RU2736160C1 - Method of medical image forming - Google Patents

Method of medical image forming Download PDF

Info

Publication number
RU2736160C1
RU2736160C1 RU2019128678A RU2019128678A RU2736160C1 RU 2736160 C1 RU2736160 C1 RU 2736160C1 RU 2019128678 A RU2019128678 A RU 2019128678A RU 2019128678 A RU2019128678 A RU 2019128678A RU 2736160 C1 RU2736160 C1 RU 2736160C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
projection
detector
rotation
axis
data
Prior art date
Application number
RU2019128678A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Василий Иванович Нагаев
Вольдемар Освальдович Ребони
Original Assignee
Акционерное общество "Научно-исследовательская производственная компания "Электрон" (АО "НИПК "Электрон")
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 Акционерное общество "Научно-исследовательская производственная компания "Электрон" (АО "НИПК "Электрон") filed Critical Акционерное общество "Научно-исследовательская производственная компания "Электрон" (АО "НИПК "Электрон")
Priority to RU2019128678A priority Critical patent/RU2736160C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2736160C1 publication Critical patent/RU2736160C1/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computerised tomographs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relates to medicine. Method of forming a medical image of an object in a cone-beam computer tomographic imaging device involves obtaining projective images of an object using a detector displaced from the centre of rotation such that the detector, during movement, covers at least half the width of the imaged object, correcting volume calculation, image reconstruction by iteration method from set of suspended projection data of conical beam obtained during complete rotation of X-ray source and detector around rotation axis. Projection images are used to define the projection of the axis of rotation of the source-detector system, taking into account data on the projection of the rotation axis, projection data are weighed at least once at the stage of preparing projection photographs and a correcting volume is calculated.
EFFECT: technical result consists in improvement of accuracy of reconstructed image of visualized object.
1 cl, 2 dwg

Description

Изобретение относится к способам обработки цифровых медицинских рентгеновских изображений, получаемых методом конусно-лучевой компьютерной томографии.The invention relates to methods for processing digital medical X-ray images obtained by the method of cone-beam computed tomography.

Известен способ формирования медицинского изображения объекта по патенту США №9087404 В2, включающий получение включающем получение методом конусно-лучевой компьютерной томографической визуализации проекционных снимков объекта с помощью детектора, смещенного от центра вращения таким образом, что детектор при движении охватывает, по меньшей мере, половину ширины визуализируемого объекта, расчет корректирующего объема во время итеративного этапа обновления в области изображения с нормализацией взвешивания проекционных данных таким образом, чтобы веса корректирующего объема были постоянными по всему пространству изображения, формирование реконструкции изображения.There is a method of forming a medical image of an object according to US patent No. 9087404 B2, including obtaining, including obtaining by the method of cone-beam computed tomographic imaging, projection images of an object using a detector offset from the center of rotation in such a way that the detector, when moving, covers at least half the width of the rendered object, calculation of the correction volume during the iterative stage of updating in the image area with normalization of the weighting of the projection data so that the weights of the correction volume are constant throughout the image space, the formation of image reconstruction.

Недостаток способа заключается в недостаточной точности реконструкции изображения всего визуализируемого объекта, а также в большой затрате вычислительных ресурсов на расчет корректирующего объема.The disadvantage of this method lies in the insufficient accuracy of reconstruction of the image of the entire visualized object, as well as in a large expenditure of computing resources for calculating the correction volume.

Техническим результатом заявляемого способа является повышение точности реконструируемого изображения визуализируемого объекта за счет осуществления реконструкции изображения объекта, полученного посредством сбора проекционных данных визуализации от детектора, смещенного от центра вращения за счет уменьшения артефактов изображения, возникающих из-за смещения детектора относительно центра вращения, одновременно со снижением затрат вычислительных ресурсов, по сравнению с известным способом по патенту США №9087404 В2.The technical result of the proposed method is to improve the accuracy of the reconstructed image of the visualized object by reconstructing the image of the object obtained by collecting the projection visualization data from the detector, offset from the center of rotation by reducing the image artifacts arising from the displacement of the detector relative to the center of rotation, while reducing the cost of computing resources, compared with the known method according to US patent No. 9087404 B2.

