CN102496175B - 基于计算机断层成像ct创建被测量物衰减图的方法及装置 - Google Patents
基于计算机断层成像ct创建被测量物衰减图的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102496175B CN102496175B CN 201110436289 CN201110436289A CN102496175B CN 102496175 B CN102496175 B CN 102496175B CN 201110436289 CN201110436289 CN 201110436289 CN 201110436289 A CN201110436289 A CN 201110436289A CN 102496175 B CN102496175 B CN 102496175B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- measured object
- line
- initial
- decay
- attenuation coefficient
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 59
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 21
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 20
- 229940121896 radiopharmaceutical Drugs 0.000 claims description 12
- 239000012217 radiopharmaceutical Substances 0.000 claims description 12
- 230000002799 radiopharmaceutical effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 11
- 238000002247 constant time method Methods 0.000 claims description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 4
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000009513 drug distribution Methods 0.000 abstract 1
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 7
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 229910052704 radon Inorganic materials 0.000 description 3
- SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N radon atom Chemical compound [Rn] SYUHGPGVQRZVTB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000005251 gamma ray Effects 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000012633 nuclear imaging Methods 0.000 description 2
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 2
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的方法及装置。所述方法首先根据被测量物建立线衰减系数变换模型,并创建初始模型参数来描述所述线衰减系数变换模型;利用该线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,得到被测量物的初始衰减图和初始衰减投影图;根据所述初始衰减投影图,以及衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,对所述初始模型参数进行修正;利用该修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,得到被测量物的最终衰减图。该方法能够更准确、更便捷的获取线衰减系数变换模型参数,从而有效的创建基于CT的被测量物衰减图。
Description
技术领域
本发明涉及计算机断层成像技术领域,尤其涉及一种基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的方法及装置。
背景技术
目前,在基于计算机断层成像(Computer Tomography,CT)生成衰减图,以用于诸如辐射治疗计划中(可包括核成像衰减校正,如单光子发射断层成像(Single PhotonEmission Tomography,SPECT)、正电子发射断层成像(Positron EmissionTomography,PET)***衰减校正),在CT扫描中,X射线能量较低,能谱范围较宽(例如为:30~140keV),其在组织中发生衰减的主要作用包括光电效应和康普顿散射两个部分;而基于核的成像中,扫描时射线能量为单一能量的γ射线,例如PET扫描时的γ射线能量为511keV,其在组织中发生衰减的主要作用为康普顿散射。
根据射线与物质之间相互作用的物理机制,光电效应主要依赖于原子序数,而康普顿散射则主要依赖于电子密度。在电子密度上,包括骨组织在内的人体各组织是比较相似的,然而各组织之间原子序数的差别相对较大,这就使得对X射线具有相同线性衰减系数的组织,对γ射线可以具有完全不同的衰减系数,反之亦然。因此,基于CT创建被测量物衰减图的关键在于:如何将低能级宽能谱范围的X射线衰减系数准确地变换成核成像中单一能量γ射线的衰减系数,也就是根据被测量物建立适合的线衰减系数变换模型,并建立一组适合的参数用于描述所述的线衰减系数变换模型,从而基于CT创建被测量物衰减图。
在现有技术方案中,基于CT创建被测量物衰减图过程中,线衰减系数变换模型参数的确定可以使用实验测量方法,也可使用非实验测量的其他方法,例如可以通过先验知识计算模型参数,但按照现有技术方案的过程,评价模型参数的准确度较为困难,例如模型参数计算依赖先验知识对具体问题不具有普适性,从而导致基于CT所创建的被测量物衰减图不具有普适性,影响了其在辐射治疗领域中的应用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的方法及装置,以更准确、更便捷的获取线衰减系数变换模型参数,从而有效的创建基于CT的被测量物衰减图。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的方法,所述方法包括:
