CN103584877B - 一种计算机层析成像设备和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对被检测对象的感兴趣区域进行CT成像的方法，包括步骤：获取所述感兴趣区域的CT投影数据；获取B区域的CT投影数据；选择一组覆盖所述感兴趣区域的PI线段，并且为所述PI线段组中的每条PI线段计算其上的重建图像值；然后组合所述PI线段组中的所有PI线段上的重建图像值而得到所述感兴趣区域的图像。本发明还公开了采用该方法的CT成像设备及其中的数据处理单元。由于只需要X射线束覆盖感兴趣区域和B区域即能够精确重建获得该感兴趣区域的二维/三维断层图像，因此可以使用较小尺寸的探测器实现大尺寸物体任意位置感兴趣区域的CT成像，这能够大大降低CT扫描过程中的X射线辐射剂量。

Description

一种计算机层析成像设备和方法

本申请是申请日为2009年5月26日、申请号为200910085612.4以及发明名称为“一种计算机层析成像设备和方法”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及一种计算机层析成像（CT）设备，尤其是一种用于对感兴趣(ROI)区域进行CT成像的设备，以及在这些设备中使用的CT成像方法。

背景技术

自从1972年Hounsfield发明了第一台CT机，CT技术给医学诊断和工业无损检测带来了革命性的影响，CT已经成为医疗、生物、航空航天、国防等行业重要的检测手段之一。X射线锥束CT已经在医学临床、安全检查、无损检测等领域得到了广泛的应用，特别是在医学临床诊断中，螺旋CT已经成为不可或缺的检查手段之一^[1]。

尽管目前CT技术已经在工业、安检、医疗等领域取得了巨大的成功，但由于工程应用条件的复杂性和多样性，对CT技术的进一步发展提出了更高的要求。尤其是在工业应用中，CT技术在大尺寸、高精度成像，医疗低剂量成像等方面存在较大困难。这主要由于：CT扫描视野（FOV）受X射线束宽度、探测器尺寸和扫描视角的限制，这使得对大物体扫描的投影数据可能存在探测器方向和扫描角度方向两个方面的截断；而现有的主流CT算法都是针对完整物体的全局重建方法，要求X射线束必须完全覆盖物体断层，对投影数据有截断的情况难以处理。因此，目前对大物体或不规则物体进行成像时，往往难以直接完成扫描，需要通过多次扫描后依靠数据重排等近似转换方法才能重建出最终图像，这对CT成像的速度和精度造成了负面的影响。

此外，CT设备中的探测器已经成为限制CT设备的硬件成本的最关键环节，探测器的价格直接和探测器单元尺寸和数量成正比，而探测器价格的居高不下，这极大地限制了CT产品的成本空间。

另一方面，在医疗CT成像中，为了保证X射线投影数据不截断，目前CT扫描使用的X射线束宽度必须覆盖人体断层的宽度方向，而真正感兴趣往往只是人体的某个器官，这大大增加了人体在CT扫描过程中受到的不必要的辐射剂量，如果不改变目前CT设计的思路，很难降低辐射剂量。目前，医疗照射已经成为全民最大的人为电离辐射来源，减少CT检查的X射线剂量是关系到全体社会公众及其后代健康的重大课题。

另外，随着人民生活水平的提高，人们对医学诊断的要求越来越高，特别是对于某些人体特殊部位，例如：女性乳腺、耳蜗、牙齿等部位的医学诊断需要很高的空间分辨率。对于这些情况，目前的主流全身螺旋CT机无法满足正常医疗诊断的需求。随着大面积平板探测器技术的飞速发展，目前医用平板探测器技术已经相当成熟，如已经应用于高空间分辨率的X射线DR成像。目前基于非晶硒、非晶硅技术的平板探测器，其有效探测器面积超过了500mm×500mm，而探测器像素尺寸也达到了0.1mm左右，而目前多层螺旋CT的探测器单位尺寸只有约0.5mm，利用平板探测器可以实现比现有螺旋CT空间分辨率高的多的CT图像。但是，由于平板探测器数据量巨大，数据传输速度还无法满足目前锥束CT成像的要求，目前还没有真正应用平板探测器进行全身成像的CT设备。如果我们不是针对人体全身，而是利用小型平板探测器对感兴趣的器官实现高精度感兴趣区域CT成像，那么就能够克服数据传输速度慢的技术瓶颈，使之成为可能。

