CN108022272B - 用于基于分割和光谱的金属伪影降低的计算机程序和ct*** - Google Patents

Abstract

在多色X‑射线CT***中应用基于分割和光谱的金属伪影降低(MAR)***和程序，其中使用在已知X‑射线能谱中导致主伪影的样品中的高‑Z金属的先验知识。使用基础材料分解，该程序解决仅使用在选择的X‑射线能量下执行的样品的单次扫描来减少或消除与射束硬化相关联的金属伪影的问题。具体的说，基于在每个投影角度的金属的厚度和在每个投影角度的X‑射线衰减，从分割的高‑Z体积数据集中生成高‑Z投影集，将这些集合归一化，并且然后使用低‑Z投影和高‑Z投影集创建校正的断层摄影体积数据集。

Description

用于基于分割和光谱的金属伪影降低的计算机程序和CT***

背景技术

X-射线计算机断层摄影(CT)是一种用于检查和分析样品的内部结构的非破坏性技术。一般来说，当X-射线穿过样品时，X-射线被样品吸收或散射。没有被吸收或散射离开的X-射线透射通过样品，并且然后被检测器***检测。在检测器***形成的图像被称为X-射线投影。经由标准的CT重建算法从在不同角度的一系列这些投影来重建断层摄影体积数据集。X-射线断层摄影***经常将这些断层摄影体积呈现在断层摄影体积数据集的二维、横截面图像或“切片”中。

一些X-射线断层摄影***利用多色X-射线束以生成X-射线投影。多色X-射线源包括X-射线管(实验室源)或白色同步加速器束，或基于加速器的源。多色X-射线束的优点在于，对于给定源，它们通常比单色束更强大，因为不需要有损耗能量的滤波器。

当使用多色束时，因为当束穿过物体时较低的能量首先被吸收，透射的X-射线强度一般不再与材料厚度成比例。其结果是，当使用多色束生成X-射线投影时，经常发生被称为射束硬化(BH)的现象。射束硬化与当X-射线穿过样品时朝向更高X-射线能量的透射X-射线谱的变化相关联。

射束硬化经常在具有多色X-射线的断层摄影重建中产生伪影。作为射束硬化的结果生成典型的伪影，包括杯突伪影和条纹伪影。通过吸收对材料厚度的线性化，可以有效地校正仅包括一种材料的物体的射束硬化。但是，对于混合材料物体，尤其是包含低密度(低-Z)材料和高密度(高-Z)材料的物体，这种方法不是有效的。因为诸如金属或诸如铁(Fe)和金(Au)的具有原子数高于18的元素的高-Z元素比诸如硅(Si)、碳(C)、氮(N)和氧(O)的低-Z元素吸收更多的X-射线，金属元素结构在暴露于X-射线时通常产生更严重的射束硬化伪影。这些伪影也被称为“金属伪影”。另外，除了射束硬化之外的因素如X-射线散射、泊松噪声，以及运动和边缘效应可以导致金属伪影的创建。

X-射线CT图像中金属伪影降低的当前方法通常分为三组。第一组，组1，使用N-阶多项式拟合进行射束硬化校正以减少金属伪影。这里我们称这种方法为“BHC(射束硬化校正)”。第二组，组2，重点是投影中金属的分割/减影，接着是分析或迭代算法的完成方法。第三组，或组3，使用基于光谱或物理建模方法以统计地并且迭代地减少或抑制伪影。

每种伪影降低方法都有缺点。组1MAR方法仅可以大致减少伪影并且仅对一种金属正常工作。组2MAR方法通常仅提供伪影的部分抑制，并且可能在样品中金属周围引入新的模糊伪影。这是因为关于被金属遮蔽的样品中的结构的信息被擦除。相反的，组3MAR方法理论上可以减少或消除大多数金属伪影并且通常实现更好的结果，因为它们不擦除投影中存在的信息。但是，因为需要大量的迭代处理步骤，组3方法的计算效率低。

