CN109613462A - 一种ct成像的标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种CT成像的标定方法，首先根据已知的透射介质和收集到的透射数据确定CT成像***的透射模型。在此模型的基础上采用Radon积分变换和反变换确定未知介质的透射参数。考虑到CT***中射线可能会受到外界干扰和旋转运动的影响，透射数据进行自适应平滑去噪处理。通过变换模板后透射参数与原模板透射参数的准确度比较，将CT***的模板改进为新的模板。

Description

一种CT成像的标定方法
技术领域
本发明是涉及一种CT成像的参数标定方法，具体地说是涉及一种CT***参数的确定和图像重建算法。
背景技术
CT***由发射器、探测器和正方形托盘组成，整个发射接收***可围绕某固定的旋转中心旋转。因为CT图像重建算法都是建立在理想的***参数上，所以需要使***参数尽可能得精确，才能使图像重建更接近实际情况。现有的CT成像的标定技术受成像对象的运动和金属的影响，难以准确测定物体的真实形状。CT***中的电磁辐射对成像效果也会产生影响。
发明内容
本发明的目的是克服了现有技术中的不足，提出了一种新型的CT成像的参数标定方法。先使用已知介质的成像吸收数据标定出CT***的旋转中心，探测器距离等参数，再在已知参数的成像***中使用Radon变换算法对未知介质的成像透射率进行标定，并提出了一种新模板，用于建立对应的标定模型，以改进标定精度和稳定性。
本发明是通过以下技术方案实现：
一种CT成像的参数标定方法，包括以下步骤：
第一步，以CT***正方形模板的中心作为坐标系建立笛卡尔直角坐标系，将典型的圆形和一个椭圆的吸收介质的吸收数据的离散点转化为连续的图形，设出旋转中心坐标，探测器单元间距和180个方向的斜率，穿过均匀介质衰减能量和经过增益处理后的函数关系，联立椭圆和圆方程，可以得出吸收后的数据的计算值，与收集到的实际值进行比较；
第二步，选取某个探测器单元所对应180个数据的计算值和实际值相等，可以解得180个斜率，换算为射线方向与x轴正方向的夹角度数；
第三步，再选取数个探测器，将解得的夹角度数求平均值，可以输出180个夹角度数。
针对正方形模板，采用Radon图像重建模型进行图像重建，使用Radon函数之前采用三次样条原理进行滤波，对滤波后的数据进行Radon反积分处理，可得对应图像的形状；根据图像所拟合的形状，可得该椭圆在发射***中的相对位置，根据该相对位置得出本***的旋转中心在图像中的相对位置；根据已经得到的结论，正方形旋转板面的几何中心与该***旋转中心的相对差异已知，根据旋转中心标定正方形模板中心，结合该椭圆所在位置可得该椭圆相对正方形模板的位置。
将未知介质的测量数据使用Radon反积分变换并压缩为256*256的矩阵与已知介质数据的矩阵比较，将相同位置的数值相减取绝对值除以标准值1得到在该位置的误差率，接着计算所有位置误差率的平均值，然后得出参数标定的精度。对小圆圆心和椭圆中心的距离，椭圆的长半轴长度和短半轴长度四个参数进行灵敏度分析，根据分析结果结合相关资料设计新的标定模板。
***的小圆的半径越小，对应的精确度越高，但同时因为图像是有256*256个离散的点组成，因此当小圆的半径越小时，误差也越大，且半径变短1㎜，精确度的改变0.02%，相对较小。而椭圆的长轴和短轴在同样变短类似比例时候，改变量明显较大。但基于图象的稳定性，需要标定的介质所占的面积不能过小，否则会严重失真。
第一步中针对噪声含量较大的吸收图像，需要在上述Radon模型的基础上进行去噪声处理，具体为：仅对统计噪声建立自适应平滑去噪模型进行还原，该模型对平面介质的每个点及其邻域进行分析，得到对应邻域的统计量，通过统计量分离统计噪声与该点吸收真值，以该点所在邻域的平滑度为指标体现还原真值的效果。
***内部噪声主要包括了电子电路的噪声和由于射线发射过程及射线与物质相互作用过程的随机性而引起探测器输出的统计涨落噪声，即电路噪声和统计噪声，它们是***噪声的主要来源。电子电路的噪声对***的影响基本可以忽略不计，所以可对该***的统计噪声进行分析。可以对收集到的透射数据进行Radon反积分变换，将所得分布图输入上述算法，因为直接反积分所得平面图形为含噪声模型，所以将每个点的数值输出，输出数值由上述统计噪声、吸收率均值、细节变化值构成。
