RU2019107567A - Геометрическое согласование, коррекция движения образца и нормализация интенсивности проекций компьютерной томографии с помощью оптимизации пи-линий - Google Patents

Геометрическое согласование, коррекция движения образца и нормализация интенсивности проекций компьютерной томографии с помощью оптимизации пи-линий Download PDF

Info

Publication number
RU2019107567A
RU2019107567A RU2019107567A RU2019107567A RU2019107567A RU 2019107567 A RU2019107567 A RU 2019107567A RU 2019107567 A RU2019107567 A RU 2019107567A RU 2019107567 A RU2019107567 A RU 2019107567A RU 2019107567 A RU2019107567 A RU 2019107567A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
projections
pair
data
line
detector
Prior art date
Application number
RU2019107567A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2776773C2 (ru
RU2019107567A3 (ru
Inventor
Эндрю М. КИНГСТОН
Олаф ДЕЛЬГАДО-ФРИДРИХС
Гленн Р. МАЙЕРС
Шейн Дж. ЛЭТАМ
Эдриан П. ШЕППАРД
Тронд К. ВАРСЛОТ
Петр СТРЕЛЕЦ
Original Assignee
Феи Компани
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 Феи Компани filed Critical Феи Компани
Publication of RU2019107567A publication Critical patent/RU2019107567A/ru
Publication of RU2019107567A3 publication Critical patent/RU2019107567A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2776773C2 publication Critical patent/RU2776773C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/30Accessories, mechanical or electrical features
    • G01N2223/33Accessories, mechanical or electrical features scanning, i.e. relative motion for measurement of successive object-parts
    • G01N2223/3307Accessories, mechanical or electrical features scanning, i.e. relative motion for measurement of successive object-parts source and detector fixed; object moves
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40Imaging
    • G01N2223/401Imaging image processing
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40Imaging
    • G01N2223/419Imaging computed tomograph

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Claims (36)

1. Способ, включающий:
получение некоторого количества проекций образца, причем каждую проекцию получают в различном положении на траектории вокруг образца;
определение пар противоположных проекций из некоторого количества проекций на основе соответствующей пи–линии; и
определение степени несоответствия между данными соответствующей пи–линии для каждой пары противоположных проекций, причем данные пи–линий основаны по меньшей мере частично на результатах измерений.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что определение величины несоответствия между данными определенной пи–линии для каждой пары противоположных проекций включает нахождение разности между данными детектора для пи–линии, относящейся к каждой проекции из каждой пары противоположных проекций.
3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что данные детектора для пи–линии, относящейся к обеим проекциям из каждой пары противоположных проекций, основаны на данных из пикселя детектора или интерполированных данных из двух или более соседних пикселей детектора.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что пи–линия представляет собой линейную траекторию, относящуюся к обеим проекциям из каждой пары противоположных проекций, который проходит одинаковый путь через образец и местоположения источника для обеих проекций из каждой пары противоположных проекций.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что результаты измерений представляют собой первичные данные по интенсивности.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что результаты измерений представляют собой первичные данные по интенсивности, прошедшие один или несколько этапов предварительной обработки.
7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что один или более этапов предварительной обработки включают коррекцию для светлого поля.
8. Способ по п. 6, отличающийся тем, что один или более этапов предварительной обработки включает коррекцию для темного поля.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что несоответствие возникает в результате рассогласования между противоположными парами проекций, изменения интенсивности источника или сочетания вышеуказанного.
10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что траекторию выбирают как одну из следующих траекторий: спиральной, двойной спиральной и заполняющей пространство КП.
11. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап, на котором каждую пару противоположных проекций согласовывают путем минимизации разности данных детектора, относящейся к соответствующим пи–линиям, для каждой пары противоположных проекций.
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что минимизация разности данных детектора, относящейся к соответствующим пи–линиям, включает для каждой проекции, смещение местоположения детектора и/или его ориентации, и/или местоположения источника до момента завершения минимизации разности данных детектора для пи–линий.
13. Способ по п. 11, отличающийся тем, что согласование каждой пары противоположных проекций включает итеративную минимизацию несоответствия между соответствующими данными пи–линий для каждой пары противоположных проекций.
14. Способ по п. 11, отличающийся тем, что согласование каждой пары противоположных проекций включает общую минимизацию несоответствия пи–линий для каждой пары противоположных проекций.
15. Система компьютерной томографии, содержащая:
источник для эмиссии рентгеновских лучей;
детектор для обнаружения рентгеновских лучей после их прохождения через образец или около него; и
контроллер, сопряженный для управления источником и детектором, причем контроллер дополнительно содержит управляющую программу, выполнение которой дает контролеру команду на выполнение следующих действий:
получения некоторого количества проекций образца, причем каждую такую проекцию получают в различном положении на траектории вокруг образца;
определения пар противоположных проекций из некоторого количества проекций образца на основе соответствующей пи–линии; и
определения степени несоответствия между соответствующими данными пи–линии для каждой пары противоположных проекций, для которых данные пи–линии основаны по меньшей мере частично на результатах измерения величины ослабления
16. Система компьютерной томографии по п. 15, отличающаяся тем, что управляющая программа, которая дает контроллеру команду на определение степени несоответствия между соответствующими данными пи–линии для каждой пары противоположных проекций, дополнительно содержит код, выполнение которого дает команду контроллеру на нахождение разности между данными детектора для пи–линии, относящейся к каждой проекции из каждой пары противоположных проекций.
17. Система компьютерной томографии по п. 15, отличающаяся тем, что данные детектора для пи–линии, относящейся к обеим проекциям из каждой пары противоположных проекций, основаны на данных из пикселя детектора или интерполированных данных из двух или более соседних пикселей детектора.
18. Система компьютерной томографии по п. 15, отличающаяся тем, что пи–линия представляет собой линейную траекторию, относящуюся к обеим проекциям из каждой пары противоположных проекций, который проходит одинаковый путь через образец и местоположения источника для обеих проекций из каждой пары противоположных проекций.
19. Система компьютерной томографии по п. 15, отличающаяся тем, что результаты измерений представляют собой первичные данные по интенсивности.
20. Система компьютерной томографии по п. 15, отличающаяся тем, что результаты измерений представляют собой первичные данные по интенсивности, прошедшие один или несколько этапов предварительной обработки.
21. Система компьютерной томографии по п. 20, отличающаяся тем, что один или более этапов предварительной обработки включают коррекцию для светлого поля.
22. Система компьютерной томографии по п. 15, отличающаяся тем, что несоответствие возникает в результате рассогласования между противоположными парами проекций, изменения интенсивности источника или сочетания вышеуказанного.
23. Система компьютерной томографии по п. 15, отличающаяся тем, что траекторию выбирают как одну из следующих траекторий: спиральной, двойной спиральной и заполняющей пространство КП.
24. Система компьютерной томографии по п. 15, отличающаяся тем, что контроллер содержит управляющую программу, выполнение которой дает команду контроллеру на согласование каждой пары противоположных проекций путем минимизации разности данных на детекторе, относящейся к соответствующей пи–линии для каждой пары противоположных проекций.
25. Система компьютерной томографии по п. 24, отличающаяся тем, что управляющая программа, которая дает контроллеру команду на выполнение минимизации разницы данных детектора, относящихся к пи–линии, дополнительно содержит код, выполнение которого дает контроллеру команду на выполнение для каждой проекции смещения местоположения детектора и/или его ориентации, и/или местоположения источника до момента завершения минимизации разности данных детектора для пи–линий.
26. Система компьютерной томографии по п. 24, отличающаяся тем, что управляющая программа, которая дает контроллеру команду на выполнение согласования противоположных проекций, дополнительно содержит код, выполнение которого дает контроллеру команду на выполнение итеративной минимизации несоответствия между соответствующими данными пи–линий для каждой пары противоположных проекций.
27. Система компьютерной томографии по п. 24, отличающаяся тем, что управляющая программа, которая дает контроллеру команду на выполнение согласования противоположных проекций, дополнительно содержит код, выполнение которого дает контроллеру команду на проведение общей минимизации несоответствия пи–линий для каждой пары противоположных проекций.
RU2019107567A 2018-03-20 2019-03-18 Геометрическое совмещение, коррекция движения образца и нормализация интенсивности проекций компьютерной томографии с помощью оптимизации пи-линий RU2776773C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/926,621 US11175242B2 (en) 2018-03-20 2018-03-20 Geometric alignment, sample motion correction, and intensity normalization of computed tomography projections using pi-line optimization
US15/926,621 2018-03-20