最近，2015年4月28日提交并公布为WO 2015/168147A1的PCT申请号为PCT/US2015/0280323中，描述了使用基础材料分解过程的基于分割和光谱的MAR方法。该方法仅使用在已知X-射线能谱执行的样品的单次扫描，解决了与射束硬化相关联的伪影的减少或消除的问题，同时也不会擦除被金属遮蔽的信息。这改进了当前组2和组3的MAR方法。

这种方法结合了组2和组3MAR方法的一些优点，同时避免了它们的一些缺点。不同于组1方法，该MAR方法可以用于多种金属。不同于组2方法，该MAR方法可以最小化任何新的伪影的引入，并且提供关于在样品的CT重建图像中的金属结构的细节。不同于组3方法，该MAR方法可以是非迭代的或可选地仅需要共2或3次迭代(即，低计算消耗)，并且理论上可以基于光谱相关的射束硬化物理学移除金属伪影。

该MAR方法利用关于入射在样品上的多色X-射线的光谱能量分布(即，光谱)(这里的能谱也与检测器的检测灵敏度相结合)的先验知识和有助于主伪影的创建的样品中的一种主要的高-Z金属的物理特性。

首先，原始的投影被认为是基线投影。使用样品的基线投影，该方法可以例如经由标准的滤波反投影/菲尔德坎普-戴维斯-克雷斯(FBP/FDK)重建算法生成样品的基线断层摄影体积数据集。

其次，为来自基线断层摄影体积数据集中选择的高-Z金属创建分割的高-Z金属体积数据集。然后通过将分割的高-Z金属体积数据集正向投影生成仅与高-Z金属相关联的投影集，也就是说，创建正向投影的高-Z金属投影。该高-Z投影与分割的高-Z体积数据集中的在每个投影角度的分割的高-Z元素的厚度相关联。

在该方法中采用了基础材料分解的概念。假定除了高-Z金属之外的样品的其它材料可以通过一种选择的或假设的低-Z元素/材料(即硅(Si)或碳(C))“表示”或代表，也被称为“等效的低-Z元素”。其结果是，样品优选地被建模为包括几种，例如两种基础材料：高-Z金属元素和等效的低-Z元素，包括用于选择的X-射线谱的相同的基线投影。

使用基线投影和两种基础材料之间的关系，该方法计算与等效的低-Z元素的厚度相关联的投影集，例如在样品的CT扫描期间在X-射线束中旋转样品时在每个投影角度形成的。这些也被称为等效的低-Z元素投影集。显示查找表(LUT)技术是确定这种关系的最普遍的方法。

然后MAR方法利用等效的低-Z元素投影以创建样品的射束硬化校正的断层摄影体积数据集，也称为校正的断层摄影体积数据集。

最后，该MAR方法利用图像投影结合单色X-射线能量值的选择以生成样品的射束硬化校正的断层摄影体积数据集。为了这个目的，该方法首先归一化和模糊高-Z投影集。然后，该方法基于选择的单色X-射线能量将等效的低-Z投影和归一化的高-Z投影融合，以创建在选择的X-射线能量的校正的单色融合投影。然后，该方法从校正的单色融合投影来重建校正的断层摄影体积数据集。

发明内容

本发明涉及对基于分割和光谱的MAR的进一步改进。具体的说，从分割的高-Z金属体积数据集来创建多个投影集。这些投影基于在不同角度的金属的厚度和基于X-射线衰减来创建。这实现了更准确的表征金属。

优选的，这些投影集被结合。在一种情况下，通过将两个投影集归一化创建高-Z衰减投影集。

一般来说，根据一个方面，本发明的特征在于一种用于在X-射线计算机断层摄影的计算机***上执行的用于数据采集和图像重建的计算机程序。该程序创建样品的基线投影集，从基线投影集来创建样品的基线断层摄影体积数据集，并且将来自基线断层摄影体积数据集的高-Z结构分割以创建分割的高-Z体积数据集。根据本发明，基于在每个投影角度的金属的厚度和在每个投影角度的X-射线衰减，通过程序从分割的高-Z体积数据集中生成多个高-Z投影集。考虑X-射线束的能谱，通过程序使用一个或多个高-Z投影集以生成等效的低-Z投影集。最后，使用等效的低-Z投影集和高-Z投影集来生成校正的断层摄影体积数据集。

