RU2586968C2 - Уменьшение уровня шума в низкодозной компьютерной томографии - Google Patents
Уменьшение уровня шума в низкодозной компьютерной томографии Download PDFInfo
- Publication number
- RU2586968C2 RU2586968C2 RU2013123937/14A RU2013123937A RU2586968C2 RU 2586968 C2 RU2586968 C2 RU 2586968C2 RU 2013123937/14 A RU2013123937/14 A RU 2013123937/14A RU 2013123937 A RU2013123937 A RU 2013123937A RU 2586968 C2 RU2586968 C2 RU 2586968C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- projection
- photons
- detected photons
- noise level
- noise reduction
- Prior art date
Links
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 title abstract description 13
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 55
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 5
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000005865 ionizing radiation Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
- G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20004—Adaptive image processing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам компьютерной томографии. Система формирования изображений содержит источник, который вращается вокруг области обследования и излучает радиацию, которая пересекает область обследования, радиационно-чувствительную детекторную матрицу, устройство оценки, которое определяет, уменьшен ли уровень шума в проекции, на основании числа обнаруженных фотонов для проекции, и аппарат уменьшения уровня шума в данных проекции на основании числа обнаруженных фотонов для проекции, при этом по меньшей мере одна проекция включает в себя число обнаруженных фотонов, которое соответствует заранее заданному пороговому значению числа фотонов, и уровень шума в которой не уменьшен, и по меньшей мере одна проекция включает в себя число обнаруженных фотонов, которое не соответствует заранее заданному пороговому значению числа фотонов, и уровень шума в которой уменьшен. Способ уменьшения уровня шума в проекции заключается в получении данных проекции, генерированных системой формирования изображений, определении оцененного числа обнаруженных фотонов для двумерной проекции данных проекции и генерировании сигнала, являющегося его показателем, и уменьшении уровня шума в проекции на основании упомянутого сигнала. Использование изобретений позволяет уменьшить уровень шума на основании изображения. 2 н. и 11 з.п. ф-лы, 3 ил.
Description
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Следующее описание относится, главным образом, к уменьшению уровня шума в данных и находит конкретное применение в компьютерной томографии (КТ), а также пригодно и в других способах визуализации, таких как гибридная ПЭТ/КТ система, цифровая рентгенографическая система и/или другой способ визуализации.
Сканер многосрезовой компьютерной томографии (КТ) включает в себя рентгеновскую трубку, установленную на вращающейся раме, которая вращается вокруг области обследования вокруг продольной или вертикальной оси. Рентгеновская трубка излучает радиацию, которая пересекает область обследования и субъект или объект внутри нее. Двумерная детекторная матрица образует угловую дугу напротив области обследования относительно рентгеновской трубки. Детекторная матрица включает в себя множество рядов детекторов, которые расположены в линию по отношению друг к другу и вытянуты вдоль вертикальной оси. Детекторы обнаруживают радиацию, которая пересекает область обследования и субъект или объект внутри нее, и генерируют данные проекции, являющиеся ее показателем. Устройство восстановления обрабатывает данные проекции и восстанавливает являющиеся ее показателем данные трехмерного (3D) объемного изображения. Данные объемного изображения обрабатываются для генерирования одного или более изображений области обследования, включая участок субъекта или объекта, расположенный внутри нее.
К сожалению, КТ сканеры излучают ионизирующую радиацию и, таким образом, подвергают пациента ионизирующей радиации, что может повысить риск рака. В общем случае доза радиации, проникшая в пациента, зависит от множества факторов, включая, но не ограничиваясь, ток трубки (мА/с), напряжение в трубке (пиковое напряжение в киловольтах), время вращения вокруг поперечной оси/пребывания в зоне воздействия (для спирального сканирования), толщина и расстояние между срезами (для осевого сканирования), число исследующих сканеров и телосложение пациента (например, более полное или худощавое). Проникшую дозу радиации можно сократить путем уменьшения тока трубки, напряжения в трубке и/или числа сканеров и увеличения вращения вокруг поперечной оси, толщины среза и/или расстояния между срезами. Однако шум изображения обратно пропорционален дозе радиации, и, таким образом, сокращение дозы радиации не только сокращает дозу, проникшую в пациента, но также увеличивает шум изображения в полученных данных, что распространяется на изображения во время восстановления, приводя к ухудшению качества изображения (то есть, более «шумным» изображениям), что может ухудшить диагностическую ценность процедуры.
Были применены алгоритмы уменьшения уровня шума на основании изображения. Однако они испытывают трудность при обработке «полосатых» изображений, где шум сильно коррелирует с соседними объемными элементами данных изображения. В общем случае, очень низкие уровни фотонного потока в измерениях проекций приводят к полосам в восстановленных изображениях. Также, когда среднее число обнаруженных фотонов очень мало (например, <10), то логарифмическая операция приводит к смещению, которое может проявиться в изображениях как сдвинутое среднее КТ число. Итеративные восстановления, такие как восстановления на основе метода максимального правдоподобия (МП), потенциально могут создать улучшенные изображения в таких случаях. Однако такие восстановления на основе МП весьма дороги в вычислительном отношении, что в настоящее время препятствует их широкому применению на практике.
