CN105469366B - 一种消减ct图像金属伪影的解析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明给出的一种消减CT图像金属伪影的解析方法,该方法避免了迭代运算。本发明包括从由多能谱射线情况下投影数据重建的图像中分割出金属图像,求其投影图像,寻找能谱函数的近似,得到伪影函数的表达式,获得伪影图像,通过原始图像减去伪影图像获得校正后的图像如附图所示。本发明的特征在于,在消除带状伪影的同时保留了原有信息的结构特征,并且校正方法中不需要能谱的先验知识和原始的投影数据,重建速度快。
Description
技术领域
本发明主要涉及医学X射线计算机断层成像技术(Computed Tomography,简称CT)领域,具体的说,涉及医学CT检测成像中,当被检测的人体某部位(例如口腔、胸腔等)植入金属物时,重建的CT图像存在金属伪影情况。
背景技术
CT检测成像技术能够无损的获取物体断层图像,在医学辅助诊断中发挥着不可替代的重要作用. 在理想情况下,CT设备的扫描***测得的投影数据是物质线性衰减系数的线积分,CT设备的重建***用该线积分数据进行图像重建,获得可以用于临床诊断使用的CT图像. 然而在实际CT扫描中,***得到的投影数据通常包含各种误差,例如金属物导致的误差,这会导致重建图像中出现伪影,降低图像质量,严重影响诊断结果. 人体内的金属植入物通常有口腔内的牙齿填充物、体内手术夹和人工关节等,这些金属物具有高衰减性,当由投影数据直接重建CT图像时,重建图像中会出现放射状或带状伪影等,一般称其为金属伪影.
实际的CT扫描中经常遇到包含金属物的情况,例如口腔CT扫描. 因为金属伪影的成因复杂,并且金属的材料以及形状尺寸会直接导致图像中金属伪影的强弱和分布不同,因此尽管目前已有一些关于金属伪影校消除方法的资料和专利,但是仍没有一种比较通用的消除或是消减金属伪影的方法. 即使对于飞利浦推出的用于骨科的金属伪影校正软件,对于多种情况也无法给出令人满意的校正结果. 因此,研发一些普遍适用的金属伪影消减的方法对于医学CT成像***具有非常重要的意义.
金属伪影校正(Metal artifact reduction, MAR)算法主要分为插值法、投影校正、迭代重建、基于先验图像的校正方法和混合校正等方法. 近年来也有很多金属伪影校正方面的专利,例如:
由德国西门子公司申请的中国专利CN103190928A公开了一种用于减少CT图像数据组内金属伪影的方法. 该方法通过重建经金属伪影校正的第一CT图像数据组和未经金属伪影校正的第二CT图像数据组,并且利用了数据加权法等.
由美国GE公司申请的中国专利 CN103186889A公开了一种用于减少医学图像中的金属伪影的方法和设备. 该方法考虑了同一断层同时包含具有不同尺寸的大金属物体和小金属物体产生的伪影,以不同的方式处理同一断层图像中大金属物体和小金属物体产生的伪影.
中国专利CN103679642A公开了 一种CT图像金属伪影校正方法、装置及CT设备,该方法根据原始投影数据对应的原始图像确定干扰对象引起的金属投影范围,然后依次基于金属投影范围内的金属投影数据获得去除干扰对象后的诊断对象投影数据并建立模型图像;再根据模型图像的投影数据对所述原始投影数据进行二次校正、重建,得到没有金属伪影的目标图像.
中国专利CN103745440A公开了一种CT***金属伪影校正方法,该方法中根据初始化参数创建所述CT***的系数矩阵,基于所述***矩阵计算CT图像重建的过程中的物体衰减系数f,再优化所述物体衰减系数f,实现对CT***的金属伪影校正.
中国专利CN103440636A公开了一种CT***的金属伪影消除方法,该方法经过一系列数据处理操作得到新的CT扫描数据,然后再重建图像. 同时将高压和低压CT扫描进行变换,从而实现计算量的减少.
上述技术涉及到了多种金属伪影校正方法,但都没有方法和算法涉及到金属伪影的解析表达. 本发明给出了一种有效的去除CT图像金属伪影的解析方法,避免了迭代计算,节省重建时间。
发明内容
本发明主要针对医学CT成像中常见的金属伪影问题,提出了一种有效的去除金属伪影的解析方法.
本发明通过以下技术方案实现:
消减CT图像金属伪影的解析方法,主要包括:首先CT扫描***获得被检测对象 f (x)的投影数据,然后由CT重建***进行图像重建,从重建图像中分割出金属物,再对金属物件进行再投影,对该投影数据进行处理,再进行重建得到伪影图像,最后从原图像中减去伪影图像,得到目标图像,即校正后的图像. 其特征在于,在消除带状伪影的同时保留了原有信息的结构特征;校正方法中不需要X射线能谱的先验知识以及原始的投影数据.
获取所述的检测对象的投影数据P,此数据是在多能谱射线情况下获得;
获取所述的CT图像P,从投影数据重建CT图像f E ,E是射线的能量参数;
获取所述的金属物图像,通过阈值分割(一般采用的阈值是3000HU)或是水平集方法从重建的CT图像分割出金属物的图像;
获取所述的金属物的图像的投影数据,利用投影矩阵得到其投影数据,即它的Radon变换RΨmetal;
获得所述的金属伪影图像,设计能谱的近似函数Asin(ω(E+ѱ)),提出的伪影表达式K=R -1 (P-Rf E0)=-R -1(ln(π2cosh(ρRΨmetal)/(π2+4ρ2(RΨmetal)2)))对处理数据RΨmetal,然后进行重建,得到伪影的近似图像K,f E0是假设在某个能量E 0下的目标函数, ρ是参数,Ψmetal是金属区域的特征函数;
获得所述的目标图像即校正后的图像f E0,原重建图像f E 减去伪影图像K(x)得到f E0.