在一个示例中，由程序通过将基于在每个投影角度的X-射线衰减的X-射线衰减投影集和基于在每个投影角度的金属厚度的高-Z厚度投影集进行归一化，创建归一化的高-Z投影集。

优选的，基于X-射线束的能谱的选择的单色X-射线能量，将等效的低-Z投影与归一化的高-Z投影融合，以创建在选择的X-射线能量的单色融合投影集。

最后，从单色融合投影来重建校正的断层摄影体积数据集。

一般来说，根据一个方面，本发明的特征在于X-射线CT***。该***包括X-射线成像***，该X-射线成像***通过在X-射线束中相对旋转样品来生成基线投影集；和计算机***，该计算机***从基线投影集来生成样品的基线断层摄影体积数据集，将来自基线断层摄影体积数据集的高-Z结构分割以创建分割的高-Z体积数据集。

根据本发明，基于在每个投影角度的金属的厚度和在每个投影角度的X-射线衰减，从分割的高-Z体积数据集来生成高-Z投影集。考虑X-射线束的能谱使用一个或多个高-Z投影集来创建等效的低-Z投影集。最后使用等效的低-Z元素投影和高-Z投影集来生成校正的断层摄影体积数据集。

本发明的上述和其它特征包括各种新颖的构造细节和部件组合，下面将参照附图以及在权利要求对其它优点做更详细的说明和指明。应当理解的是，实施本发明的特定方法和装置通过实例示出，而不是对本发明的限制。在不脱离本发明的范围下，本发明的原理和特征可以应用到多种不同的实施方式中。

附图说明

在附图中，附图标记通过不同的视图指示相同的部分。附图不一定按照比例绘制；重点在于示出本发明的原理。图中：

图1A至1F示出了用多色X-射线扫描的样品的射束硬化和金属伪影，其中图1A展示了包括高-Z金属元素结构的示例性样品的仿真设计；图1B分别展示了在70KV(低能量)和150KV(高能量)的两种X-射线能谱，包括检测器灵敏度的影响；图1C和图1D分别展示了来自低能量扫描和高能量扫描的断层摄影图像中的金属伪影；以及图1E和1F分别展示了线性衰减系数作为在样品的低能量断层摄影图像和高能量断层摄影图像的线分布的函数的曲线，低能量断层摄影图像中的金属伪影比高能量断层摄影图像中的金属伪影更严重；

图2为本发明适用的X-射线CT***的示意图；

图3为示出由在计算机***上执行的程序执行的本发明MAR的优选实施例的流程图；

图4A和4B展示了用于确定基线投影和在选择的能量下两种基础材料之间的关系的示例性查找表(LUT)，其中类似的LUT可以在图3的流程图的步骤916中利用；以及

图5A至5E展示了与MAR的不同示例性步骤的输出相关联的图像，其中图5A展示了来自样品的CT扫描的基线投影集；图5B展示了从图5A的基线投影创建的样品的基线断层摄影图像；图5C展示了从图5B的基线断层摄影图像中减去的分割的高-Z金属图像；图5D展示了从图5C的分割的高-Z金属图像的正向投影创建的高-Z投影；以及图5E展示了与等效的低-Z元素的厚度相关联的等效的低-Z投影集。

具体实施方式

现在将参照附图更全面地描述本发明，附图中展示了本发明的说明性实施例。然而，本发明可能以许多不同形式实施，并且不应被解释为限于本文所阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将是详细和完全的，并且将向本领域的技术人员充分地传达本发明的范围。

如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关联的所列项目的任意和所有组合。另外，应当理解的是当在本说明书中使用术语包括、包含、包括和/或包含，指定所述特征，整数、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但不排除存在或增加一个或多个其它特征，整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合。此外，应当理解的是，当包括组件或子***的元件被称为和/或表示为被连接或耦合到另一个元件时，它可以直接连接或耦合到另一个元件，或者可能存在中间元件。