Аспекты настоящего применения направлены на решение вышеуказанных и других проблем.
В соответствии с одним аспектом, система включает в себя источник, который вращается вокруг области обследования и излучает радиацию, которая пересекает область обследования, радиационно-чувствительную детекторную матрицу, которая обнаруживает радиацию, пересекающую область обследования, и генерирует данные проекции, являющиеся показателем обнаруженной радиации, и устройство уменьшения уровня шума в данных проекции, которое уменьшает уровень шума в данных проекции, причем устройство уменьшения уровня шума уменьшает уровень шума в проекции на основании числа обнаруженных фотонов для проекции.
В соответствии с другим аспектом, способ включает в себя получение данных проекции, генерированных системой формирования изображений, определение оцененного числа обнаруженных фотонов в двумерной проекции данных проекции и генерирование сигнала, являющегося ее показателем, и уменьшение уровня шума в проекции на основании сигнала. Степень уменьшения уровня шума пропорциональна оцененному числу обнаруженных фотонов для проекции, и происходит уменьшение уровня шума, по меньшей мере, в двух проекциях, в двух различных степенях.
В соответствии с другим аспектом, способ включает в себя уменьшение уровня шума в изображении, имеющем шум, который сильно взаимосвязан с соседними объемными элементами изображения, причем уменьшение уровня шума не вносит полосчатые искажения в изображение, прошедшее уменьшение уровня шума.
Изобретение может принимать форму в различных компонентах и порядке компонентов и в различных этапах и порядке этапов. Чертежи приведены только с целью иллюстрации предпочтительных вариантов воплощений и не ограничивают изобретение.
Фиг. 1 иллюстрирует пример системы формирования изображений в соединении с устройством уменьшения уровня шума в данных проекции.
Фиг. 2 иллюстрирует пример устройства уменьшения уровня шума в данных проекции.
Фиг. 3 иллюстрирует пример способа уменьшения уровня шума в данных проекции с помощью устройства уменьшения уровня шума в данных проекции.
Фиг. 1 иллюстрирует систему 100 формирования изображений, такую как сканер (КТ) компьютерной томографии. Система 100 формирования изображений включает в себя стационарную раму 102 и вращающуюся раму 104. Вращающаяся рама 104 поддерживается с возможностью вращения стационарной рамой 102 и вращается вокруг области 106 обследования вокруг продольной или вертикальной оси 108.
Источник 110 радиации, такой как рентгеновская трубка, поддерживается с возможностью вращения вращающейся рамой 104. Источник 110 радиации вращается вместе с вращающейся рамой 104 и излучает радиацию, которая пересекает область 106 обследования. Коллиматор источника включает в себя элементы коллимации, которые коллимируют радиацию, чтобы сформировать луч радиации в целом в форме конуса, клина, веера или другой форме.
Двумерная радиационно-чувствительная детекторная матрица 112 образует угловую дугу напротив источника 110 радиации через область 106 обследования. Детекторная матрица 112 включает в себя множество рядов детекторов, которые располагаются вдоль направления 108 вертикальной оси. Детекторная матрица 112 обнаруживает радиацию, пересекающую область 106 обследования, и генерирует данные проекции, являющиеся ее показателем.
Устройство 114 уменьшения уровня шума в данных проекции (аппарат уменьшения уровня шума) уменьшает уровень шума в данных проекций. Как подробно описано далее, в одном случае, устройство 114 уменьшения уровня шума применяет алгоритм, в котором уменьшение уровня шума в проекциях, соответствующих меньшему числу фотонов, происходит более интенсивно, чем уменьшение уровня шума в проекциях, соответствующих большему числу фотонов. Такой алгоритм позволяет сокращать полосы и/или смещения в восстановленных изображениях вследствие меньшего числа фотонов (например, вследствие размера пациента, низкодозного сканирования и т.д.), одновременно сохраняя четкие градиенты (то есть границы) в данных и, таким образом, разрешение изображения.
Устройство 116 восстановления восстанавливает данные проекции, с уменьшенным уровнем шума, и генерирует данные трехмерного (3D) объемного изображения, являющиеся ее показателем. Устройство 116 восстановления может использовать обычное 3D восстановление обратной проекции с фильтрацией, алгоритм конического пучка, итеративный алгоритм и/или другой алгоритм.
Опора 118 пациента, например кушетка, поддерживает объект или субъект, то есть пациента, в области 106 обследования.
Вычислительная система общего назначения или компьютер служит в качестве пульта 120 оператора. Процессор пульта 120 выполняет машиночитаемые команды на пульте 126, который позволяет оператору управлять работой системы 100, а именно выбирать протокол сканирования полной дозой или низкой дозой, активировать уменьшение уровня шума в данных проекции, инициировать сканирование и т.д.
В иллюстрированном варианте воплощения, устройство 114 уменьшения уровня шума в данных проекции изображено как отдельный компонент. В другом варианте воплощения, устройство 114 уменьшения уровня шума в данных проекции является частью пульта 120 и/или другого вычислительного устройства.