针对CT***的上述缺点和局限性，我们开始探索新的CT图像重建方法和CT成像模式。事实上，很多工程应用中并不要求对完整的物体进行全局CT成像，只需要获得某些感兴趣区域（ROI）的物体图像即可，特别是医疗临床诊断中，只要能够实现对可疑病灶部位的成像即可^[2]。

20世纪80年代初，人们已经开始研究物体的局部CT成像问题，但受当时CT重建理论所限，人们无法精确重建出物体局部的CT图像，因此转而寻求一种与物体断层图像相关的近似函数。1985年，Smith等提出了一种lambda tomography的局部重建算法，该算法利用局部投影数据重建出一个与ROI密度函数有相同奇异性的函数^[3]。随后，Katsevich提出了一种pseudolocal tomography的局部重建算法，这种算法通过重建密度函数的Hilbert变换的一部分来代替原函数^[4]。但是，由于这些函数都无法代替真正的物体断层图像，难以满足实际工程应用的需求，极大地降低了局部CT成像对于实际工程应用的意义。在随后很长的一段时间里，针对物体局部ROI的成像研究一直陷于停顿，无法得到解决。

最近几年，CT重建理论获得了较大的发展。2002年，Katsevich首先提出了一种基于滤波反投影（Filtered Back Projection，FBP）形式的锥束螺旋CT精确重建算法。该算法很好地解决了长物体重建问题，在Z轴方向投影数据截断的情况下，该算法仍然能够精确地重建出被扫描部分的物体图像，并且由于该算法是FBP形式的，在重建速度上和迭代类重建算法相比具有很大的优势，Katsevich为CT算法的发展提供了一个崭新的思路^[5-6]。2004年，Zou和Pan提出了一种反投影滤波（Back Projection Filtration，BPF）形式的螺旋CT精确重建算法，该方法只需要理论上最少的投影数据就能够精确重建出物体的断层图像^[7-8]。至此，螺旋CT重建的基本理论问题得到了较好地解决。随后，BPF算法被推广应用到平行束、扇束、锥束CT图像重建中。Zou和Pan的BPF算法是基于PI线的重建算法，PI线是扫描轨迹上任意两点连线上的一条线段，BPF算法要求每条PI线的两个端点在物体支撑外，它的最大优势在于当投影数据存在某些截断时仍然能够精确重建出PI线上的图像，这使得针对ROI而不是完整物体的CT重建成为可能。2006年，Defrise等在BPF算法的基础上取得了更进一步的成果，放宽了PI线的限制，证明了当PI线只有一个端点在物体支撑外时，由通过该PI线的投影数据仍然能够精确重建出PI线上图像^[9]。2007年，Wang等人进一步证明了当PI线完全在物体内部时，如果已知该PI线上一部分的图像信息，就能够通过截断的投影数据精确重建出该PI线上的物体图像^[10]。但是，在实际CT工程应用中，物体内部PI线上的重建数值信息很难事先获得，因此，Wang等人的方法在实际应用中具有一定的局限性。

相关文献：

[1]李亮. CT投影变换理论及锥束重建方法研究[博士学位论文]. 北京: 清华大学工程物理系, 2007.

[2]李亮，陈志强，康克军，张丽，邢宇翔.感兴趣区域CT图像重建方法及模拟实验,CT 理论与应用研究, 18: 1-7, 2009.

[3]A Faridani, E L Ritman, K T Smith. “Local tomography”, SIAM ApplMath, 52: 459-484, 1992.

[4]A Katsevich, A. G. Ramm. “Pseudolocal tomography”, SIAM Appl Math,56: 167-191, 1996.

[5]Katsevich A. A general scheme for constructing inversionalgorithms for cone beam CT. Int J Math Math Sci, 2003, 21:1305-1321.

[6]Katsevich A. An improved exact filtered backprojection algorithmfor spiral computed tomography. Adv Appl Math, 2004, 32:681-697.

[7]Zou Y, Pan X. Exact image reconstruction on PI-lines from minimumdata in helical cone-beam CT. Phys Med Biol, 2004, 49:941-959.

[8]Zou Y, Pan X. Image reconstruction on PI-lines by use of filteredbackprojection in helical cone-beam CT. Phys Med Biol, 2004, 49:2717-2731.