对于单色X-射线，比尔定律描述了当X-射线通过纯净物体时X-射线将被衰减：

I＝I₀e^-μt

其中I₀是入射在物体上的X-射线强度，t是物体厚度，I是透射物体的X-射线强度，μ是物体的衰减系数(包括光电吸收和康普顿散射的效应，以及若X-射线能量>1.02MeV时电子对效应)，其取决于样品密度ρ，原子序数Z，原子质量A和X-射线能量E。

上述公式可以用积分形式改写：

I＝I₀e^-∫μ(l)dl，和

∫μ(l)dl＝-ln(I/I₀)

其中l是穿过物体的束路径。这完全满足了CT重建算法的线积分需求。其结果是，对于单色X-射线不引入射束硬化(BH)伪影。

另一方面，多色X-射线源在光谱D(E)上生成X-射线。为简单起见，D(E)也包括检测器灵敏度的影响。物体的下游强度I由下式给出：

I＝I₀∫D(E)e^{-∫μ(E,I)dl}dE

μ(E)通常是E的非线性函数，由下式给出：

其中

n≈4(光电吸收部分)，以及

(康普顿散射部分)，其中f_KN是克莱-仁科公式。

由于μ(E)通常是能量E的非线性函数，来自多色X-射线源的X-射线的透射不能满足CT重建算法的线积分需求。μ_high-energy<μ_low-energy，意味着该材料相对于高-能量X-射线吸收“更多的”低-能量X-射线。通过样品透射的衰减的X-射线的输出光谱看起来难以“移动”，被称为射束硬化(BH)。高-Z金属材料具有更严重的射束硬化问题，导致在样品的CT重建断层摄影图像中存在典型的金属伪影。

图1A至图1F示出了由本发明利用的两种不同的X-射线能量中的BH引起的射束硬化问题和金属伪影106。

图1A展示了包括多种高-Z和低-Z元素的样品114的仿真设计。元素包括锰(Mn)、铁(Fe)、镍(Ni)、铜(Cu)、钴(Co)和碳(C)。

图1B展示了在低能量@70KV和高能量@150KV的两种多色X-射线谱。

图1C和图1D展示了由于射束硬化而包括未校正的伪影106的样品114的重建图像。图1C使用在70KV操作的低能量多色X-射线源来创建。另一方面，图1D使用在150KV操作的高能量多色X-射线源来创建。

图1E和1F展示了在低能量和高能量扫描的重建图像中的线性衰减系数的分布比较。如图所示，重建图像中的金属和BH伪影是能量相关的。在低能量CT中的金属和BH伪影比在高能量CT中更严重。例如，低能量衰减系数在均匀的低-Z填充材料中表现为高-Z元素的边缘处的波峰和波谷154。

图2为本发明适用的X-射线CT***200的示意图。该X-射线CT***200包括X-射线成像***，其具有生成多色X-射线束103的X-射线源***102，和旋转台110，其具有用于保持样品114的样品保持器112。图像或X-射线投影通过检测器***118捕捉。计算机***124通常接收和处理这些图像，并且提供***200的一般控制。

源102优选是“实验室X-射线源”，因为它的无处不在和相对低的成本。尽管如此，同步加速器源或基于加速器的源是另一种选择。

源102可以是X-射线管，其中电子在真空中通过电场加速并射入金属靶片，随着电子在金属中减速而发射X-射线。通常，取决于所使用的金属靶的类型，这样的源产生与在某些能量的强度尖锐峰组合的背景X-射线的连续光谱，所述某些能量从选择的靶104的特征线得到。另外，X-射线束是分散的，并缺乏空间和时间相干性。

在一个示例中，源102是具有钨靶的旋转阳极型或微聚焦源。也可以采用包括钼、金、铂、银或铜靶。优选地，使用透射结构，其中电子束从薄靶104的背侧撞击薄靶104。从靶104的另一侧发射的X-射线用作束103。

在另一个更特定的示例中，源102是结构化的阳极X-射线源，如在2008年10月28日授权给Yun等人的美国专利号7443953中描述的，其内容通过引用整体并入本文。在这种情况下，源102具有由期望的靶材制成的薄顶层和由具有良好热性质的低原子序数和低密度材料制成的厚底层。阳极可以包括，例如，沉积在铍或金刚石基底层上的具有最佳厚度的铜层。