Фиг. 2 иллюстрирует пример устройства 114 уменьшения уровня шума в данных проекции. Изображенное устройство 114 уменьшения уровня шума в данных проекции включает в себя устройство 200 считывания зарегистрированных данных, которое считывает зарегистрированные данные проекций, то есть преобразует линейные интегралы ослабления в обнаруженные фотоны.
Устройство 202 оценки фотонов оценивает число обнаруженных фотонов для каждой проекции и генерирует сигнал, являющийся ее показателем. Устройство 202 оценки фотонов может применять различные подходы к оценке числа фотонов. В качестве примера, обнаруженное число фотонов может быть оценено в качестве среднего числа обнаруженных фотонов для каждой проекции. Дополнительно, это среднее число может быть сглажено, например, с помощью скользящего среднего, что может способствовать уменьшению больших отклонений в пуассоновских случайных величинах для очень малого числа обнаруженных фотонов. Другие способы, включающие, но не ограничивающиеся широко известными способами оценки числа обнаруженных фотонов, также предусмотрены в настоящем изобретении.
Устройство 204 уменьшения уровня шума уменьшает уровень шума в обнаруженном сигнале фотонов на основании оцененного шума. Устройство 204 уменьшения уровня шума может уменьшать уровень шума в обнаруженных фотонах для двумерной проекции на основании одной только двумерной проекции или двумерной проекции и одной или более соседней двумерной проекции. Как отмечено выше, устройство 204 уменьшения уровня шума может применять алгоритм, который уменьшает уровень шума в проекциях, соответствующих меньшему числу фотонов, более интенсивно, чем в проекциях, соответствующих большему числу фотонов, что способствует уменьшению полос, сохраняя при этом границы.
Устройство 206 регистрации регистрирует обнаруженные фотоны, прошедшие уменьшение уровня шума, что преобразует обнаруженные фотоны, прошедшие уменьшение уровня шума, обратно в линейные интегралы ослабления, которые могут быть восстановлены устройством 116 восстановления.
Устройство 208 оценки может быть использовано для определения того, нужно ли уменьшать уровень шума в данной проекции на основании заранее заданного порогового значения числа фотонов. В таком случае, если оцененное число фотонов проекции указывает на то, что число фотонов достаточно для проекции, то уровень шума в проекции не уменьшается. В противном случае, уровень шума в проекции уменьшается. При уменьшении уровня шума только тех проекций, у которых недостаточно фотонов, может увеличиться скорость обработки по сравнению с уменьшением уровня шума в каждой проекции. В другом варианте воплощения, устройство 208 оценки можно опустить.
Следующее описание обеспечивает неограничивающий пример подходящего алгоритма уменьшения уровня шума, который основан на алгоритме минимизации полной вариации, обрабатывающем каждую 2D проекцию в качестве изображения. Также может быть применен подобный 3D способ с соответствующими изменениями конструкции.
Данные проекций компьютерной томографии (КТ) могут быть представлены, как изображено в Уравнении 1:
Уравнение 1:
в котором I представляет измеренные фотоны, I0 представляет входные фотоны, μ(х) представляет функцию ослабления, и l представляет линию накопления.
При данных характеристиках шума измерений фотонов I представляет средние измерения фотонов, а единственное фактическое измерение f является реализацией пуассоновских случайных величин со средним I и вероятностью 
Среднее измерение I фотонов может быть оценено из f путем минимизации функции издержек, выраженной как сумма члена полной вариации и члена взвешенных наименьших квадратов, как изображено в Уравнении 2:
Уравнение 2:
в котором ν представляет общее статистическое взвешивание, которое отдает предпочтение оригинальной проекции, когда шум мал, и предпочтение проекциям с малой полной вариацией, когда шум велик.
В общем случае, член полной вариации преобладает, когда оцененное число обнаруженных фотонов является более низким, а член взвешенных наименьших квадратов преобладает, когда оцененное число обнаруженных фотонов является более высоким.
В Уравнении 2, β является необязательной переменной, которая представляет собой настроечный параметр, управляющий интенсивностью алгоритма сглаживания, в которой меньшие величины β ведут, в целом, к более интенсивному сглаживанию.
Уравнение 2 может быть решено путем дискретизации дифференциального уравнения (PDE) с частными производными Эйлера-Лагранжа, как изображено в Уравнении 3:
Уравнение 3:
Уравнение 3 может быть выражено в членах оцененного среднего числа обнаруженных фотонов для каждой проекции, как изображено в Уравнении 4:
Уравнение 4:
в котором ρsm(m,r) представляет оцененное среднее число обнаруженных фотонов, m представляет число детекторов, а r представляет число рядов. Как описано подробнее ниже, ρsm(m,r) в Уравнении 4 извлекается путем извлечения сглаженной версии оригинального измерения f; однако, оцененное среднее число фотонов не нужно сглаживать. Целесообразно заменить ν в Уравнении 3 на ρsm(m,r), так как вариация шума зарегистрированных измерений пропорциональна 1/ρsm(m,r).
При масштабировании, как изображено в Уравнении 4, предпочтительна малая полная вариация в участках с высоким шумом (малое число фотонов) и близость к оригинальному изображению в участках с большим числом фотонов. Необходимо отметить, что также возможны другие формы масштабирования обнаруженных фотонов с помощью β. Например, в другом варианте воплощения, β может изменяться в зависимости от угла обзора.