[9]M Defrise, F Noo, R Clackdoyle, H Kudo. “Truncated Hilberttransform and image reconstruction from limited tomographic data”, InverseProblems, 22: 1037-1053, 2006.

[10]Y B Ye, H Y Yu, Y Wei, G Wang. “A General Local ReconstructionApproach Based on a Truncated Hilbert Transform”, International Journal ofBiomedical Imaging, Volume 2007, Article ID 63634。

发明内容

本发明的申请人发现了一个全新的CT精确重建数据完备性条件：

对于任意一点，如果投影数据同时满足下述条件，则图像函数可以被精确重建：

1. 存在向量和两条线段、，其中是通过点且平行于的在函数支撑内的线段，；

2. 线段至少有一个端点在函数支撑外，或线段上的已知；

3. 对于任意点，通过包含该点的微小邻域内任意点的任意角度下的投影均被采集得到，其中。

上述条件可以由图1解释，当感兴趣区域ROI位于物体支撑内部时，FOV仅仅覆盖ROI是不能精确重建ROI图像的，需要增加额外的投影信息才能够重建出该ROI的断层图像，分两种情况：（a）（b）属于一类情况，即增加一个额外的深色阴影区域，通过该阴影区域的投影数据也需要采集得到，并且该深色阴影区域的图像已知；（c）（d）属于另外一类情况，即增加额外的一个阴影区域B，该区域有一部分或全部在物体支撑外。只要满足了上面两种情况之一，都能够实现感兴趣区域ROI的精确CT成像。对比图1中的四种情况，我们可以发现对于后面两种情况（c）（d）由于不需要已知该额外阴影区域的图像信息，因此这两种情况更方便在工程应用中实现；特别是最后一种情况（d）由于阴影区域B位于物体支撑外，因而只需要测量到通过ROI和区域B的X射线投影即可精确重建ROI的断层图像，这就意味着该CT扫描方式对于医疗成像而言，被检测者能够接受更少的辐射剂量。被检测者只需要接受扫描其可疑组织区域的X射线剂量和通过其身体外一个很小空气区域的X射线剂量即可，相比目前的全身螺旋CT扫描，能够在很大程度上减小被检测者接受的辐射剂量。

本发明正是基于上述CT精确重建数据完备性条件，尤其是基于上述情况（d）而做出。

根据本发明的一个方面，提供了一种对被检测对象的感兴趣区域进行CT成像的方法，包括步骤：获取所述感兴趣区域的CT投影数据；获取B区域的CT投影数据，其中所述B区域的至少一部分位于所述被检测对象的支撑之外，而且所述B区域被选为使得能够选择一组覆盖所述感兴趣区域的PI线段，其中每条经过所述感兴趣区域的PI线段均通过B区域；以及根据所述感兴趣区域的CT投影数据和所述B区域的CT投影数据来重建所述感兴趣区域的CT投影数据。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于对被检测对象的感兴趣区域进行CT成像的CT成像设备，包括：X射线发生器，用于产生用于扫描的X射线束；探测器装置，用于探测透过被扫描区域的X设备以产生投影数据；被检测对象承载装置，用于承载所述被检测对象进出所述CT成像设备；主控制器，用于控制所述CT成像设备的操作，以使得所述X射线发生器所发出的X射线仅仅覆盖所述感兴趣区域来进行CT扫描以获得所述感兴趣区域的投影数据，以及使得所述X射线发生器所发出的X射线仅仅覆盖B区域来对所述B区域进行CT扫描以获得所述B区域的投影数据，所述B区域的至少一部分位于所述被检测对象的支撑之外，而且所述B区域被选为使得能够选择一组覆盖所述感兴趣区域的PI线段，其中每条经过所述感兴趣区域的PI线段均通过B区域；以及数据处理单元，用于基于所获得的感兴趣区域的投影数据和B区域的投影数据来重建所述感兴趣区域的图像。

根据本发明提出的X射线CT成像设备和方法，只需要X光源发出的X射线束覆盖感兴趣区域即能够精确重建获得该感兴趣区域的二维/三维断层图像，因此可以使用较小尺寸的探测器实现大尺寸物体任意位置感兴趣区域的CT成像，提高了CT扫描和图像重建的速度，降低了CT设备的硬件成本，同时能够大大降低CT扫描过程中的X射线辐射剂量。因此，本发明具有很高的市场应用潜力。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1说明了根据本发明的CT精确重建数据完备性条件；