Способ формирования медицинского изображения объекта в устройстве конусно-лучевой компьютерной томографической визуализации, включающий получение проекционных снимков объекта с помощью детектора, смещенного от центра вращения таким образом, что детектор при движении охватывает, по меньшей мере, половину ширины визуализируемого объекта, расчет корректирующего объема, реконструкцию изображения итерационным способом из набора взвешенных проекционных данных конусного пучка, полученного во время полного поворота источника рентгеновского излучения и детектора вокруг оси вращения, технический результат достигается тем, что на проекционных снимках определяют проекцию оси вращения системы источник - детектор, с учетом данных о проекции оси вращения осуществляют взвешивание проекционных данных, по крайней мере, один раз на этапе подготовки проекционных снимков и рассчитывают корректирующий объем.A method for forming a medical image of an object in a cone-beam computed tomographic imaging device, including obtaining projection images of an object using a detector offset from the center of rotation in such a way that the detector covers at least half of the width of the visualized object when moving, calculating a correction volume, reconstruction images by an iterative method from a set of weighted projection data of a conical beam obtained during a complete rotation of the X-ray source and detector around the axis of rotation, the technical result is achieved by determining the projection of the axis of rotation of the source-detector system on the projection images, taking into account data on the projection of the axis of rotation weighing projection data at least once at the stage of preparing projection images and calculating a correction volume.

В заявляемом способе корректирующий объем может быть заменен на корректирующий коэффициент.In the inventive method, the correction volume can be replaced by a correction factor.

Корректирующий объем, основанный на модели системы, и учитывающий желательную мощность каждого фактора коррекции изображения, может быть рассчитан предварительно на этапе подготовки проекций.The correction volume, based on the system model, and taking into account the desired power of each image correction factor, can be calculated in advance at the stage of preparing the projections.

Способ осуществляют следующим образом. Способ реализуется в устройстве конусно-лучевой компьютерной томографической визуализации, которое содержит рентгеновский источник и рентгеночувствительный детектор, расположенные с противоположных сторон относительно оси вращения. Пациент или другой объект, подлежащий обследованию, помещается в области исследования на опоре. Источник излучает рентгеновское излучение, которое пересекает область исследования и регистрируется детектором по мере того, как источник и детектор поворачиваются вокруг оси вращения. Устройство КТ-визуализации, допускающее применение геометрии со смещенным детектором, схематически показанное на ФИГ. 1, содержит рентгеновский источник 1 и рентгеночувствительный детектор 2, который, в некоторых конфигурациях, может быть поперечно смещенным от оси вращения 3 в трансаксиальной плоскости. Упомянутые устройства КТ-визуализации с геометрией со смещенным детектором могут потребоваться вследствие того, что данные устройства обеспечивают увеличение поля обзора 4 или допускают использование детектора меньшего размера и, следовательно, меньшей стоимости.The method is carried out as follows. The method is implemented in a cone-beam computed tomographic imaging device that contains an X-ray source and an X-ray sensitive detector located on opposite sides relative to the axis of rotation. The patient or other object to be examined is placed in the study area on a support. The source emits X-ray radiation that crosses the area of interest and is recorded by the detector as the source and detector are rotated around the axis of rotation. A CT imaging device capable of employing the offset detector geometry shown schematically in FIG. 1 contains an X-ray source 1 and an X-ray detector 2, which, in some configurations, can be transversely offset from the axis of rotation 3 in the transaxial plane. The aforementioned CT imaging devices with offset detector geometry may be required due to the fact that these devices provide an increase in the field of view 4 or allow the use of a smaller detector and therefore less cost.

Реконструируемое изображение с 360-градусным поворотом, со смещенным детектором, является всем телом визуализируемого объекта. Однако усеченные проекционные снимки, получаемые в результате сбора данных с 360-градусным поворотом, при смещенном детекторе, требуют специальных способов реконструкции, из-за неравномерного распределения вкладов проекций в веса вокселов изображения. В области перекрытия 5 на ФИГ. 1, веса для противоположных проекционных снимков равномерны, т.к. информацию для вокселов берут из всех этих снимков, однако, за ее пределами они различаются из-за усечения, и, как следствие, отсутствия части данных.The reconstructed image with a 360-degree rotation, with an offset detector, is the entire body of the rendered object. However, truncated projection images obtained as a result of data collection with 360-degree rotation, with an offset detector, require special reconstruction techniques, due to the uneven distribution of the projection contributions to the image voxel weights. In the area of overlap 5 in FIG. 1, the weights for opposite projection images are uniform, since information for voxels is taken from all these images, however, outside of it they differ due to truncation, and, as a consequence, the absence of a part of the data.