还可以采用产生具有适合于本文所述的断层摄影应用的能量的辐射的X-射线激光器。

在又一个示例中，源102是金属射流X-射线源，例如可以从瑞典的ExcillumAB，Kista处获得。这种类型的源使用微聚焦管，其中阳极是液体-金属射流。因此，阳极是连续再生的并已经熔融。

源102优选位于能够独立调节源到样品距离(202)的源Z-轴台上。

由源102生成的X-射线束103具有通常通过源的操作参数控制的能谱。在实验室源的情况下，支配参数包括靶材和加速电压。能谱也由抑制不需要的能量或辐射波长的任何调节滤波器支配。例如，使用例如能量滤波器107(设计用于选择期望的X-射线波长范围(带宽))来消除或衰减存在于束中的不期望的波长。然而，滤波器107基本上不减少透射束103的总能量或带宽。例如，滤波器107优选地将束103中的功率减小不大于50％。在优选实施例中，它将束中的功率减小不大于30％。相关性是由X-射线源102生成的大多数多色X-射线被保留以照射样品114。一般来说，所使用的X-射线的带宽大于40％，如通过X-射线能带的半峰全宽(FWHM)与中心X-射线能量的比率所限定的。例如，对于50KeV的中心能量，使用围绕中心能量至少20KeV的能带。一般来说，带宽至少为20％，因为否则源的可用通量被切割的太严重，其降低性能和/或减慢操作。

当样品114暴露于X-射线束103时，透射穿过样品的X-射线光子形成由检测器***118接收的衰减的X-射线束105。在一些其它的示例例中，物镜用于在X-射线成像***的检测器***118上形成图像。

使用几何放大，样品114的放大投影图像以等于源到样品距离202与源到检测器距离204之间的反比的放大率形成在检测器***118上。一般来说，X-射线台的几何放大率在2和100之间，或者更大。在这种情况下，X-射线图像的分辨率受到X-射线源***102的焦点尺寸或虚拟尺寸限制。

为了实现高分辨率，X-射线CT***200的当前实施例进一步利用非常高分辨率的检测器***118，结合将样品114定位在靠近X-射线源***102。在一个实现中，闪烁体119与显微镜物镜121结合使用以提供2和100之间，或者更大的附加放大率。

为了调节几何放大率，操作者利用计算机***124上的用户界面应用126来调节源到样品距离202和源到检测器距离204。操作者调节这些距离以实现期望的几何放大率。

通常基于操作者限定的参数，计算机***124的控制器122指示旋转台110相对于束103旋转样品，以经由控制器122执行CT扫描。根据一些实现，X-射线检测器***118还提供通过改变X-射线检测器***118内的像素大小来调节样品114的视场的能力。

检测器***118创建来自与检测器***118中的闪烁体119交互的衰减的X-射线束105的X-射线光子的像素中的图像表示。在检测器***118处形成的该图像被称为X-射线投影或X-射线投影图像。

在一个示例中，计算机***124包括图像处理器120和用户界面应用126。连接到计算机***124的显示装置136，通常在计算机***124的用户界面应用126中显示来自X-射线CT***200的信息。诸如触摸屏或计算机鼠标的输入装置142实现在操作者、计算机***124和显示装置136之间的交互。

计算机***124从连接到计算机***124的数据库150来加载信息并将信息存储到数据库150。控制器122具有控制器界面130，其允许操作者经由计算机***124在软件控制下控制和管理X-射线CT***200中的组件。

控制器122控制具有控制器界面130的组件。具有控制器界面130的组件包括图像处理器120、检测器***118、旋转台110和X-射线源***102。

使用用户界面应用126，操作者限定/选择CT扫描参数232。这些包括用X-射线源***102上的扫描和曝光时间的X-射线能谱限定的X-射线电压设置。操作者通常还选择其它设置，例如入射到样品114上的X-射线束103的视场、为样品114创建的X-射线投影图像的数目和用于旋转X-射线束103中的X-射线CT扫描的样品114的旋转台110的角度。

计算机***124，借助于其图像处理器120，接受来自检测器***118的与样品114的每个旋转角度相关联的图像或投影信息。图像处理器120为样品114的每个旋转角度创建单独的投影图像，并且使用CT重建算法结合投影图像以为样品创建三维断层摄影体积信息。