图2描述了根据本发明一个实施例的计算机层析（CT）成像方法的流程图；

图3描述了根据本发明一个实施例的、在图2的CT成像方法中执行的投影数据重建方法的流程图；

图4示出了根据本发明一个实施例的CT成像设备400的结构框图；

图5示出了根据本发明一个实施例的CT成像设备400中的前准直装置420的结构框图；

图6示出了根据本发明一个实施例的CT成像设备400中的探测器位置控制装置440的结构框图；以及

图7示出了根据本发明一个实施例的CT成像设备进行CT成像的数值模拟结果。

具体实施例

下面结合附图和具体的实施方式对本发明作进一步的描述。

如上面关于CT精确重建数据完备性条件的情况（d）所述，只需要通过扫描获得了通过ROI和B区域的X射线投影即可精确重建ROI的断层图像。

图2描述了根据本发明的一个实施例的计算机层析（CT）成像方法。在步骤S201中，确定要进行CT成像的被检测对象中的感兴趣（ROI）区域，并且根据所确定的ROI区域来确定至少一部分位于被检测对象支撑之外的B区域。B区域被选为使得能够选择一组覆盖ROI区域的PI线段，其中保证每条经过ROI区域的PI线均通过B区域（如图1（d）所示的情况）。B区域可以是一个任意大小和形状的空间区域，考虑到实际探测器单元的尺寸和病人接受的辐射剂量两个因素，一般地，B区域可以选择为直径是探测器单元10倍的圆或球形空间区域。当然，B区域可以不止一个。另外，为了进一步提高图像重建速度和精度，可以进一步确定其它参考区域。

在确定了ROI区域和B区域之后，在步骤S203中，将ROI区域调整到扫描视野范围内，以使得扫描X射线束仅仅覆盖该ROI，并对该ROI区域进行CT扫描以获得ROI区域的CT投影数据。然后在步骤S205中，将B区域调整到扫描视野范围内，以使得X射线束仅仅覆盖该B区域，并对该B区域进行CT扫描以获得B区域的CT投影数据。随后在步骤S207中，基于在步骤S203获得的ROI区域的CT投影数据和在步骤S205获得的B区域的CT投影数据，根据下面如参考图3所述的重建方法来重建出该ROI区域的CT图像。在本发明的CT成像方法中，虽然需要进行两次CT扫描才能够重建出ROI区域的CT图像，但在每次扫描中，X射线束仅仅覆盖到ROI和B区域，因此两次扫描中被检测对象受到的总X射线辐射剂量远远小于传统CT扫描的辐射剂量。

图3具体描述了在图2所示的步骤S207中执行的重建方法。在步骤S301中，选择一组能够覆盖ROI区域的PI线段，且保证每条经过ROI区域的PI线均通过B区域。

该方法随后进入步骤S303-S307，其中对于在步骤S301中选定的PI线段组中的每条PI线，沿着该PI线进行图像重建。然后在步骤S309中，对在所有PI线上的重建数据进行组合而得到最终的ROI图像。这种基于PI线的图像重建过程在二维和三维重建中是一样的，下面以二维图像重建为例来说明在步骤S303-S307中执行的、基于一条PI线的图像重建处理。

将沿着一条PI线的二维图像定义为函数，则图像重建处理就是寻找符合下面公式（1）所有5个约束的交集函数。

（1）

其中，可以由测量到的CT投影数据直接计算得到。另外，表示归一化后的一维PI线段，是该PI线段上位于被检测对象支撑外的B区域B，而则是位于ROI区域内的PI线段中的部分，这如图1（d）所示。

是B区域中的PI线段部分上的物体图像，由于其在被检测对象的支撑之外，并且通常为空气，所以一般可以设置其图像重建值为0。表示重建图像中的可能的最大值，可以根据被检测对象的特征来设置成该对象中的最大密度材料的衰减系数值，例如对于医疗CT成像，被检测对象是通常是人，其重建图像的最大值一般是骨组织，那么可以将设置为是在相应X射线能量下的骨组织的衰减系数值。

是PI线段上的一维Hilbert（希尔伯特）变换值，即对投影数据求差分然后反投影到PI线段上的结果，这可以用下面公式计算得到：

（2）

此处，是一维PI线上的点在断层图像空间上的二维坐标表示，和中的点x一一对应。其中，表示投影数据，是探测器上的一维坐标，是投影的采用角度，。这里，和具有相同的含义，只是因为在不同坐标系下表示为不同的变量。