Заявляемый способ обеспечивает существенное уменьшение артефактов изображений, получаемых в устройстве конусно-лучевой компьютерной томографической визуализации со смещенным относительно центра вращения детектором (далее по тексту - смещенным детектором), и позволяет снизить вычислительные затраты на их устранение.The inventive method provides a significant reduction in image artifacts obtained in a cone-beam computed tomographic imaging device with an offset detector relative to the center of rotation (hereinafter referred to as an offset detector), and reduces the computational costs of eliminating them.

Способ представлен схематически на ФИГ. 2 и включает в себя создание восстановленного изображения из набора проекционных данных 7, полученных во время вращения источника рентгеновского излучения и смещенного детектора.The method is shown schematically in FIG. 2 and includes creating a reconstructed image from a set of projection data 7 obtained during rotation of the X-ray source and the offset detector.

Восстановление включает в себя предобработку проекционных данных 8, взвешивание проекций 9, и выполнение итерационной реконструкции изображения 10. Предобработка проекционных данных может включать в себя применение калибровок детектора, шумоподавление и преобразование в коэффициенты поглощения (но не ограничиваясь этим).Recovery includes preprocessing projection data 8, weighting projections 9, and performing iterative image reconstruction 10. Projection data preprocessing may include, but is not limited to, applying detector calibrations, noise reduction, and conversion to absorption coefficients.

На этапе взвешивания 9 проекционные данные корректируют на коэффициенты, согласно ФИГ. 1, где показаны:In the weighing step 9, the projection data is corrected by coefficients according to FIG. 1, which shows:

W - корректирующая функция 6.W - corrective function 6.

Функция W может быть описана различными способами, но должна как минимум выполнять условие: для любого воксела, принадлежащего объему реконструкции изображения, сумма репроецированных коэффициентов функции W должна быть постоянной.The function W can be described in various ways, but it must at least fulfill the condition: for any voxel belonging to the image reconstruction volume, the sum of the reprojected coefficients of the function W must be constant.

Пример функции W:Example of a W function:

Figure 00000001
Figure 00000001

где u - координата детектора по горизонтали (в пикселах).where u is the horizontal coordinate of the detector (in pixels).

В частном случае, изображенном на ФИГ. 1, коэффициенты для вычисления функции W определяются следующим образом:In the particular case shown in FIG. 1, the coefficients for calculating the function W are determined as follows:

uах - проекция оси на плоскость детектора;u ax - projection of the axis onto the detector plane;

u-0 = umin - начало области коррекции, совпадающее с началом детектора;u -0 = u min - the beginning of the correction area, which coincides with the beginning of the detector;

u+0 = 2 uах - u-0 - конец области коррекции;u +0 = 2 u ax - u -0 - end of the correction area;

umin, umax - минимально и максимально возможные координаты детектора;u min , u max - minimum and maximum possible coordinates of the detector;

Δu=u+0 - u-0.Δu = u +0 - u -0 .

Взвешенные проекционные данные передают в итерационный реконструктор, при этом, если в итерационном реконструкторе имеется нормировка на корректирующий объем, учитывающий мощность каждого фактора коррекции, то его применяют с учетом взвешенных проекций, либо заменяют на корректирующий коэффициент, пропорциональный количеству проекций, в зависимости от модели проецирования.The weighted projection data is transmitted to the iterative reconstructor, and if the iterative reconstructor has a normalization for a correcting volume that takes into account the power of each correction factor, then it is applied taking into account weighted projections, or it is replaced with a correcting coefficient proportional to the number of projections, depending on the projection model ...

Для примера рассмотрим известную формулу сходимости итерационного алгоритма максимизации ожидания методом максимального правдоподобия (MLEM) (L. Sheep and Y. Vardi, "Maximum likelihood reconstruction for emission tomography," IEEE T.Med. Imaging, vol. MI-l, no. 2, pp. 113-122, October 1982).For example, consider the well-known formula for the convergence of the iterative maximum likelihood maximization algorithm (MLEM) (L. Sheep and Y. Vardi, "Maximum likelihood reconstruction for emission tomography," IEEE T. Med. Imaging, vol. MI-l, no. 2 , pp. 113-122, October 1982).