根据被测量物建立线衰减系数变换模型,并创建初始模型参数来描述所述线衰减系数变换模型;
利用该线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物初始衰减图的对应图像元素,得到被测量物的初始衰减图;
根据所述被测量物的初始衰减图和线积分***矩阵,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,并得到所述被测量物的初始衰减投影图;其中,所述线积分***矩阵根据核医学影像设备的几何结构和扫描方式预先计算获得,或通过计算机实时计算获得;
根据所述初始衰减投影图,以及衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,对所述初始模型参数进行修正;
利用该修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,用该重新描述后的线衰减系数变换模型对CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物最终衰减图的对应图像元素,得到被测量物的最终衰减图。
所述创建初始模型参数,具体包括:
使用实验测量来创建初始模型参数,具体通过比例缩放法、分割法、双值组合法、双线性法或双能CT法来创建;
或,使用非实验测量来创建初始模型参数,具体通过先验知识计算来创建。
所述获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,具体包括:
计算各个角度下每条投影线经过的衰减图内所有像素的线衰减系数与其像素路径长度之积的和,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分。
所述线积分***矩阵根据核医学影像设备的几何结构和扫描方式预先计算获得或通过计算机实时计算获得,具体包括:
根据核医学影像设备的几何结构和扫描方式预先计算或通过计算机实时计算各个角度下每条投影线所经过的像素和在像素内走过的长度,来获得所述线积分***矩阵。
本发明实施例还提供一种基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的装置,其特征在于,所述装置包括:
初始模型参数创建模块,用于根据被测量物建立线衰减系数变换模型,并创建初始模型参数来描述所述线衰减系数变换模型;
初始衰减图生成模块,用于利用所述初始模型参数创建模块创建的线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物初始衰减图的对应图像元素,得到被测量物的初始衰减图;
初始衰减投影图生成模块,用于根据所述被测量物的初始衰减图和线积分***矩阵,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,并得到所述被测量物的初始衰减投影图,其中,所述线积分***矩阵根据核医学影像设备的几何结构和扫描方式预先计算获得,或通过计算机实时计算获得;
初始模型参数修正模块,用于根据所述初始衰减投影图,以及衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,对所述初始模型参数进行修正;
最终衰减图生成模块,用于利用所述初始模型参数修正模块修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,用该重新描述后的线衰减系数变换模型对CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物最终衰减图的对应图像元素,得到被测量物的最终衰减图。
所述装置设置于计算机终端设备中。
由上述本发明提供的技术方案可以看出,根据被测量物建立线衰减系数变换模型,并创建初始模型参数来描述所述线衰减系数变换模型;利用该线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物初始衰减图的对应图像元素,得到被测量物的初始衰减图;根据所述被测量物的初始衰减图和线积分***矩阵,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,并得到所述被测量物的初始衰减投影图;根据所述初始衰减投影图,以及被测量物的衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,对所述初始模型参数进行修正;利用该修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,用该重新描述后的线衰减系数变换模型对CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物最终衰减图的对应图像元素,得到被测量物的最终衰减图。该方法能够以更准确、更便捷的获取线衰减系数变换模型参数,从而有效的创建基于CT的被测量物衰减图。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的方法流程示意图;
图2为本发明实施例提供的基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明的保护范围。
下面将结合附图对本发明实施例作进一步地详细描述,如图1所示为本发明实施例提供的基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的方法流程示意图,所述的方法包括:
步骤11:根据被测量物建立线衰减系数变换模型,并创建初始模型参数来描述所述线衰减系数变换模型。
在该步骤中,线衰减系数变换模型可以由计算机功能模块来执行建立操作,初始模型参数可以使用实验测量来创建初始模型参数,具体通过比例缩放法、分割法、双值组合法、双线性法或双能CT法来创建;或,使用非实验测量来创建初始模型参数,具体通过先验知识计算来创建。
举例来说,实验测量方法具体实施是:选择多个已知(通过额外的测量或者计算获得)线衰减系数的被测量物,对上述多个被测量物一次或多次CT扫描,得到CT图像。CT图像是由图像元素构成,图像元素例如(二维图像或多个二维图像切片的)像素或(三维图像的)体素。CT图像具有Hounsfield单位(HU)的图像元素值(也称为“CT数”)。尽管Hounsfield单位或CT数是通常用于CT图像的常规表示,但是可以预见的是在CT图像中使用另一种表示,使用CT图像中被测量物的图像元素值和线衰减系数计算出线衰减系数变换模型的初始模型参数。
具体的,以线性线衰减系数变换模型为例,对应该模型的模型参数有2个,这里分别用a、b表示。确定a、b取值后,得到一个确定的线性变换模型,这里用A表示,其中A与a、b的关系可以用公式1表示。
CT图像中被测量物的图像元素值表示为p,被测量物的衰减系数表示为μ,使用A对p进行变换可以得到μ,变换过程参见公式2。
已知二组或二组以上(p,μ),则模型参数a、b可以通过求解公式2的逆问题得到。
