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 PDFInfo
- 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
Links
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 title claims 14
- 238000010606 normalization Methods 0.000 title 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title 1
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 14
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims 6
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims 5
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating 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
- G01N23/02—Investigating 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
- G01N23/04—Investigating 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
- G01N23/046—Investigating 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]
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/30—Accessories, mechanical or electrical features
- G01N2223/33—Accessories, mechanical or electrical features scanning, i.e. relative motion for measurement of successive object-parts
- G01N2223/3307—Accessories, mechanical or electrical features scanning, i.e. relative motion for measurement of successive object-parts source and detector fixed; object moves
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/40—Imaging
- G01N2223/401—Imaging image processing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
- G01N2223/40—Imaging
- G01N2223/419—Imaging computed tomograph
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (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.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US15/926,621 | 2018-03-20 | ||
| 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 |
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 |
| US11175242B2 (en) | 2021-11-16 |
| US20190293574A1 (en) | 2019-09-26 |
| JP2019164132A (ja) | 2019-09-26 |
| AU2019201125B2 (en) | 2023-08-03 |
| CN110308165B (zh) | 2024-06-11 |
| AU2019201125A1 (en) | 2019-10-10 |
| RU2019107567A3 (ru) | 2022-01-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| 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 | |
| CN106408609B (zh) | 一种基于双目视觉的并联机构末端运动位姿检测方法 | |
| WO2018163450A1 (ja) | ロボット制御装置およびキャリブレーション方法 | |
| AU2017251725A1 (en) | Calibration of projection systems | |
| RU2019111289A (ru) | Траектории сканирования для томографии области интереса | |
| JP5983209B2 (ja) | 移動体検出方法 | |
| US10928448B2 (en) | Automated scan chain diagnostics using emission | |
| 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) | |
| RU2019107567A (ru) | Геометрическое согласование, коррекция движения образца и нормализация интенсивности проекций компьютерной томографии с помощью оптимизации пи-линий | |
| CN107644447B (zh) | 用于基于运动补偿的ct数据重建的设备和方法 | |
| Kim et al. | Rrd-slam: Radial-distorted rolling-shutter direct slam | |
| US20210049794A1 (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 | |
| EP3006085B1 (en) | Radiograph analysis device, radiation treatment system, marker area detection method and program | |
| WO2017188559A1 (en) | Method of image reconstruction in computed tomography | |
| JPWO2020110410A5 (ru) | ||
| US10373350B2 (en) | Apparatus and method for CT data reconstruction based on motion compensation | |
| KR102454975B1 (ko) | 딥러닝 기반 고화질 엑스레이 영상 생성 방법, 장치 및 프로그램 | |
| CN105222730A (zh) | 一种基于图像复原的工业ct几何尺寸测量方法 | |
| US20200334519A1 (en) | Learning View-Invariant Local Patch Representations for Pose Estimation | |
| Andriiashen et al. | X-ray image generation as a method of performance prediction for real-time inspection: a case study | |
| Abboud et al. | Inline photometrically calibrated hybrid visual slam | |
| US12254694B2 (en) | Image-based tube top circle detection with multiple candidates | |
| Krähenbühl et al. | Robust knot segmentation by knot pith tracking in 3D tangential images |