В общем виде, для не смещенного детектора, она может выглядеть так:In general, for a non-biased detector, it may look like this:

Figure 00000002
Figure 00000002

где р - проекционные данные;

Figure 00000003
- значение воксела xj после (n+1) итераций,
Figure 00000004
- значение воксела xj после (n) итераций; Σa ij - корректирующий объем в общем случае. Он вычисляется из веса вкладов вокселов в отдельную проекцию Pt (в этом варианте, это обратное проецирование единицы в пространство изображения).where p - projection data;
Figure 00000003
- voxel value x j after (n + 1) iterations,
Figure 00000004
- the value of the voxel x j after (n) iterations; Σ a ij - correction volume in the general case. It is calculated from the weight of the voxel contributions to a separate projection P t (in this version, this is the back projection of the unit into the image space).

В соответствии с предложенным способом, новая формула сходимости для смещенного детектора будет такой:According to the proposed method, the new convergence formula for the biased detector will be as follows:

Figure 00000005
Figure 00000005

где w - корректирующая функция;where w is the correcting function;

Σi aijwi - корректирующий объем для смещенного детектора, основанный на модели проецирования, учитывающий желательную мощность каждого фактора коррекции изображения.Σi a ij w i is the offset detector correction volume based on the projection model, taking into account the desired power of each image correction factor.

В определенных моделях проецирования, например, в модели проецирования с линейной интерполяцией методом Джозефа

Figure 00000006
= const для любого воксела в реконструируемом объеме, и тогда объем всех вкладов можно заменить на константу, пропорциональную количеству проекций (Joseph, P.M. (1983). "An improved algorithm for reprojecting rays through pixel images." IEEE Trans Med Imaging 1(3):192-196).In certain projection models, such as Joseph's linear interpolation projection model
Figure 00000006
= const for any voxel in the reconstructed volume, and then the volume of all contributions can be replaced by a constant proportional to the number of projections (Joseph, PM (1983). "An improved algorithm for reprojecting rays through pixel images." IEEE Trans Med Imaging 1 (3) : 192-196).

Результатом является восстановленное изображение 11, с практически полным отсутствием артефактов на изображенях, получаемых в устройстве конусно-лучевой компьютерной томографической визуализации со смещенным детектором. Способ позволяет сократить вычислительные затраты на расчет корректирующего объема.The result is a reconstructed image 11, with virtually no artifacts in the images from the offset detector CBCT imaging device. The method allows to reduce the computational costs for calculating the correction volume.

Данный способ можно применить ко всем видам томографии с итерационными алгебраическими реконструкторами и итерационными реконструкторами максимального правдоподобия. Предложенный способ формирования медицинского изображения объекта используют в медицинских устройствах визуализации, содержащих детектор. Способ содержит этап, на котором производится взвешивание проекционных данных, благодаря которому повышается точность реконструкции изображения визуализируемого объекта.This method can be applied to all types of tomography with iterative algebraic reconstructors and iterative maximum likelihood reconstructors. The proposed method for forming a medical image of an object is used in medical imaging devices containing a detector. The method comprises a stage at which the projection data is weighted, due to which the accuracy of the image reconstruction of the visualized object is increased.

Claims (1)

Способ формирования медицинского изображения объекта в устройстве конусно-лучевой компьютерной томографической визуализации, включающий получение проекционных снимков объекта с помощью детектора, смещенного от центра вращения таким образом, что детектор при движении охватывает по меньшей мере половину ширины визуализируемого объекта, расчет корректирующего объема, реконструкцию изображения итерационным способом из набора взвешенных проекционных данных конусного пучка, полученного во время полного поворота источника рентгеновского излучения и детектора вокруг оси вращения, отличающийся тем, что на проекционных снимках определяют проекцию оси вращения системы источник - детектор, с учетом данных о проекции оси вращения осуществляют взвешивание проекционных данных по крайней мере один раз на этапе подготовки проекционных снимков и рассчитывают корректирующий объем.A method for forming a medical image of an object in a cone-beam computed tomographic imaging device, including obtaining projection images of an object using a detector offset from the center of rotation in such a way that the detector covers at least half of the width of the visualized object during movement, calculating a correcting volume, iterative image reconstruction by a method from a set of weighted projection data of a cone beam obtained during a complete rotation of the X-ray source and detector around the axis of rotation, characterized in that the projection of the axis of rotation of the source-detector system is determined on the projection images, taking into account the data on the projection of the axis of rotation, the projection data is weighted at least once at the stage of preparation of projection images and calculate the correction volume.
RU2019128678A 2019-09-11 2019-09-11 Method of medical image forming RU2736160C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019128678A RU2736160C1 (en) 2019-09-11 2019-09-11 Method of medical image forming