这里,将上述模型参数作为初始模型参数。
步骤12:利用该线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,得到被测量物的初始衰减图。
在该步骤中,可以由计算机功能模块利用该线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物初始衰减图的对应图像元素,当完成对CT图像所有图像元素的变换后,衰减图计算完成,从而得到被测量物的初始衰减图。
举例来说,以二次曲线线衰减系数变换模型为例,对应该模型的模型参数有3个,这里分别用a、b、c表示。确定a、b、c取值后,得到一个确定的二次曲线变换模型,这里用A表示,其中A与a、b、c的关系参见公式3。
CT图像的图像元素表示为P1,衰减图的图像元素表示为P2,使用A对P1进行变换得到P2,变换过程参见公式4。
使用式A对CT图像的像素逐一执行公式4的变换过程后,则衰减图计算完成,从而得到被测量物的初始衰减图。
步骤13:根据所述被测量物的初始衰减图和线积分***矩阵,得到所述被测量物的初始衰减投影图。
在该步骤中,可以由计算机功能模块来执行获得所述被测量物初始衰减投影图的操作,具体执行过程为:计算机功能模块在获得初始衰减投影图前,需要获知被测物的初始衰减图以及线积分***矩阵。其中,前者在步骤12中计算得到,而线积分***矩阵与核医学影像设备的几何结构和扫描方式有关,属于事先获得或实时获取的,例如可通过预先计算得到,也可采用其他方式获得,例如在本方法实施中可以通过计算机功能模块实时的计算线积分***矩阵,具体来说,计算线积分***矩阵即是计算各个角度下每条投影线所经过的像素和在像素内走过的长度,例如,对于PET,计算线积分***矩阵即计算在特定的线积分模型下在各个角度下每条符合响应线(Line of Response,LOR)经过的像素和在像素内走过的长度;对于SPECT,计算线积分***矩阵即计算在特定的线积分模型下在各个角度下每个像素到探测器平面(平行孔扫描模式)或者针孔(针孔扫描模式)的连线经过的像素和在像素内走过的长度。
上述步骤13的具体实现方式可以是:基于被测物的初始衰减图和线积分***矩阵,计算各个角度下每条投影线经过的衰减图内的所有像素的线衰减系数与其像素路径长度之积的和,就可得到投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,从而获得出被测量物的衰减投影图。
步骤14:根据所述初始衰减投影图,以及衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,对所述初始模型参数进行修正。
在该步骤中,可以由计算机功能模块根据所述初始衰减投影图,以及衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,评价所述初始模型参数的准确性,并通过最优化算法对所述初始模型参数进行修正,得到最佳的模型参数。
举例来说,以二次曲线线衰减系数变换模型为例,二维衰减Radon(雷当)变换满足下述公式:
g(θ,s)满足放射性药物分布的投影图与初始衰减投影图的线衰减系数分布的投影图连续一致条件,那么,可用以下公式表示该连续一致性条件:
其中,m、k为满足0≤m<k的整数,Rμ(θ,s)表示线衰减系数分布的投影图,s表示在Radon变换空间里到旋转中心的径向距离,θ表示在Radon变换空间里旋转方位,H表示是关于s的希尔伯特变换,I是纯量算符。g(θ,s)可以由核医学影像设备测量得到。
上述公式6-1的另外一种简化的表达方式如下:
上述公式6-1及公式6-2等号左边的极小值求解相当于求解如下等式的极小值问题:
上述公式7-1~公式7-3均是上述公式6-1(及公式6-2)的极小值求解的公式表达,均可以作为最优算法的评价函数。
然后,通过适合的线积分模型对衰减图进行正投影,得到被测量物的衰减投影图;将衰减投影图代入上述公式7-1(或公式7-2或公式7-3),以评价最优算法的修正结果,当求得上述公式7-1(或公式7-2或公式7-3)的最小值,则表示最优算法修正得到了最优的划分参数。
同时,值得注意的是,上述公式7-1~公式7-3作为举例而非限定,求解上述公式6-1(及公式6-2)的极小值问题的函数表达还有其他变形,这里不一一列举。
由于上述公式7-1~公式7-3存在较多的局部极小值且对噪声较为敏感,需要一定的线衰减系数分布的先验信息。由于在本发明实施例中,将初始模型参数描述的线衰减系数变换模型作用于被测物的CT图像得到其初始衰减图,引入了线衰减系数分布的先验信息,从而有效地缩小极小值的搜索区域。
步骤15:利用该修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,用该重新描述后的线衰减系数变换模型对CT图像的图像元素进行变换,得到被测量物的最终衰减图。
在该步骤中,可以由计算机功能模块利用该修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,用该重新描述后的线衰减系数变换模型对CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物最终衰减图的对应图像元素,得到被测量物的最终衰减图。
由此可见,上述本发明实施例所述的基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的方法,通过对实验得到的初始模型参数修正来确定最优的模型参数,对实验相关条件要求降低,有助于精确且便捷计算衰减图,从而有效的创建基于CT的被测量物衰减图。
另外,本发明实施例还提供了一种基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的装置,如图2所示为本发明实施例提供的基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的装置结构示意图,所述装置包括:
初始模型参数创建模块,用于根据被测量物建立线衰减系数变换模型,并创建初始模型参数来描述所述线衰减系数变换模型;具体实现过程见以上方法实施例中所述。
初始衰减图生成模块,用于利用所述初始模型参数创建模块创建的线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物初始衰减图的对应图像元素,得到被测量物的初始衰减图;具体实现过程见以上方法实施例中所述。
初始衰减投影图生成模块,用于根据所述被测量物的初始衰减图和线积分***矩阵,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,并得到所述被测量物的初始衰减投影图,其中,所述线积分***矩阵根据核医学影像设备的几何结构和扫描方式预先计算获得,或通过计算机实时计算获得;具体实现过程见以上方法实施例中所述。
初始模型参数修正模块,用于根据所述初始衰减投影图,以及衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,对所述初始模型参数进行修正;具体实现过程见以上方法实施例中所述。