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2019107567A true RU2019107567A (ru) 2020-09-18
RU2019107567A3 RU2019107567A3 (ru) 2022-01-25
RU2776773C2 RU2776773C2 (ru) 2022-07-26

Family

ID=

Also Published As

Publication number Publication date
JP7166964B2 (ja) 2022-11-08
CN110308165A (zh) 2019-10-08
JP2019164132A (ja) 2019-09-26
CN110308165B (zh) 2024-06-11
AU2019201125A1 (en) 2019-10-10
AU2019201125B2 (en) 2023-08-03
RU2019107567A3 (ru) 2022-01-25
US20190293574A1 (en) 2019-09-26
US11175242B2 (en) 2021-11-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110114191B (zh) 机器人控制装置以及校准方法
US9438897B2 (en) Method and apparatus for automatic camera calibration using one or more images of a checkerboard pattern
US10725060B2 (en) Image-based tray alignment and tube slot localization in a vision system
JP2016534550A5 (ru)
US10928448B2 (en) Automated scan chain diagnostics using emission
JP6301045B1 (ja) ロボット制御装置およびキャリブレーション方法
CN104039233A (zh) 使用迭代近似法的x射线计算机断层摄影装置(x射线ct装置)
JP2012053770A (ja) 動きベクトル検出装置
CN105224941B (zh) 对象辨识与定位方法
JP2016015536A5 (ru)
RU2019107567A (ru) Геометрическое согласование, коррекция движения образца и нормализация интенсивности проекций компьютерной томографии с помощью оптимизации пи-линий
Kim et al. Rrd-slam: Radial-distorted rolling-shutter direct slam
JP2023166550A (ja) コンピュータ断層撮影撮像のための散乱補正
EP3574476A1 (en) 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
Miranda-Luna et al. A simplified method of endoscopic image distortion correction based on grey level registration
CN107644447B (zh) 用于基于运动补偿的ct数据重建的设备和方法
EP3006085B1 (en) Radiograph analysis device, radiation treatment system, marker area detection method and program
TWI712817B (zh) 在計量工具中藉由影像分級之直接聚焦
US10373350B2 (en) Apparatus and method for CT data reconstruction based on motion compensation
WO2019139587A1 (en) Learning view-invariant local patch representations for pose estimation
Kang et al. Reference free method for robot CT imaging geometry estimation
JP2016524167A (ja) 能動画素アレイセンサを用いたx線回折ベースの欠陥画素補正方法
WO2017188559A1 (en) Method of image reconstruction in computed tomography
CN106910165B (zh) 修复原始ct投影数据的方法及装置、ct成像系统
Krähenbühl et al. Robust knot segmentation by knot pith tracking in 3D tangential images