图3是提供由例如在计算机***124或另一个计算机***或计算资源上执行的程序所执行的MAR的细节的流程图。

在步骤902中，识别促使主伪影106的样品114中的高-Z金属。一般来说，存在样品114中促使创建主伪影106的高-Z元素的出现和这些元素的类型的先验知识，并且因此，这些信息由操作者输入或者从数据库(例如，150)接收。例如，在大多数半导体制造过程中，元素组分是已知和良好限定的。在其它示例中，这些信息通过图像处理器120的图像分析来确定。通常，选择一个或多个高-Z金属。

在步骤904中，程序使操作者能够选择包括检测器***118的灵敏度的影响的X-射线源102的电压设置。该操作也被称为限定有效能谱。在示例中，有效能谱的选择还与选择扫描参数232的滤波器107相关联。能谱可以通过物理测量或通过图像处理器120执行的模拟程序预先测量和/或估计。

根据步骤906，X-射线CT***200在计算机***124的控制下根据扫描参数232在选择的X-射线能谱执行样品114的CT扫描。响应于扫描，在步骤908中，程序使得图像处理器120能够通过在来自X-射线CT***200的X-射线源102的X-射线束103中旋转样品来创建样品114的基线投影集502。此外，一般来说，可以使用任何扫描轨迹，包括螺旋断层摄影，其中样品114与其它连续或不连续的轨迹一起被同时旋转和平移。但是，在一些实现中，图像处理器120通过使用N阶多项式拟合算法进一步创建射束硬化校正(BHC)投影集，以校正来自原始基线投影的射束硬化效应。然后，BHC投影进而可以在步骤910中为金属分割提供改进的重建。但是，原始基线投影仍需要用于基础材料分解步骤916，包括以下本文中。

图5A中展示了示例性的基线投影502。注意该投影是基于使用一维(1D)平行束的模拟。当使用一维平行束时，基线投影集/图像502也被称为“正弦图”。在其它更典型的场景中，照明X-射线束具有圆锥形状，例如图2中所述的X-射线束103。

在步骤910中，图像处理器120从基线投影502创建样品的基线断层摄影体积数据集504，或者从BHC基线投影502创建BHC基线断层摄影体积数据集504-1。基线断层摄影体积数据集504经常为未校正的伪影。这里，可以使用标准CT重建算法，包括滤波反投影和FDK方法(FBP/FDK)。在所有后续的步骤中，将作为步骤910的结果而创建的体积数据集504/504-1统称为样品114的基线断层摄影体积数据集504。

图5B展示了来自基线断层摄影体积数据集504的示意图。它包含从高-Z材料结构发出的明显的伪影106。

根据步骤912，从基线断层摄影体积数据集504分割高-Z金属以创建分割的高-Z金属体积数据集506。以类似于其它基于分割的MAR方法的方式，采用一个或多个阈值以从基线断层摄影体积数据集504分割高-Z金属部分，以创建分割的高-Z金属体积数据集506。备选地，可以采用其它分割方法以隔离高-Z金属特征。

图5C展示了示例性分割的高-Z金属体积数据集506。其特征在于在高-Z材料(多个)的位置处的白点。

步骤914-1和914-2接受分割的高-Z金属体积数据集506作为输入，并且对分割的高-Z金属数据集506执行不同的正向投影操作。

在步骤914-1中，程序基于在每个投影角度处分割的高-Z金属的厚度来执行分割的高-Z金属体积数据集506的正向投影(FP)，以创建与在每个投影角度处分割的高-Z金属的厚度相关联的高-Z厚度投影集508/FP_t。高-Z厚度投影集508/FP_t通常包括与样品114的高-Z结构内的大裂缝相关联的信息，因为小裂缝被厚度阈值扫除。每个高-Z投影集508/FP_t提供与当获得基线投影502时在X-射线束103中旋转样品114时使用的在每个投影角度处的高-Z金属的厚度相关联的信息。