最终衰减图生成模块,用于利用所述初始模型参数修正模块修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,用该重新描述后的线衰减系数变换模型对CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物最终衰减图的对应图像元素,得到被测量物的最终衰减图,具体实现过程见以上方法实施例中所述。
以上所述装置可集成设置于计算机终端等处理设备中。
综上所述,本发明实施例可通过由被测量物衰减投影图与放射性药物分布的投影图之间的连续性一致条件构造出的评价函数定量给出所创建的初始模型参数的误差,并通过最优化算法修正上述误差,提高模型参数的计算准确度;并通过对先验知识得到的初始模型参数优化确定最优的模型参数,简化模型参数获取方法的同时降低了用先验知识确定模型参数的误差,有助于精确且便捷计算衰减图。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (3)
1.一种基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的方法,其特征在于,所述方法包括:
根据被测量物建立线衰减系数变换模型,并创建初始模型参数来描述所述线衰减系数变换模型,其中,所述创建初始模型参数具体包括:使用实验测量来创建初始模型参数,具体通过比例缩放法、分割法、双值组合法、双线性法或双能CT法来创建;或,使用非实验测量来创建初始模型参数,具体通过先验知识计算来创建;
利用该线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物初始衰减图的对应图像元素,得到被测量物的初始衰减图;
根据所述被测量物的初始衰减图和线积分***矩阵,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,并得到所述被测量物的初始衰减投影图;其中,所述线积分***矩阵根据核医学影像设备的几何结构和扫描方式预先计算或通过计算机实时计算各个角度下每条投影线所经过的像素和在像素内走过的长度来获得;
所述获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,具体包括:计算各个角度下每条投影线经过的衰减图内所有像素的线衰减系数与其像素路径长度之积的和,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分;
根据所述初始衰减投影图,以及衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,对所述初始模型参数进行修正;
利用该修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,用该重新描述后的线衰减系数变换模型对CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物最终衰减图的对应图像元素,得到被测量物的最终衰减图。
2.一种基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的装置,其特征在于,所述装置包括:
初始模型参数创建模块,用于根据被测量物建立线衰减系数变换模型,并创建初始模型参数来描述所述线衰减系数变换模型,其中,所述创建初始模型参数具体包括:使用实验测量来创建初始模型参数,具体通过比例缩放法、分割法、双值组合法、双线性法或双能CT法来创建;或,使用非实验测量来创建初始模型参数,具体通过先验知识计算来创建;
初始衰减图生成模块,用于利用所述初始模型参数创建模块创建的线衰减系数变换模型对所述被测量物的计算机断层成像CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物初始衰减图的对应图像元素,得到被测量物的初始衰减图;
初始衰减投影图生成模块,用于根据所述被测量物的初始衰减图和线积分***矩阵,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,并得到所述被测量物的初始衰减投影图;其中,所述线积分***矩阵根据核医学影像设备的几何结构和扫描方式预先计算或通过计算机实时计算各个角度下每条投影线所经过的像素和在像素内走过的长度来获得;且所述获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分,具体包括:计算各个角度下每条投影线经过的衰减图内所有像素的线衰减系数与其像素路径长度之积的和,获得线衰减系数分布的投影图中各个角度下每条投影线的衰减线积分;
初始模型参数修正模块,用于根据所述初始衰减投影图,以及衰减投影图与放射性药物分布的投影图满足连续一致性的条件,对所述初始模型参数进行修正;
最终衰减图生成模块,用于利用所述初始模型参数修正模块修正后的模型参数重新描述所述线衰减系数变换模型,用该重新描述后的线衰减系数变换模型对CT图像的图像元素进行变换,将变换所得的值作为被测量物最终衰减图的对应图像元素,得到被测量物的最终衰减图。
3.如权利要求2所述的基于计算机断层成像CT创建被测量物衰减图的装置,其特征在于,所述装置设置于计算机终端设备中。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201110436289 CN102496175B (zh) | 2011-12-22 | 2011-12-22 | 基于计算机断层成像ct创建被测量物衰减图的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201110436289 CN102496175B (zh) | 2011-12-22 | 2011-12-22 | 基于计算机断层成像ct创建被测量物衰减图的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102496175A CN102496175A (zh) | 2012-06-13 |
CN102496175B true CN102496175B (zh) | 2013-12-18 |
Family
ID=46187997
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN 201110436289 Expired - Fee Related CN102496175B (zh) | 2011-12-22 | 2011-12-22 | 基于计算机断层成像ct创建被测量物衰减图的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102496175B (zh) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103054606B (zh) * | 2012-12-26 | 2014-12-24 | 沈阳东软医疗***有限公司 | 一种基于ct图像获取线性衰减系数分布的方法及装置 |
