstruction of cardiac images
US8538099B2 (en) 2005-03-23 2013-09-17 General Electric Company Method and system for controlling image reconstruction
DE102009014723B4 (de) * 2009-03-25 2012-10-25 Siemens Aktiengesellschaft Kontrastabhängige Regularisierungsstärke bei der iterativen Rekonstruktion von CT-Bildern
US8111893B2 (en) 2009-06-09 2012-02-07 Wisconsin Alumni Research Foundation Method for dynamic prior image constrained image reconstruction
US8705831B2 (en) 2009-09-24 2014-04-22 Koninklijke Philips N.V. System and method for generating an image of a region of interest
US8498465B2 (en) 2009-09-29 2013-07-30 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Accurate determination of the shape and localization of metallic object(s) in X-ray CT imaging
US8483463B2 (en) * 2010-05-19 2013-07-09 Wisconsin Alumni Research Foundation Method for radiation dose reduction using prior image constrained image reconstruction
DE102010022306A1 (de) 2010-06-01 2011-12-01 Siemens Aktiengesellschaft Iterative CT-Bildrekonstruktion in Kombination mit einem vierdimensionalen Rauschfilter
US20130129178A1 (en) * 2010-08-04 2013-05-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and system for iterative image reconstruction
US8731269B2 (en) * 2011-10-19 2014-05-20 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and system for substantially reducing artifacts in circular cone beam computer tomography (CT)
JP6223990B2 (ja) * 2011-11-23 2017-11-01 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. イメージ領域のノイズ除去

Also Published As

Publication number Publication date
CN104471615A (zh) 2015-03-25
US9449404B2 (en) 2016-09-20
US20150049930A1 (en) 2015-02-19
WO2013144804A1 (en) 2013-10-03
JP6158910B2 (ja) 2017-07-05
JP2015516831A (ja) 2015-06-18
EP2831844B1 (en) 2017-08-23
CN104471615B (zh) 2018-05-01
EP2831844A1 (en) 2015-02-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2014143489A (ru) Итеративная реконструкция изображения с регуляризацией
Tong et al. Properties and mitigation of edge artifacts in PSF-based PET reconstruction
JP2014514048A5 (ru)
RU2013147816A (ru) Изображение с зависящим от контрастности разрешением
JP2015043495A5 (ru)
JP2012054827A5 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び記憶媒体
JP2013542018A5 (ru)
JP2010273142A5 (ru)
JP2016506504A5 (ru)
WO2015042939A1 (en) Method and system for intra-oral imaging using hdr imagine and highlight removal
JP2018148318A5 (ru)
JP2013009274A5 (ru)
JP2013191030A5 (ru)
JP2017167402A5 (ru)
JP2014121019A5 (ru)
EP3174008A1 (en) Method and apparatus for determining a sharpness metric of an image
JP2013543784A5 (ru)
Lv et al. Deblurring Poisson noisy images by total variation with overlapping group sparsity
JP2009031870A5 (ru)
JP2013219736A5 (ru)
JP2015009126A5 (ru)
JP2011028743A5 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
EP2639768A3 (en) Image generating method, image generating apparatus and radiation tomographic imaging apparatus, and program therefor
JP2015088832A5 (ru)
CN103985088B (zh) 利用加权微分约束的红外条纹非均匀性校正方法

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20170718