Среднее число обнаруженных фотонов может быть оценено, как указано далее.
Начиная с ввода 2D проекции формы ρ(m,r), где данные находятся в зарегистрированной области ослабления, обнаруженное число фотонов, связанных с этим измерением, может быть оценено как среднее число обнаруженных фотонов ρsm(m,r) для каждой проекции.
Альтернативно, может быть использовано это среднее или сглаженное среднее. Сглаженное среднее способствует уменьшению больших отклонений в пуассоновских случайных величинах для очень маленького числа обнаруженных фотонов. В последнем случае, оцененное число фотонов сглаживается, например, с помощью скользящего среднего по оцененному числу обнаруженных фотонов, как изображено в Уравнении 5:
Уравнение 5:
в котором j ∈ {m-n:m+n}, k ∈ {r-n:r+n}, nKernel представляет ядро сглаживания, а n= (nKernel-1)/2. Другие подходы сглаживания также учтены в настоящем изобретении. Для детекторов на границах проекции значения могут быть экстраполированы либо иначе определены для заполнения необходимого буфера.
Уравнение 4 может быть решено с помощью использования Уравнения 5 на основании подхода итеративной фиксированной точки, при котором каждое обновление i+1 определяется из предыдущего обновленного изображения i, в соответствии с Уравнением 6:
Уравнение 6:
в котором ρeff(m,r)=β*ρxm(m,r), а Wp представляет веса, которые могут быть вычислены различными способами, например, как известно из уровня техники.
Обнаруженные фотоны, прошедшие уменьшение уровня шума, регистрируются, как изображено в Уравнении 7:
Уравнение 7:
в котором ρout(m,r) представляет вывод зарегистрированных обнаруженных фотонов, прошедших уменьшение уровня шума, ρdn(m,r) представляет обнаруженные фотоны, прошедшие уменьшение уровня шума, Nr(m,r) представляет число фотонов, а s представляет масштабирующий множитель. Уравнение 7 преобразует обнаруженные фотоны, прошедшие уменьшение уровня шума, обратно в линейные интегралы ослабления для восстановления.
Вышеописанный алгоритм уменьшения уровня шума эффективен с точки зрения вычисления, например, потому что операция уменьшения уровня шума применяется только один раз к данным проекции в момент получения, за ней следует единственное восстановление обратной проекции с фильтрацией, и не требуется сложных вычислений множества прямых и обратных проекций, как при итеративном подходе максимального правдоподобия.
Дополнительно, вышеописанный алгоритм уменьшения уровня шума обеспечивает значительное сокращение полос в восстановленных изображениях, при этом не влияя на проекции с хорошей статистикой, по отношению к конфигурации, при которой алгоритм уменьшения уровня шума не применяется к проекциям. С помощью применения алгоритма уменьшения уровня шума в области считывания зарегистрированных проекций также можно уменьшить смещение при малом подсчете фотонов.
Фиг. 3 иллюстрирует пример способа уменьшения уровня шума в данных проекции.
На этапе 302, получают множество сигналов двумерных проекций (данные проекций). Проекция может быть генерирована системой 100 и/или другой системой формирования изображений.
На этапе 304, среднее число обнаруженных фотонов оценивается для каждой проекции.
На этапе 306, по меньшей мере, подмножество проекций проходят уменьшение уровня шума с помощью алгоритма, который отдает предпочтение оригинальным проекциям, если шум мал, и предпочтение проекциям с малой полной вариацией, если шум велик, как описано в настоящем документе. Как отмечено выше, проекция, имеющая достаточное число фотонов, не нуждается в уменьшении уровня шума.
На этапе 308, проекции, прошедшие уменьшение уровня шума, преобразуются в данные ослабления, прошедшие уменьшение уровня шума.
На этапе 310, данные ослабления, прошедшие уменьшение уровня шума, восстанавливаются, чтобы генерировать одно или несколько изображений.
Вышеописанное может быть осуществлено с помощью машиночитаемых команд, которые при их выполнении компьютерным процессором (процессорами) заставляют процессор (процессоры) выполнять описанные действия. В таком случае, команды хранятся на машиночитаемом носителе данных, связанном с или иначе доступным на соответствующем компьютере.
Понятно, что устройство 114 уменьшения уровня шума в данных проекции может быть осуществлено с помощью одного или более процессоров, которые выполняют одну или более машиночитаемых и/или выполняемых компьютером команд, хранящихся или закодированных на машиночитаемом носителе данных, таком как физическая память. Дополнительно или альтернативно, команды могут храниться на временном носителе данных, таком как носитель сигналов или тому подобное.
Изобретение описано в настоящем документе со ссылками на различные варианты воплощения. Модификации и изменения будут очевидны при прочтении настоящего описания. Предполагается, что изобретение должно толковаться как включающее в себя все подобные модификации и изменения, если они попадают в объем приложенной формулы изобретения или ее эквивалентов.