本发明涉及到一种新的消减CT图像金属伪影的方法,该方法直接获得图像伪影的图像,十分有效. 与以往的金属伪影校正方法相比,本发明的有益效果有:(1)消除带状伪影的同时保留了原有信息的结构特征;(2)无需射线能谱的先验知识;(3)校正方法中无需原始的投影数据;(4)采用解析重建方法,重建速度快。
附图说明
图1为实施例中所使用的改进的二维下颌数字体模;
图2为重建的原始图像;
图3为重建的伪影图像;
图4为校正后的CT图像。
具体实施方式
本发明主要提供了一种消减CT图像金属伪影的方法,包括获得投影数据、图像重建、分割金属物件、再投影、数据处理、伪影图像重建和获得校正后的图像. 目标是消除带状伪影保留原有信息的结构特征,获得高分辨的CT图像,为临床诊断提供更加准确的信息.本发明的实施方式:首先获得多能谱下的投影数据并进行图像重建;然后进行图像分割得到金属物件的图像,并求其Radon变换;通过提出的解析方法对该Radon变换数据进行处理,并重建处理后的数据,得到伪影图像;由原始图像减去伪影图像得到校正后的CT图像;最后给出实施例. 具体步骤如下:
(1)获得原始CT图像
对被检测对象进行扫描获得多能谱X射线下的投影数据,用FBP算法或是BPF算法重建投影数据,得到原始CT图像,该图像中含有金属伪影.
(2)获得金属图像的投影数据
通常利用阈值方法对原始图像进行图像分割,得到金属图像,此处一般采用的阈值是3000HU;然后再获得金属图像的投影数据.
(3)获得伪影图像
首先寻找能谱函数的近似,给出伪影函数的近似表达式,得到确定的伪影函数.由于实际CT扫描***中能谱图是未知的,故只能根据其共有特征寻找近似函数,该近似能谱的函数应该满足:在能量范围内积分是1. 例如:近似函数可以选择矩形函数、正弦函数、余弦函数或是其它近似函数. 根据能谱图的特征,正弦函数接近于能谱函数. 经过设计有关参数,可以得到伪影函数的近似表达式K=R -1 (P-Rf E0). 通过该表达式对步骤2中的投影数据进行处理;然后求Radon逆变换,此处利用FBP或是BPF算法实现,从而得到伪影图像.其中有关参数可以利用某些正则化方法求其最优解.
(4)获得校正后的CT图像
由步骤1中的原始图像减去步骤3中伪影图像得到校正后的CT图像.
(5)实施例
本实施例选取是改进的二维下颌数字体模,包含512×512个像素,每个像素的尺寸是0.5mm×0.5mm,如图1所示. 该体模中的骨质成分和软组织等均根据ICRU44号报告参数设置,它们的X射线衰减系数由XCOM软件获得,并植入了3个汞合金物件.
该实例采用该体模产生仿真投影数据.仿真中我们使用了多能谱X射线.有关***参数如下:X 射线源与旋转中心距离是1100mm,X 射线源与探测器距离是1600mm,探测器单元的长度是0.87. 使用圆轨迹等距扇束CT 扫描模式产生该模体的投影数据,其中探测器单元个数是512,360度全扫描投影角度个数是660.
根据实施方式中步骤1由投影数据直接重建图像,图中存在明显带状等伪影,严重影响临床诊断,如图2所示.
根据上面的实施方式中步骤2,选取阈值为3000HU,对图2中的图像进行分割,再利用Radon变换获得它的投影数据.
根据上面的实施方式中步骤3,该例中选取电压范围是0.01-1.2Kev,仿真过程使用归一化能谱图. 选取的能谱近似函数πsin(π(E-E0+h)/(2h))/(4h),其中E0是某一个能量,h是一个可调整的参数;本例中E0=0.65Kev,h =0.55Kev. 根据伪影表达式-R -1(ln(π2cosh(ρRΨmetal)/(π2+4ρ2(RΨmetal)2)))得到伪影图像如图3所示,可以看到该图是图2中带状伪影的呈现,其中优化的参数选取ρ=2.31.
根据上述实施方式中步骤4,原始重建图像减去伪影图像得到校正后的图像,如图4所示。
Claims (3)
1.一种消减CT图像金属伪影的解析方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)获取被检测对象的投影数据P,由CT重建***进行图像重建,获得原始CT图像fE,E为射线的能量参数;
(2)从重建图像中分割出金属物的图像,对金属物的图像进行再投影,得到金属物图像的投影数据;
(3)对金属物图像的投影数据进行处理,再进行重建得到伪影图像:
以正弦函数A sin(ω(E+ψ))为X射线能谱的近似函数,通过伪影函数的近似表达式对金属物图像的投影数据进行处理,然后进行重建,得到伪影的近似图像K,
所述伪影函数的近似表达式为:
其中:R是Radon变换;R-1是逆Radon变换;是假设在某个能量E0下的目标函数;Ψmetal表示金属区域的特征函数,区域内为1,其他为0;ρ是利用正则化方法计算的参数;
(4)以步骤(1)所述原始CT图像fE减去步骤(3)伪影的近似图像K,即可获得校正后的CT图像。
2.根据权利要求1所述的消减CT图像金属伪影的解析方法,其特征在于:从多能谱射线获得的投影数据,由FBP算法或是BPF算法进行图像重建,该图像含有金属伪影。
3.根据权利要求1所述的消减CT图像金属伪影的解析方法,其特征在于:利用阈值方法从重建图像中分割出金属图像,并利用投影矩阵求出金属图像的投影数据。
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