先以CT***正方形托盘的中心作为坐标系建立笛卡尔直角坐标系，将典型的圆形和一个椭圆的吸收介质的吸收数据的离散点转化为连续的图形，设出旋转中心坐标，探测器单元间距和180个方向的斜率，穿过均匀介质衰减能量和经过增益处理后的函数关系，联立椭圆和圆方程，可以得出吸收后的数据的计算值，与收集到的实际值进行比较，使总误差最小。在实际操作通过分析数据和由收集到的数据绘成的RGB渲染图得到射线垂直于长轴和短轴的两个特殊情况，可以先求出探测器单元的间距，旋转中心的坐标和过均匀介质衰减能量和经过增益处理后的函数关系。然后，选取某个探测器单元所对应180个数据的计算值和实际值相等，可以解得180个斜率，换算为射线方向与x轴正方向的夹角度数。为减小误差，同理，再选取数个探测器，将解得的夹角度数求平均值，可以输出180个夹角度数。
所述正方形模板中的未知介质分布的问题，因为涉及介质未知，无法假设其衰减量与光线穿透长度成正比，故引入Radon图像重建模型进行图像重建。因一般使用的CT成像技术为第一代平面旋转技术，其透射光存在发散现象，无法准确反映所透射目标的形状，故使用Radon函数之前采用三次样条原理进行滤波，对滤波后的数据进行Radon反积分处理，可得对应图像的形状。根据图像所拟合的形状，可得该椭圆在发射***中的相对位置，可根据该相对位置得出本***的旋转中心在图像中的相对位置。根据已经得到的结论，正方形旋转板面的几何中心与该***旋转中心的相对差异已知，故可根据旋转中心标定正方形木板中心，结合该椭圆所在位置可得该椭圆相对正方形木板的位置。
针对噪声含量较大的吸收图像，需要在上述Radon模型的基础上进行去噪声处理。CT***中符合规律的统计噪声对成像结果的影响远大于其他外界影响与内部影响，所以仅对统计噪声建立自适应平滑去噪模型进行还原。
针对参数标定模板的问题，可以将未知介质的测量数据使用Radon反积分变换并压缩为256*256的矩阵与已知介质数据的矩阵比较，将相同位置的数值相减取绝对值除以标准值1得到在该位置的误差率，接着计算所有位置误差率的平均值，然后得出参数标定的精度。对小圆圆心和椭圆中心的距离，椭圆的长半轴长度和短半轴长度四个参数进行灵敏度分析，根据分析结果结合相关资料设计新的标定模板。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明所涉及的两种数学模型均已作为图像重建的数学基础被应用于图像还原的领域。Radon积分与反积分变换不仅在本平行光CT***中适用，其广泛的应用推动CT技术从平行光向扇形光束、锥形光束发展，但是计算机无法求解连续的无线次线积分，离散的积分用于重建图像存在图像的稳定性与边缘清晰性问题；自适应平滑去噪模型也已经被大量应用于照片去噪声的方面，相较于中值滤波法有可能使图像的分辨率受到损失，也可能导致峰值信号被抑制，小波去噪方法只适用于白噪声和宽带噪声，对于脉冲噪声得不到很好的降噪效果，本方法在保证图像边缘跳变等细节的同时，最大程度消除了噪声，取得了比较理想的效果。
附图说明
图1是已知透射介质的参数标定流程图；
图2是未知透射介质的参数标定流程图；
图3是未知的不均匀介质的透射示意图；
图3中，1是CT***的透射射线，2是CT***中透过穿过的不均匀介质，3是射线透射介质后在投影平面上的透射强度；
图4是改进参数标定模板的流程图。
具体实施方式
已知透射介质的CT成像的参数标定流程中，需要将离散的图片数据连续化，通过Radon变换定出CT成像***的旋转中心和成像介质的旋转中心。
CT成像***透射的未知介质有可能是非均匀介质，且透射后的数据有可能存在白噪声。故首先检验透射数据的白噪声含量，并使用自适应平滑去噪算法进行去噪声，再使用Radon反积分变换算法将投影数据反变换出透射介质。
改进出新的标定模板时，将未知介质的测量数据使用Radon反积分变换并压缩为256*256的矩阵与已知介质数据的矩阵比较，将相同位置的数值相减取绝对值除以标准值1得到在该位置的误差率，接着计算所有位置误差率的平均值，然后得出参数标定的精度。调整模板以改进标定精度。
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
在图1所示的已知透射介质的成像参数标定流程图中，先以正方形托盘中心建立笛卡尔坐标系，引入旋转中心坐标，探测器间距，180次射线方向所在直线的斜率和射线穿过均匀介质厚度与经过增益后的数值的函数关系，可以和采集到的透射数值建立方程，可用最小二乘法求解。在实际操作中，先分析数据，找出探测器平面与椭圆长轴的特殊位置，近似得出单元间距d；合理假设CT***旋转中心在接收器中垂线上，同样根据垂直和水平的特殊位置，得到旋转中心与正方形模板几何中心的偏离，并验证旋转中心在接收器中垂线上；采集多组厚度h与增益后的数值q的数据，合理假设增益函数为线性伸缩模型对其拟合，并验证旋转中心坐标。在模型中选一个探测器单元的180次扫描射线方程令其与对应实际值相等，解出180个角度，同理再选4个探测器，取角度的平均值，得出最后结论。