图5D展示了来自高-Z投影集508/FP_t的示例性合成高-Z投影。在更一般的锥形束几何形状中，使用三维锥形束正向投影技术从三维高-Z锥形束投影创建三维分割的高-Z金属体积图像。

在实践中，实际的X-射线CT***200具有分辨率限制，导致图像中的物体边缘会被模糊(与边缘的理想化阶跃函数特性相比)。因此，优选地执行正向投影的高-Z金属投影集的高斯模糊，以便匹配实际的***分辨率限制。其结果是，高-Z投影508/FP_t的边缘也会被模糊。

在步骤914-2中，MAR程序基于在每个投影角度处分割的高-Z金属的X-射线衰减来执行分割的高-Z金属体积数据集506的正向投影，以创建高-Z X-射线衰减投影集508/FP_a。不同于高-Z厚度投影集508/FP_t，因为没有利用厚度阈值，高-Z X-射线衰减投影集508/FP_a可以包括样品114的高-Z结构内的所有裂缝的信息。

步骤915接收高-Z厚度投影集FP_t和高-Z X-射线衰减投影集FP_a作为输入。高-Z衰减投影集508/FP_a额外地与高-Z厚度投影集FP_t归一化，并且然后被模糊以创建归一化的高-Z投影集508-1。

在步骤916中，根据基线投影502和优选的两种或多种基础材料在选择的能量下的关系，结合高-Z厚度投影508/FP_t执行基础材料分解，以生成等效的低-Z(非金属)元素投影集510。同样重要的是需要注意，当创建基线投影集502时，使用在步骤904中利用的X-射线源的相同的能谱来执行步骤916的基础材料分解。

两种基础材料优选包括样品114的高-Z元素如金(Au)，和等效的低-Z材料如Si。

我们假设样品114中所有其它材料(除了主金属之外)可以由等效的低-Z元素表示或代表。作为该过程的一部分，在图像处理器120中，预先采用查找表(LUT)以确定两种基础材料(即，高-Z金属元素和等效的低-Z元素)的厚度，和它们在选择的能谱处相应的X-射线衰减之间的关系。下文包括关于LUT的使用的更多信息和图4A和4B相关联的说明。

在实践中，由于X-射线CT***200的分辨率限制，当采用理想LUT时会发生一些漂移。这些漂移将在等效的低-Z投影(P0)510中导致意外现象，如在它们边缘处的尖峰，以及由高-Z金属遮蔽的部分样品的异常负值。这些现象对等效的低-Z投影510的影响包括在从投影重建的图像中引入新的伪影。

在步骤917中，图像处理器120可选地执行用于滤波或平滑边缘(即，尖峰)并且移除等效的低-Z元素投影集510中的异常负值(即，非负约束)的操作，以创建平滑的等效的低-Z投影集(P0)。附图标记510-1表示在步骤917中创建的等效的低-Z投影的可选择的平滑版本。

然后，程序转换到步骤918，其接受步骤915中创建的归一化的高-Z投影集508-1，结合步骤916中创建的等效的低-Z投影510或来自步骤917的它们的平滑版本510-1作为输入。

在步骤918中，基于选择的单色X-射线能量，程序将归一化的高-Z投影508-1，和低-Z投影510或平滑的高-Z投影510-1融合(如混合/结合/集合)。其结果是，在步骤918结束时创建样品114的单色融合投影集511，其中实际上所有的射束硬化伪影已经从单色融合投影511中移除。

在步骤922中，程序然后从单色融合投影511重建样品的校正的断层摄影体积数据集514-2。根据步骤924，程序确定校正的断层摄影体积数据集514-2的图像质量是否可以改进。在许多情况下，不需要额外的处理。如果改进是不必要的，程序在步骤926中终止或停止处理。否则，根据用于改进校正的断层摄影体积数据集514-2的迭代处理循环950，程序转到步骤928。

步骤928是迭代处理循环950中用于改进校正的断层摄影体积数据集514-2的图像质量的第一步骤。处理循环还包括步骤930、932、918、922和924。在步骤928中，程序从校正的断层摄影体积数据集514-2中分割等效的低-Z断层摄影体积数据集512。在步骤930中，程序执行从步骤928提供的等效的低-Z断层摄影体积数据集512的正向投影，以生成新的等效的低-Z投影集Pi，其中i＝1，2，…N，并且将等效的低-Z投影集归一化。新的等效的低-Z投影集由附图标记510-2表示。