上述公式（1）中的约束条件容易理解和实现，条件可利用POCS（Projection onto Convex Set，凸集投影）迭代计算来实现，具体而言，条件可以利用下述迭代计算来实现：

, （3）

其中，表示迭代的中间重建图像，表示迭代步数。迭代初始图像可以任意人为设置，一般地取全零即可。表示Hilbert逆变换，该变换公式为：

（4）

其中P.V. 表示Cauchy主值积分。

公式（3）中的定义为：

（5）

其中，是通过前面公式（2）计算得到的，在POCS迭代过程中，保持不变，不需要重复反投影计算。

公式（1）中的约束条件的计算公式为：

（6）。

根据上述对求解公式（1）的具体处理的描述，可知在寻找符合下面公式（1）中所有5个约束的交集函数中，需要首先进行反投影滤波（即获得的值），然后进行POCS迭代计算来获得的值。而POCS迭代过程都是在重建图像域和Hilbert变换空间两个域之间的反复迭代，不存在前向投影问题，因此，图像重建的速度很快。

具体而言，在步骤S303中，选择PI线段组中的一条PI线段。然后在步骤S305中，计算选定PI线段上的一维Hilbert变换值，这可以根据公式（2）计算得到。随后，在步骤S307中，对步骤S305计算得到的一维Hilbert变换值进行有限Hilbert逆变换，以获得在PI线段上的重建图像值。在步骤S307的处理中，需要在重建图像域和Hilbert变换空间域两个域之间的反复迭代，即POCS迭代过程来获得满足精度要求的满足要求的重建图像。步骤S307中的处理可以根据上述公式（1）和（3）-（6）来进行。

需要特别说明的是，上述的重建方法并不限于某种扫描方式，它能够适用于利用平行束、扇束或者锥束X射线的CT扫描，同时对于不同的扫描轨道，该重建方法也同样适用，唯一有所不同的是反投影公式（2）会因为具体扫描方式的变化在权重系数上稍有不同，只需要根据具体的扫描方式进行相应调整即可，在此不做赘述。

另外，还需要指出的是，图3仅仅给出了一种根据ROI区域的CT投影数据和B区域的CT投影数据来重建ROI区域的CT图像的一种具体方式。还存在其他根据本发明的原理、利用ROI区域的CT投影数据和B区域的CT投影数据来重建ROI区域的CT图像的方法，而所有这些方法都在本发明的保护范围之内。

图4示出了根据本发明一个实施例的CT成像设备400，其利用根据本发明的CT成像方法来进行CT成像。CT成像设备400包括用于产生用于扫描的X射线束的X射线发生器410、前准直装置420、探测器装置430、探测器位置控制装置440、旋转机构450、被检测对象承载装置460、主控制器470、数据处理单元480以及显示装置490。

X射线发生器410发出的X射线通常是扇形束（对应于线阵列探测器）或锥形束（对应于面阵列探测器）。前准直装置420安装在X射线发生器410的射线出束窗口的位置处，用于限制X射线束的宽度，以使得X射线束的宽度和探测器装置中的探测器宽度一致。如上面在描述根据本发明的CT成像方法中所述，本发明需要分别对ROI区域和B区域进行扫描，因此需要前准直装置420具备调节X射线束流宽度，以便X射线束仅仅覆盖ROI区域或者B区域的功能。图5示出了前准直装置420的详细结构。如图5（a）所示，该前准直装置420由四块X射线遮挡块421a-421d组成，形成具有一定形状的X射线出束窗口423，该形状可以是圆形、矩形或其他形状。在本实施例中，如图5（b）所示，以矩形为例进行说明。X射线遮挡块421a-421d由有效吸收X射线能量的物质（其可以是铅、钨等高密度的材料）制作，并且具备一定厚度以能够阻挡X射线的透过。每个X射线遮挡块421a-421d后面都有一组独立运转的伺服电机425和精密丝杠427（如图5（c）所示），伺服电机425和精密丝杠427能够在主控制器470的控制下，驱动相应的X射线遮挡块421a-421d按照给定的参数沿着精密丝杠427移动来前进或后退。四组伺服电机425和精密丝杠427同时按照既定参数运转就能够使得X射线出束窗口423针对不同的ROI区域或者B区域实现相应的窗口大小和位置的改变，从而达到X射线束在扫描过程中仅仅覆盖ROI区域或者B区域的要求。当然，X射线遮挡块不一定是恰好四块，任何可以形成一定形状的X射线出束窗口的多块X射线遮挡块都在本发明的保护范围之内。