Claims (13)
1. Система формирования изображений, содержащая:
источник, который вращается вокруг области обследования и излучает радиацию, которая пересекает область обследования;
радиационно-чувствительную детекторную матрицу, которая обнаруживает радиацию, пересекающую область обследования, и генерирует данные проекции, являющиеся показателем обнаруженной радиации;
устройство оценки, которое определяет, уменьшен ли уровень шума в проекции, на основании числа обнаруженных фотонов для проекции; и
аппарат уменьшения уровня шума, который уменьшает уровень шума в данных проекции на основании числа обнаруженных фотонов для проекции,
при этом по меньшей мере одна проекция включает в себя число обнаруженных фотонов, которое соответствует заранее заданному пороговому значению числа фотонов, и уровень шума в которой не уменьшен, и по меньшей мере одна проекция включает в себя число обнаруженных фотонов, которое не соответствует заранее заданному пороговому значению числа фотонов, и уровень шума в которой уменьшен.
источник, который вращается вокруг области обследования и излучает радиацию, которая пересекает область обследования;
радиационно-чувствительную детекторную матрицу, которая обнаруживает радиацию, пересекающую область обследования, и генерирует данные проекции, являющиеся показателем обнаруженной радиации;
устройство оценки, которое определяет, уменьшен ли уровень шума в проекции, на основании числа обнаруженных фотонов для проекции; и
аппарат уменьшения уровня шума, который уменьшает уровень шума в данных проекции на основании числа обнаруженных фотонов для проекции,
при этом по меньшей мере одна проекция включает в себя число обнаруженных фотонов, которое соответствует заранее заданному пороговому значению числа фотонов, и уровень шума в которой не уменьшен, и по меньшей мере одна проекция включает в себя число обнаруженных фотонов, которое не соответствует заранее заданному пороговому значению числа фотонов, и уровень шума в которой уменьшен.
2. Система по п. 1, в которой аппарат уменьшения уровня шума содержит
устройство оценки фотонов, которое оценивает число обнаруженных фотонов для каждой проекции, причем аппарат уменьшения уровня шума уменьшает уровень шума в данных проекции на основании оцененного числа обнаруженных фотонов.
устройство оценки фотонов, которое оценивает число обнаруженных фотонов для каждой проекции, причем аппарат уменьшения уровня шума уменьшает уровень шума в данных проекции на основании оцененного числа обнаруженных фотонов.
3. Система по п. 2, в которой оцененное число обнаруженных фотонов представляет собой сглаженное скользящее среднее по оцененному числу обнаруженных фотонов.
4. Система по п. 2, в которой аппарат уменьшения уровня шума дополнительно содержит
устройство уменьшения уровня шума, которое уменьшает уровень шума в проекциях на основании минимизации функции издержек, включающей в себя по меньшей мере два члена, первый член полной вариации и второй член взвешенных наименьших квадратов, и оцененное число обнаруженных фотонов.
устройство уменьшения уровня шума, которое уменьшает уровень шума в проекциях на основании минимизации функции издержек, включающей в себя по меньшей мере два члена, первый член полной вариации и второй член взвешенных наименьших квадратов, и оцененное число обнаруженных фотонов.
5. Система по п. 2, в которой аппарат уменьшения уровня шума дополнительно содержит
устройство уменьшения уровня шума, которое уменьшает уровень шума в проекции путем отдачи предпочтения проекции, когда оцененное число обнаруженных фотонов велико, и предпочтения проекциям с малой полной вариацией, когда оцененное число обнаруженных фотонов мало.
устройство уменьшения уровня шума, которое уменьшает уровень шума в проекции путем отдачи предпочтения проекции, когда оцененное число обнаруженных фотонов велико, и предпочтения проекциям с малой полной вариацией, когда оцененное число обнаруженных фотонов мало.
6. Система по п. 4, в которой устройство уменьшения уровня шума применяет итеративный алгоритм для минимизации функции издержек.
7. Система по п. 1, дополнительно содержащая
устройство восстановления, которое восстанавливает данные проекции, прошедшие уменьшение уровня шума, чтобы генерировать данные объемного изображения.
устройство восстановления, которое восстанавливает данные проекции, прошедшие уменьшение уровня шума, чтобы генерировать данные объемного изображения.
8. Система по п. 1, в которой аппарат уменьшения уровня шума уменьшает уровень шума в проекциях, имеющих меньшее число фотонов, в большей степени, чем в проекциях, имеющих большее число фотонов.
9. Система по п. 1, в которой аппарат уменьшения уровня шума уменьшает уровень шума, сохраняя при этом заданное разрешение изображения.
10. Способ уменьшения уровня шума в проекции, содержащий:
получение данных проекции, генерированных системой формирования изображений;
определение оцененного числа обнаруженных фотонов для двумерной проекции данных проекции и генерирование сигнала, являющегося его показателем; и
уменьшение уровня шума в проекции на основании упомянутого сигнала.
получение данных проекции, генерированных системой формирования изображений;
определение оцененного числа обнаруженных фотонов для двумерной проекции данных проекции и генерирование сигнала, являющегося его показателем; и
уменьшение уровня шума в проекции на основании упомянутого сигнала.