在步骤932中，程序对来自Pi和P0的由高-Z金属遮蔽的样品114的部分执行积分，以创建积分的低-Z元素投影集Pi’。积分的低-Z元素投影集Pi’由附图标记510-3表示。

在步骤918中，基于选择的相同的单色X-射线能量，将(积分的)低-Z投影集510-3和归一化的高-Z投影508-1结合，以创建新的单色融合投影511。然后，从新的单色融合投影511的校正版本生成/重建新的校正的断层摄影体积数据集514-2。

最后，在步骤924中，程序再次确定校正的断层摄影体积数据集514-2的图像质量是否可以改进。实验已经表明，如果最初确定对图像质量的改进是可能的，通常不需要多于两次与处理循环950相关联的步骤的迭代，以实现校正的断层摄影体积数据集514-2的图像质量的最优改进，。

图4A和4B展示了用于去除金属伪影利用的查找表(LUT)。使用样品内的元素的先验知识来构建LUT。对于给定的能谱，LUT提供作为元素厚度的函数的元素的X-射线衰减值。例如，假设主金属是Au并且等效的低-Z元素是Si。可以在理论上在给定光谱D(E)下计算，包括具有两种不同厚度的Au和Si，t_Au和t_Si的样品的X-射线衰减(即，透射率)，

根据上述公式，图4A展示了可以构建的初始LUT。y轴表示t_Si，x轴表示t_Au，且表中的值表示

然后，将

反转为

并且可以从初始LUT构建反相LUT，如图4B所示。

在图4B中，y轴表示

x轴表示t_Au，并且表中的值表示t_Si。实际上，在实际情况下投影被认为等效于

然后用已知的投影数值

计算等效的低-Z元素的厚度，t_Si，并且通过使用反相LUT计算金属的厚度，t_Au。图像处理器120基于高-Z元素投影508和基线投影502创建等效的低-Z元素投影集510。在等效的低-Z投影集510中每个投影提供与在X-射线束103中旋转样品114时形成的在每个投影角度的等效的低-Z元素的厚度相关联的信息。图5E展示了等效的低-Z投影集510的示意图。

尽管已经参照的优选实施例具体示出和描述了本发明，但是本领域技术人员将理解，在不脱离所附权利要求所涵盖的的本发明的范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变。

Claims (6)

1.一种X-射线CT***，包括：

X-射线成像***，所述X-射线成像***包括：

X-射线源***，所述X-射线源***生成X-射线束，

旋转台，所述旋转台具有用于保持样品的样品保持器，以及

检测器***，所述检测器***在所述样品通过所述旋转台在所述X-射线束中相对旋转时生成基线投影集；以及

计算机***，所述计算机***包括控制器和图像处理器，所述图像处理器用于从所述基线投影集来生成所述样品的基线断层摄影体积数据集；将来自所述基线断层摄影体积数据集的高-Z结构分割以创建分割的高-Z体积数据集；基于在每个投影角度的金属的厚度和在每个投影角度的X-射线衰减，从所述分割的高-Z体积数据集中生成高-Z厚度投影集；考虑X-射线束的能谱，使用所述高-Z厚度投影集来生成等效的低-Z投影集；和使用所述等效的低-Z元素投影和所述高-Z厚度投影集来生成校正的断层摄影体积数据集。

2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述计算机***通过将基于在每个投影角度的所述X-射线衰减的X-射线衰减投影集和基于在每个投影角度的金属的厚度的高-Z厚度投影集进行归一化，创建归一化的高-Z投影集。

3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，基于所述X-射线束的能谱的选择的单色X-射线能量，所述计算机***将所述等效的低-Z投影和所述归一化的高-Z投影融合，以创建在选择的X-射线能量的单色融合投影集。

4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述计算机***从所述单色融合投影来重建所述校正的断层摄影体积数据集。

5.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述X-射线源***生成锥形束。

6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述X-射线束是多色束。

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