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019128678A RU2736160C1 (en) 2019-09-11 2019-09-11 Method of medical image forming

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2736160C1 true RU2736160C1 (en) 2020-11-12

Family

ID=73460934

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019128678A RU2736160C1 (en) 2019-09-11 2019-09-11 Method of medical image forming

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2736160C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2816842C1 (en) * 2023-08-29 2024-04-05 Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ЭНДЖИНС СЕРВИС" System of automatic search and correction of object rotation axis

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7339174B1 (en) * 2007-02-09 2008-03-04 General Electric Company Combined slit/pinhole collimator method and system
WO2010037911A1 (en) * 2008-10-03 2010-04-08 Palodex Group Oy Method and device for performing computed tomography x-ray imaging
RU2550542C2 (en) * 2009-08-06 2015-05-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Method and device for shaping computer tomographic images using geometries with offset detector

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7339174B1 (en) * 2007-02-09 2008-03-04 General Electric Company Combined slit/pinhole collimator method and system
WO2010037911A1 (en) * 2008-10-03 2010-04-08 Palodex Group Oy Method and device for performing computed tomography x-ray imaging
RU2550542C2 (en) * 2009-08-06 2015-05-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Method and device for shaping computer tomographic images using geometries with offset detector

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2816842C1 (en) * 2023-08-29 2024-04-05 Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ЭНДЖИНС СЕРВИС" System of automatic search and correction of object rotation axis

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110807737B (en) Iterative image reconstruction framework
EP2210238B1 (en) Apparatus and method for generation of attenuation map
La Riviere et al. Reduction of noise-induced streak artifacts in X-ray computed tomography through spline-based penalized-likelihood sinogram smoothing
US9911208B2 (en) Apparatus and method of iterative image reconstruction using regularization-parameter control
CN105593905B (en) The partly-adjusting method to regularization parameter is used for for the image quality optimization in complete 3D iteration CT reconstruction
JP2024054204A (en) Neural network learning method, program, medical image processing method, and medical device
US8731266B2 (en) Method and system for correcting artifacts in image reconstruction
Wang et al. Scatter correction for cone‐beam computed tomography using moving blocker strips: a preliminary study
JP4855931B2 (en) Motion compensated reconstruction technique
RU2594101C2 (en) Device and method for hybrid reconstruction of object from projection data
US10049446B2 (en) Accelerated statistical iterative reconstruction
JP2010527741A (en) Method and system for facilitating correction of gain variation in image reconstruction
KR20100133950A (en) Dose reduction and image enhancement in tomography through the utilization of the object's surroundings as dynamic constraints
Chang et al. Modeling and pre-treatment of photon-starved CT data for iterative reconstruction
JP2016152916A (en) X-ray computer tomographic apparatus and medical image processing apparatus
US20170340287A1 (en) Method And Apparatus For Motion Correction In CT Imaging
JP6878147B2 (en) X-ray computed tomography equipment and medical image processing equipment
Friot et al. Iterative tomographic reconstruction with TV prior for low-dose CBCT dental imaging
Jang et al. Head motion correction based on filtered backprojection in helical CT scanning
JP7187131B2 (en) Image generation device, X-ray computed tomography device and image generation method
EP3404618B1 (en) Poly-energetic reconstruction method for metal artifacts reduction
RU2736160C1 (en) Method of medical image forming
WO2005076038A1 (en) Method and apparatus for providing high-resolution reconstruction of an observed object
US10515467B2 (en) Image reconstruction system, method, and computer program
Heußer et al. CT data completion based on prior scans