在图2所示的未知透射介质的成像参数标定流程图中，有可能穿过的透射介质是不均匀的。CT射线穿过非均匀介质时，需对介质吸收率在光线所在直线上进行线积分，即引入Radon积分与反积分变换。将收集到的透射数据使用Radon反积分变换得到所求未知介质形状，利用该未知介质形状类似椭圆的特点，可求出该形状相对CT***旋转中心的位置，再根据正方形模板相对旋转中心的位置，对该图像在正方形模板上进行平移与压缩，可求出该形状相对于正方形模板的位置，如图3。
倘若所收集的数据在零值处存在较明显波动，即白噪声较明显，CT***的噪声大多为***内部的统计噪声，为了能有效去除统计噪声又保证图像边缘清晰完整，提出自适应平滑去噪模型，如图2所示。该模型引入了图像的变换常数k 以描述在去噪之前的处理中统计噪声相对于均值信号的变化，提出了以细节信号来描述图像上一点的邻域内的细节性质，分析在实际的图像处理***中其模型参数的估计方法。使用该方法去噪声后所得图像较清晰准确，效果明显。
在图4所示的已知透射介质的成像参数标定流程图中，对标定模型进行Radon反积分变换并压缩为256*256的矩阵与标准给定的矩阵比较，计算相对误差，然后得出参数标定的精度。对小圆圆心和椭圆中心的距离，椭圆的长半轴长度和短半轴长度四个参数进行灵敏度分析，调整单一参数时，小圆的半径，椭圆的长半轴和短半轴变短时，精度增大；小圆圆心和椭圆中心的距离不影响精度。结合对现有模板的分析并查阅相关资料和实际情况中为离散点，长度太小会引起较大误差，得出新的设计模板。
本发明中涉及的未说明部份与现有技术相同或采用现有技术加以实现。

Claims (5)

1.一种CT成像的标定方法，其特征是:包括以下步骤：
第一步，以CT***正方形模板的中心作为坐标系建立笛卡尔直角坐标系，将典型的圆形和一个椭圆的吸收介质的吸收数据的离散点转化为连续的图形，设出旋转中心坐标，探测器单元间距和180个方向的斜率，穿过均匀介质衰减能量和经过增益处理后的函数关系，联立椭圆和圆方程，可以得出吸收后的数据的计算值，与收集到的实际值进行比较；
第二步，选取某个探测器单元所对应180个数据的计算值和实际值相等，可以解得180个斜率，换算为射线方向与x轴正方向的夹角度数；
第三步，再选取数个探测器，将解得的夹角度数求平均值，可以输出180个夹角度数。
2.根据权利要求1所述的CT成像的标定方法，其特征是:
针对正方形模板，采用Radon图像重建模型进行图像重建，使用Radon函数之前采用三次样条原理进行滤波，对滤波后的数据进行Radon反积分处理，可得对应图像的形状；根据图像所拟合的形状，可得该椭圆在发射***中的相对位置，根据该相对位置得出本***的旋转中心在图像中的相对位置；根据已经得到的结论，正方形旋转板面的几何中心与该***旋转中心的相对差异已知，根据旋转中心标定正方形模板中心，结合该椭圆所在位置可得该椭圆相对正方形模板的位置。
3.根据权利要求2所述的CT成像的标定方法，其特征是:将未知介质的测量数据使用Radon反积分变换并压缩为256*256的矩阵与已知介质数据的矩阵比较，将相同位置的数值相减取绝对值除以标准值1得到在该位置的误差率，接着计算所有位置误差率的平均值，然后得出参数标定的精度，对小圆圆心和椭圆中心的距离，椭圆的长半轴长度和短半轴长度四个参数进行灵敏度分析，根据分析结果结合相关资料设计新的标定模板。
4.根据权利要求1所述的CT成像的标定方法，其特征是:第一步中针对噪声含量较大的吸收图像，需要在上述Radon模型的基础上进行去噪声处理，具体为：仅对统计噪声建立自适应平滑去噪模型进行还原，该模型对平面介质的每个点及其邻域进行分析，得到对应邻域的统计量，通过统计量分离统计噪声与该点吸收真值，以该点所在邻域的平滑度为指标体现还原真值的效果。
5.根据权利要求1所述的CT成像的标定方法，其特征是:通过分析数据和由收集到的数据绘成的RGB渲染图得到射线垂直于长轴和短轴的两个特殊情况，可以先求出探测器单元的间距，旋转中心的坐标和过均匀介质衰减能量和经过增益处理后的函数关系。
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