11. Способ по п. 10, в котором степень уменьшения уровня шума пропорциональна оцененному числу обнаруженных фотонов для проекции, и уровень шума в по меньшей мере двух проекциях уменьшают в двух различных степенях, причем уменьшение уровня шума проекции включает в себя минимизацию функции издержек, которая включает в себя член полной вариации и член взвешенных наименьших квадратов, причем член полной вариации преобладает, когда оцененное число обнаруженных фотонов является более низким, и член взвешенных наименьших квадратов преобладает, когда оцененное число обнаруженных фотонов является более высоким, и причем функция издержек отдает предпочтение проекции, когда оцененное число обнаруженных фотонов велико, и отдает предпочтение проекциям с малой полной вариацией, когда оцененное число обнаруженных фотонов мало.
12. Способ по п. 10, дополнительно содержащий
уменьшение уровня шума только в тех проекциях, которые имеют оцененное число фотонов, несоответствующее заранее заданному пороговому значению, и уменьшение уровня шума в оставшихся проекциях в некоторой степени на основании соответственного оцененного числа фотонов.
уменьшение уровня шума только в тех проекциях, которые имеют оцененное число фотонов, несоответствующее заранее заданному пороговому значению, и уменьшение уровня шума в оставшихся проекциях в некоторой степени на основании соответственного оцененного числа фотонов.
13. Способ по п. 10, дополнительно содержащий
сглаживание оцененного числа обнаруженных фотонов путем использования скользящего среднего по оцененному числу обнаруженных фотонов, причем проекции уменьшают уровень шума на основании сглаженного оцененного числа обнаруженных фотонов.
сглаживание оцененного числа обнаруженных фотонов путем использования скользящего среднего по оцененному числу обнаруженных фотонов, причем проекции уменьшают уровень шума на основании сглаженного оцененного числа обнаруженных фотонов.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US40704010P | 2010-10-27 | 2010-10-27 | |
| US61/407.040 | 2010-10-27 | ||
| PCT/IB2011/054588 WO2012056364A1 (en) | 2010-10-27 | 2011-10-17 | Low dose ct denoising |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2013123937A RU2013123937A (ru) | 2014-12-10 |
| RU2586968C2 true RU2586968C2 (ru) | 2016-06-10 |
Family
ID=44993631
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2013123937/14A RU2586968C2 (ru) | 2010-10-27 | 2011-10-17 | Уменьшение уровня шума в низкодозной компьютерной томографии |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US9031299B2 (ru) |
| EP (1) | EP2633494B1 (ru) |
| JP (1) | JP5937093B2 (ru) |
| CN (1) | CN103180875B (ru) |
| BR (1) | BR112013009965A8 (ru) |
| MX (1) | MX2013004540A (ru) |
| RU (1) | RU2586968C2 (ru) |
| WO (1) | WO2012056364A1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2744552C1 (ru) * | 2020-08-06 | 2021-03-11 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы" (ГБУЗ "НПКД ДиТ ДЗМ") | Способ исследования состояния легких при подозрении на COVID-19 с помощью низкодозной компьютерной томографии |
| RU2753474C1 (ru) * | 2020-12-07 | 2021-08-17 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы" (ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ") | Способ низкодозного сканирования органов грудной клетки, адаптированный к массе тела пациента |
Families Citing this family (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8538114B2 (en) * | 2011-06-06 | 2013-09-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method and system utilizing parameter-less filter for substantially reducing streak and or noise in computer tomography (CT) images |
| EP2732437B1 (en) * | 2011-07-13 | 2017-09-06 | Rayvis GmbH | Transmission image reconstruction and imaging using poissonian detector data |
| CN103959329B (zh) | 2011-11-23 | 2017-10-24 | 皇家飞利浦有限公司 | 图像域去噪 |
| JP6141313B2 (ja) * | 2011-12-13 | 2017-06-07 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 正則化及び／又は画像ノイズ除去を用いた反復画像再構成のための正則化係数の自動決定 |
| US9105124B2 (en) * | 2012-06-21 | 2015-08-11 | General Electric Company | Methods and systems for reducing noise- related imaging artifacts |
| JP6310473B2 (ja) * | 2012-11-26 | 2018-04-11 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | プロジェクションデータからノイズ除去を行う方法、プロセッサ及びコンピュータプログラム |
| KR101891833B1 (ko) * | 2012-12-31 | 2018-08-24 | 부산가톨릭대학교 산학협력단 | 전변분에 기초한 노이즈 제거 알고리즘을 이용한 유방 x선 조영장치에서의 선량 감소 방법 |
| CN103226815A (zh) * | 2013-04-10 | 2013-07-31 | 东南大学 | 一种低剂量ct图像滤波方法 |
| JP6214226B2 (ja) * | 2013-06-06 | 2017-10-18 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、断層撮影装置、画像処理方法およびプログラム |
| CN104644203B (zh) * | 2014-09-02 | 2018-01-23 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | 一种剂量调制扫描方法和装置 |