CN103961125B (zh) * | 2013-01-31 | 2016-01-20 | 东北大学 | 一种用于锥束ct的ct值校正方法 |
CN104146726B (zh) * | 2014-08-19 | 2016-09-14 | 中国科学院高能物理研究所 | Pet***符合探测响应的生成方法 |
CN104616251B (zh) * | 2014-12-31 | 2017-11-03 | 沈阳东软医疗***有限公司 | 一种数字x线图像散射修正的方法及装置 |
EP3140814B1 (en) * | 2015-01-07 | 2017-09-13 | Koninklijke Philips N.V. | Correction device for correcting energy-dependent projection values |
CN110415310B (zh) * | 2019-07-09 | 2022-12-20 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 医学扫描成像方法、装置、存储介质及计算机设备 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101499173B (zh) * | 2009-03-06 | 2011-03-09 | 刘华锋 | 一种pet成像中卡尔曼滤波图像重建方法 |
-
2011
- 2011-12-22 CN CN 201110436289 patent/CN102496175B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102496175A (zh) | 2012-06-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102496175B (zh) | 基于计算机断层成像ct创建被测量物衰减图的方法及装置 | |
Stock et al. | Image quality and stability of image-guided radiotherapy (IGRT) devices: a comparative study | |
Niu et al. | Accelerated barrier optimization compressed sensing (ABOCS) reconstruction for cone‐beam CT: phantom studies | |
Chun et al. | Correction for collimator-detector response in SPECT using point spread function template | |
US8575554B2 (en) | Methods and systems for scatter estimation in positron emission tomography | |
CN105147312A (zh) | Pet图像获取方法及*** | |
Johnston et al. | Geometric calibration for a dual tube/detector micro‐CT system | |
CN104700438A (zh) | 图像重建方法及装置 | |
CN102456227A (zh) | Ct图像重建方法及装置 | |
CN104851080B (zh) | 一种基于tv的三维pet图像重建方法 | |
CN104050631A (zh) | 一种低剂量ct图像重建方法 | |
CN103479379B (zh) | 一种倾斜螺旋扫描的图像重建方法及装置 | |
Papadimitroulas et al. | Investigation of realistic PET simulations incorporating tumor patientˈs specificity using anthropomorphic models: Creation of an oncology database | |
CN104166962A (zh) | 一种使用散射核方法的锥束ct散射校正方法 | |
CN104048600A (zh) | 基于光耦探测器x射线三维显微镜重建体素尺寸标定方法 | |
CN106473761A (zh) | 一种医学双能ct 电子密度图像的重建与数值校准方法 | |
Yamaguchi et al. | Dose image prediction for range and width verifications from carbon ion‐induced secondary electron bremsstrahlung x‐rays using deep learning workflow | |
D′ Ambrosio et al. | Attenuation correction for small animal PET images: a comparison of two methods | |
Emond et al. | Effect of attenuation mismatches in time of flight PET reconstruction | |
CN110197515A (zh) | 基于康普顿背散射扫描的医学ct机的图像重建方法和*** | |
Ordoñez et al. | Fast in situ image reconstruction for proton radiography | |
Hermanek et al. | Optimized reference object for assessment of computed tomography instrument geometry | |
Fan et al. | Image‐domain shading correction for cone‐beam CT without prior patient information | |
Hui et al. | 3D reconstruction of scintillation light emission from proton pencil beams using limited viewing angles—a simulation study | |
Wang et al. | Analytical reconstructions of full-scan multiple source-translation computed tomography under large field of views |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20131218 |