探测器装置430可以使用线阵列探测器或面阵列探测器，也可以采用平板探测器，以及相应的辅助设备。探测器装置430探测透过被扫描区域的X射线以产生投影数据，并以光缆、网线等有线或者无线方式将投影数据传输到数据处理单元480进行进一步的处理。

探测器位置控制装置440用于控制探测器装置430的位置，并包括伺服电机441和精密丝杠443等。图6说明了在探测器装置430为面阵列探测器的实施例中，探测器位置控制装置440的详细结构。如图6所示，探测器装置430通过装卡槽固定在精密丝杠443上，可以由伺服电机441在主控制器470的控制下驱动该探测器装置430沿丝杠443做直线运动。由于可以选择ROI区域和B区域，因此需要探测器装置430运动的范围要能够覆盖任意可能选择的ROI区域和B区域位置，因此探测器装置430在每个X射线投影角度下的位置都可能是变化的，以随时根据需要在主控制器270的控制下改变探测器装置430的位置。

旋转机构450包括一个能够围绕某固定中心旋转的桶架，X射线发生器410、前准直装置420、探测器装置430、探测器位置控制装置440等均固定在该桶架上。在CT扫描过程中，该桶架在主控制器470的控制下带动上述各装置旋转，并且在旋转的同时，X射线发生器410以不同的角度下发出X射线束穿过被检测区域（如ROI区域或B区域后）被探测器装置430探测到，并将投影数据传输到后端的数据处理单元480进行处理。旋转机构450可以进行多圈旋转扫描、单圈旋转扫描或者往复的多圈旋转扫描，只要这些扫描方式足以让CT成像设备400获得足够的投影数据来重建图像，则所有这些扫描方式都在本发明的保护范围之内。

被检测对象承载装置460承载被检测对象进出CT成像设备400，其结构与现有的装置类似。通常，被检测对象承载装置460定位于旋转机构450的旋转中心附近，而且ROI区域通常是被检测对象的一部分。

主控制器470控制整个扫描过程，在本发明的实施例中，主控制器470以对应于图2所述的CT成像方法的方式来控制CT成像设备400。主控制器470首先根据所确定的ROI区域，控制前准直装置420和探测器位置控制装置440以便X射线发生器410所发出的X射线仅仅覆盖ROI区域。然后主控制器470控制CT成像设备400以对ROI区域进行CT扫描以获得ROI区域的投影数据并将该数据发送给数据处理单元480。随后，主控制器470首先根据确定的B区域，控制前准直装置420和探测器位置控制装置440以便X射线发生器410所发出的X射线仅仅覆盖B区域。最后，主控制器470控制CT成像设备400以对ROI区域进行CT扫描以获得B区域的投影数据并将该数据发送给数据处理单元480。

数据处理单元480在获得ROI区域和B区域的投影数据之后，根据如图3所述的重建方法来重建ROI区域的图像。具体而言，数据处理单元480包括PI线划分装置481、Hilbert变换计算装置483、Hilbert逆变换计算装置485以及重建数据组合装置487。其中，PI线划分装置481根据ROI区域和B区域的相对位置，选择一组能够覆盖ROI区域的PI线段，且保证每条经过ROI区域的PI线均通过B区域。Hilbert变换计算装置483为一组PI线中的每条PI线计算沿着该PI线的一维Hilbert变换值。Hilbert逆变换计算装置485对利用Hilbert变换计算装置483计算得到的一维Hilbert变换值进行有限Hilbert逆变换，以获得在PI线段上的重建图像值，其中在Hilbert逆变换计算装置485中，需要在重建图像域和Hilbert变换空间域两个域之间的反复迭代，即POCS迭代过程来获得满足精度要求的重建图像。重建数据组合装置487针对根据PI线划分装置481所提供的PI线组，对PI线组中的每条PI线的、由Hilbert逆变换计算装置485计算得到的重建图像进行组合，而得到最终的ROI图像。数据处理单元480中的处理的具体细节在上面已经详细描述过了，这里不再进行赘述。