| KR101904493B1 (ko) * | 2016-11-22 | 2018-10-17 | 동서대학교산학협력단 | 저선량 촬영한 동적 3차원 의료영상을 시공간 특징 기반으로 개선하는 방법 |
| CN110574073B (zh) * | 2016-12-19 | 2023-04-11 | 皇家飞利浦有限公司 | 能谱计算机断层摄影(ct)成像中的残余碘伪影的探测和/或校正 |
| WO2019134879A1 (en) * | 2018-01-03 | 2019-07-11 | Koninklijke Philips N.V. | Full dose pet image estimation from low-dose pet imaging using deep learning |
| CN108961237B (zh) * | 2018-06-28 | 2020-08-21 | 安徽工程大学 | 一种基于卷积神经网络的低剂量ct图像分解方法 |
| US11861765B2 (en) * | 2018-07-09 | 2024-01-02 | Koninklijke Philips N.V. | Imaging system detector clipping-induced bias correction |
| US11054534B1 (en) | 2020-04-24 | 2021-07-06 | Ronald Nutt | Time-resolved positron emission tomography encoder system for producing real-time, high resolution, three dimensional positron emission tomographic image without the necessity of performing image reconstruction |
| US11300695B2 (en) | 2020-04-24 | 2022-04-12 | Ronald Nutt | Time-resolved positron emission tomography encoder system for producing event-by-event, real-time, high resolution, three-dimensional positron emission tomographic image without the necessity of performing image reconstruction |
| CN112656438B (zh) * | 2020-12-17 | 2023-02-21 | 中山大学 | 一种基于曲面全变差的低剂量ct投影域去噪及重建方法 |
| CN114793291B (zh) * | 2022-01-25 | 2023-11-07 | 深圳软牛科技有限公司 | Ios多设备实时投屏方法、系统、计算机设备及存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2047276C1 (ru) * | 1990-04-06 | 1995-10-27 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Система для считывания изображений |
| US6507633B1 (en) * | 2001-02-15 | 2003-01-14 | The Regents Of The University Of Michigan | Method for statistically reconstructing a polyenergetic X-ray computed tomography image and image reconstructor apparatus utilizing the method |
Family Cites Families (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4991093A (en) * | 1985-08-21 | 1991-02-05 | Exxon Research And Engineering Company | Method for producing tomographic images using direct Fourier inversion |
| US6016333A (en) * | 1998-05-15 | 2000-01-18 | International Business Machines Corporation | System and method for improving the quality of images produced by CT scanners operating on low power |
| US6490476B1 (en) * | 1999-10-14 | 2002-12-03 | Cti Pet Systems, Inc. | Combined PET and X-ray CT tomograph and method for using same |
| US7187794B2 (en) | 2001-10-18 | 2007-03-06 | Research Foundation Of State University Of New York | Noise treatment of low-dose computed tomography projections and images |
| US6493416B1 (en) * | 2001-11-21 | 2002-12-10 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for noise reduction in computed tomographic systems |
| US7206440B2 (en) * | 2002-02-14 | 2007-04-17 | Carnegie Mellon University | Image smoothing with decoupled regularization |
| IL151634A0 (en) * | 2002-09-05 | 2003-04-10 | Real Time Radiography Ltd | Direct detection of high energy single photons |
| US6973158B2 (en) * | 2003-06-25 | 2005-12-06 | Besson Guy M | Multi-target X-ray tube for dynamic multi-spectral limited-angle CT imaging |
| US7317841B2 (en) * | 2003-12-22 | 2008-01-08 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | System and method for image noise reduction using a minimal error spatiotemporal recursive filter |
| US7558362B2 (en) * | 2004-07-07 | 2009-07-07 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Streak artifact reduction in cardiac cone beam CT reconstruction |
| US7508968B2 (en) * | 2004-09-22 | 2009-03-24 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Image compounding based on independent noise constraint |
| CN101237820B (zh) * | 2005-04-25 | 2011-01-26 | 罗切斯特大学 | 用于ct成像的整体去噪的方法和装置 |
| US7616841B2 (en) * | 2005-06-17 | 2009-11-10 | Ricoh Co., Ltd. | End-to-end design of electro-optic imaging systems |
| JP2009513220A (ja) * | 2005-10-28 | 2009-04-02 | 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 | 分光コンピュータ断層撮影の方法および装置 |
| US7888651B2 (en) * | 2007-05-21 | 2011-02-15 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Method and system for using tissue-scattered coincidence photons for imaging |
| US8014616B2 (en) | 2007-11-02 | 2011-09-06 | Siemens Aktiengesellschaft | System and method for fixed point continuation for total variation based compressed sensing imaging |
| CA2729607A1 (en) * | 2008-07-23 | 2010-01-28 | Jianwei Miao | Incorporation of mathematical constraints in methods for dose reduction and image enhancement in tomography |
| JP2010078338A (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-08 | Toshiba Corp | Ｘ線検出器 |
| WO2010038536A1 (ja) * | 2008-09-30 | 2010-04-08 | 株式会社 日立メディコ | Ｘ線ｃｔ装置 |