此外，数据处理单元480还执行诸如硬化、散射校正，金属伪影校正，以及图像处理与模式识别等传统的CT扫描和成像设备中执行的图像数据处理。

显示装置490显示重建得到的ROI区域图像，同时显示装置490还可以显示与CT扫描过程中的控制和参数相关的信息，以便操作人员可以直观地获得上述信息。

根据本发明的CT成像设备400可以通过分别对ROI区域和B区域进行扫描来快速和精确地重建出ROI区域的图像。虽然需要两次扫描，但是由于仅仅需要对ROI区域和B区域进行扫描，所以扫描和重建速度反而变快了。此外，被检测对象暴露于X射线之下的区域也显著减少了。

这里需要指出的是，虽然在上面针对CT成像设备400的实施例的描述中，说明了先获取ROI区域的CT投影数据，然后获取B区域的CT投影数据的次序，但是，该次序是可以任意的，例如，可以先获取B区域的CT投影数据然后获取ROI区域的CT投影数据。甚至，在根据本发明的一个实施例中，可以同时获取ROI区域和B区域的CT投影数据。所有这些获取ROI区域和B区域的CT投影数据的方式都在本发明的保护范围之内。

图7是利用根据本申请的CT成像设备进行CT图像扫描和重建的数值模拟结果。实验中我们使用了Shepp-logan头模型，该头模型限制在一个直径为20cm的圆内，ROI区域是一个边长为6cm的正方形，放置在头模型中心，另外两个细长矩形区域B1、B2分别放置在处。由头模型的定义可以知道，这两个细长矩形区域B1、B2内的图像数值均为0。进行ROI区域CT扫描时，平行束X射线在180度扫描过程中只覆盖ROI和区域B1、B2，如图7（a）所示。图7（b）是利用经过ROI和区域B1、B2的投影数据，按照本发明的图像重建方法重建得到的ROI图像；而图7（c）是只利用经过ROI和区域B1的投影数据，按照本发明的图像重建算法重建得到的ROI图像。根据（b）和（c）的重建结果可以发现，利用本发明的CT成像方法，能够在X射线仅仅覆盖ROI区域和另外一个小的物体外区域的扫描情况下，重建得到高质量的ROI图像，能够满足实际工程应用的需求。并且这种CT成像技术能够在很大程度上节省探测器的尺寸，减小投影数据量，提高CT图像重建速度，最重要的是在保证ROI区域CT图像质量的前提下，大幅度减小物体/病人的X射线辐射剂量，这一点对于医疗CT成像尤为重要。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (4)

1.一种对被检测对象的感兴趣区域进行CT成像的方法，包括步骤：

同时获取所述感兴趣区域的CT投影数据和B区域的CT投影数据，其中所述B区域的至少一部分位于所述被检测对象的支撑之外，而且所述B区域被选为使得能够选择一组覆盖所述感兴趣区域的PI线段，其中每条经过所述感兴趣区域的PI线段均通过B区域；以及

根据所述感兴趣区域的CT投影数据和所述B区域的CT投影数据来重建所述感兴趣区域的CT投影数据。

2.如权利要求1所述的对被检测对象的感兴趣区域进行CT成像的方法，其中所述根据所述感兴趣区域的CT投影数据和所述B区域的CT投影数据来重建所述感兴趣区域的CT投影数据包括步骤：

对于所述PI线段组中的每条PI线段：

计算在所述PI线段上的一维Hilbert变换值，以及

对所计算的一维Hilbert变换值进行有限Hilbert逆变换，以获得在所述PI线段上的重建图像值；

组合所述PI线段组中的所有PI线段上的重建图像值而得到所述感兴趣区域的图像。

3.如权利要求2所述的对被检测对象的感兴趣区域进行CT成像的方法，其中所述有限Hilbert逆变换步骤包括：

在重建图像域和Hilbert变换空间域两个域之间进行凸集投影迭代来获得满足精度要求的在所述PI线段上的重建图像值。

4.如权利要求1所述的对被检测对象的感兴趣区域进行CT成像的方法，其中所述获取所述感兴趣区域的CT投影数据和所述获取B区域的CT投影数据包括：

利用平行束、扇束或者锥束X射线来对所述感兴趣区域和B区域进行CT扫描，以获得所述感兴趣区域和B区域的CT投影数据。