| US8605970B2 (en) * | 2008-12-25 | 2013-12-10 | Medic Vision-Imaging Solutions Ltd. | Denoising medical images |
| WO2010096701A1 (en) * | 2009-02-20 | 2010-08-26 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Projection-space denoising with bilateral filtering in computed tomography |
| US8031831B2 (en) * | 2009-05-28 | 2011-10-04 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Voltage and or current modulation in dual energy computed tomography |
| JP5711241B2 (ja) | 2009-10-06 | 2015-04-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | コーンビームｃｔ画像におけるアーチファクト低減のための方法 |
| BR112012012231A2 (pt) | 2009-11-25 | 2017-12-19 | Koninl Philips Electronics Nv | método e sistema |
-
2011
- 2011-10-17 MX MX2013004540A patent/MX2013004540A/es active IP Right Grant
- 2011-10-17 JP JP2013535544A patent/JP5937093B2/ja active Active
- 2011-10-17 BR BR112013009965A patent/BR112013009965A8/pt not_active IP Right Cessation
- 2011-10-17 US US13/879,821 patent/US9031299B2/en active Active
- 2011-10-17 EP EP11784781.4A patent/EP2633494B1/en active Active
- 2011-10-17 CN CN201180051297.9A patent/CN103180875B/zh active Active
- 2011-10-17 WO PCT/IB2011/054588 patent/WO2012056364A1/en active Application Filing
- 2011-10-17 RU RU2013123937/14A patent/RU2586968C2/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2047276C1 (ru) * | 1990-04-06 | 1995-10-27 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Система для считывания изображений |
| US6507633B1 (en) * | 2001-02-15 | 2003-01-14 | The Regents Of The University Of Michigan | Method for statistically reconstructing a polyenergetic X-ray computed tomography image and image reconstructor apparatus utilizing the method |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2744552C1 (ru) * | 2020-08-06 | 2021-03-11 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы" (ГБУЗ "НПКД ДиТ ДЗМ") | Способ исследования состояния легких при подозрении на COVID-19 с помощью низкодозной компьютерной томографии |
| RU2753474C1 (ru) * | 2020-12-07 | 2021-08-17 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы "Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы" (ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ") | Способ низкодозного сканирования органов грудной клетки, адаптированный к массе тела пациента |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP2633494B1 (en) | 2019-12-11 |
| WO2012056364A1 (en) | 2012-05-03 |
| JP5937093B2 (ja) | 2016-06-22 |
| BR112013009965A2 (pt) | 2016-08-02 |
| MX2013004540A (es) | 2013-07-03 |
| US20130208971A1 (en) | 2013-08-15 |
| BR112013009965A8 (pt) | 2016-09-13 |
| CN103180875A (zh) | 2013-06-26 |
| RU2013123937A (ru) | 2014-12-10 |
| US9031299B2 (en) | 2015-05-12 |
| EP2633494A1 (en) | 2013-09-04 |
| JP2013542018A (ja) | 2013-11-21 |
| CN103180875B (zh) | 2018-04-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2586968C2 (ru) | Уменьшение уровня шума в низкодозной компьютерной томографии | |
| US11328391B2 (en) | System and method for controlling noise in multi-energy computed tomography images based on spatio-spectral information | |
| CN103649990B (zh) | 用于谱ct的图像处理 | |
| RU2585790C2 (ru) | Изображение с зависящим от контрастности разрешением | |
| JP5792733B2 (ja) | 取得プロトコル評価装置 | |
| JP6313168B2 (ja) | Ｘ線ｃｔ装置、画像処理装置及び画像処理プログラム | |
| US10255696B2 (en) | System and method for image reconstruction | |
| US10789738B2 (en) | Method and apparatus to reduce artifacts in a computed-tomography (CT) image by iterative reconstruction (IR) using a cost function with a de-emphasis operator | |
| CN102947861A (zh) | 用于在低剂量计算机断层摄影中降低噪声的方法和系统 | |
| JP6482934B2 (ja) | 画像処理装置、放射線検出装置および画像処理方法 | |
| JP7346429B2 (ja) | スペクトルコンピュータ断層撮影（ｃｔ）スキャナによって生成される画質が向上したバーチャル非造影画像 | |
| KR101076321B1 (ko) | 콘빔 ｃｔ 장치에서의 3차원 영상 획득 방법 및 이를 적용한 콘빔 ｃｔ 장치 | |
| CN111627083A (zh) | 骨硬化伪影校正方法、装置、计算机设备和可读存储介质 | |
| JP6945410B2 (ja) | 画像再構成処理装置、ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び画像再構成処理方法 | |
| CN110123352B (zh) | 成像参数的基于谱拓扑图的确定 | |
| US10984564B2 (en) | Image noise estimation using alternating negation | |
| Al-Antari et al. | Denoising images of dual energy X-ray absorptiometry using non-local means filters | |
| EP3329851A1 (en) | Medical imaging apparatus and method of operating the same | |
| US20100254585A1 (en) | Overexposure correction for large volume reconstruction in computed tomography apparatus | |
| US20120177173A1 (en) | Method and apparatus for reducing imaging artifacts | |
| CN115410692A (zh) | 确定组织边界的装置和方法 | |
| JP4841639B2 (ja) | Ｘ線ｃｔ装置 | |
| RU2575405C2 (ru) | Компьютерная томография (ст) при малых дозах | |
| JP2023039438A (ja) | 画像生成装置、ｘ線ｃｔ装置及び画像生成方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20171018 |