CN110400358B - 一种平板探测器环状伪影去除方法 - Google Patents

一种平板探测器环状伪影去除方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种平板探测器环状伪影去除方法，利用CT***检测出不响应的探元并记入坏点模板；然后分别计算每个探元响应与管电流的相关系数，检测出像素值最快达到极大值的探元，将以上方法检测出的探元记入坏点模板；在无坏点区域取有限个感兴趣区域，将感兴趣区域进行叠加平均得到相应的正弦图；以感兴趣区域的正弦图为基准，利用B样条曲线对坏点区域进行拟合逼近，得到初步校正结果；采用H‑L一致性条件对初步校正结果进行平滑处理，得到校正后的输出。本发明能够有效去除环状伪影，并且只需一个固定的阈值，解决了现有坏点检测方法中阈值选择困难的问题，可适用于多种类型探测器，并能够改善图像信噪比。

Description

一种平板探测器环状伪影去除方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种平板探测器环状伪影去除方法。
背景技术
X射线CT(Computed Tomography)***能够在无损条件下得到成像对象的三维结构图像，已广泛应用于无损检测和医疗诊断等领域。受平板探测器制造工艺的影响，在某一射线能量照射下，各探元响应存在不同程度的差异，造成CT重建图像中出现一系列以重建中心为圆心的同心圆环，即环状伪影。环状伪影的出现严重降低了图像质量，干扰了后续对图像的分析、处理等工作。因此研究环状伪影校正方法，最大程度去除环状伪影具有重要的实际意义。
目前的环状伪影校正方法主要可以分为：探测器校正法、投影预处理校正法和图像后处理校正法三类。其中，由于平板探测器的探元在一定时期内具有稳定性，上述环状伪影校正方法中探测器校正法实用性最强。体现在：将探测器的校正参数生成模板，然后每次成像时加载模板进行校正，使用一段时间后更新模板即可，与其他两种方法相比具有较强的灵活性，不受成像物体影响。其中检测探测器坏点进而生成坏点分布模板是探测器校正法的一个关键步骤。
目前的坏点检测方法都是先采集一定曝光水平下未放置任何物体时的探测器输出图像(以下简称曝光图像)，然后计算曝光图像的某些参数，再基于这些参数设置一定的阈值来识别坏点。其中，现有技术中有的是直接计算曝光图像中全部探元响应的均值和方差，而后认为响应的方差超过一定范围的探元即为坏点；还有方法是计算全部探元响应的增益系数矩阵，之后将增益系数超过一定范围的探元标记为坏点；上述两种方法容易受曝光不均匀的影响，较难确定合适的阈值。
现有技术在坏点检测时还存在如下问题：若检测的阈值限制不严，则坏点识别不全，在之后的探测器一致性校正中未被检测出坏点不能得到有效校正，导致重建图像中有环状伪影残留；反之，若检测的阈值限制过严，则检测得到的坏点数量过多，后续再采用插值法对大量的坏点进行校正将不利于图像细节；而且，不同的探测器需要不同的阈值进行坏点检测。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，从而提供一种平板探测器环状伪影去除方法，具体方案如下：
一种平板探测器环状伪影去除方法，包括以下步骤：
利用CT***检测出不响应的探元，将不响应的探元记入坏点模板中并将对应位置记为0；
分别计算每个探元的响应与管电流的相关系数，将像素值最快达到极大值的探元记入坏点模板并将对应位置记为0；
在无坏点区域选取至少两个感兴趣区域，将所述感兴趣区域进行像素叠加平均得到对应的正弦图，对所述正弦图中的离散点进行拟合得到无坏点区域的第一拟合方程；以所述第一拟合方程为基准并采用B样条曲线对坏点区域进行拟合逼近，得到处理后的投影图像；
对所述投影图像进行平滑处理，计算得到无坏点区域与坏点区域的 H-L一致性校正参数，根据所述H-L一致性校正参数对所有探元的输出进行校正。
进一步的，设所述平板探测器上探元的数量为M×N，X射线管电流的连续递增序列为I＝(I1,I2,...,In)，生成一组伪随机数r对I重新排列得到随机序列Ir＝(Ir1,Ir2,...,Irn)，则探元(x,y)对应的响应序列
Figure BDA0002133569940000021
用皮尔逊相关系数来度量Ir与
Figure BDA0002133569940000031
之间的相关程度，且记相关系数为ρ(x,y)；
Figure BDA0002133569940000032
式中
Figure BDA0002133569940000033
为序列Ir的平均值，
Figure BDA0002133569940000034
为
Figure BDA0002133569940000035
的平均值；
从而得到所有探元对应的相关系数矩阵ρ，并利用下列公式进行坏点检测；
Figure BDA0002133569940000036
其中，q是坏点检测的阈值。
进一步的，经过B样条曲线处理的投影图像
Figure BDA0002133569940000037
离散化后得到
Figure BDA0002133569940000038
其中1≤i≦M,1≤j≦N；
Figure BDA0002133569940000039
Figure BDA00021335699400000310
X＝[a1 a2 b2 … ak bk]T
E＝[1 1 1 … 1 1]
其中
Figure BDA00021335699400000311
通过插值得到，根据d＝0时的H-L一致性条件有：
AX＝m0.0E
求得X的最优解，X即为一致性校正参数。
本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体地说，本发明具有以下优点：
本发明首先利用CT***进行正常采集，然后检测出不响应的探元并记入坏点模板；然后分别计算每个探元响应与管电流的相关系数，检测出像素值最快达到极大值的探元，将以上方法检测出的探元记入坏点模板；再在无坏点区域取有限个感兴趣区域，并将感兴趣区域进行叠加平均得到相应的正弦图；以感兴趣区域的正弦图为基准，利用B样条曲线对坏点区域进行拟合逼近；
再以恒定管电流下，计算同一组管电流下各探元响应曲线方程与基准曲线方程的一致性条件，最后依据H-L一致性方法对探测器各个探元的输出响应进行校正。本发明能够有效去除环状伪影，并且只需一个固定的阈值，解决了现有坏点检测方法中阈值选择困难的问题，可适用于多种类型探测器，并能够改善图像信噪比。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图；
图2为本发明实施例中探元响应随管电流变化关系曲线；
图3为本发明实施例中探测器上的坏点分布图；
图4为本发明实施例中探测器实验QRM体模采用传统方法校正得到的重建结果示意图；
图5为本发明实施例中探测器实验QRM体模采用本发明方法校正得到的重建结果示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
原理介绍
如图1所示，本发明首先利用CT***进行正常采集，然后检测出不响应的探元点并记入坏点模板；然后分别计算每个探元响应与管电流的相关系数，检测出像素值最快达到极大值的探元，将以上方法检测出的探元记入坏点模板；再在无坏点区域取有限个感兴趣区域，并将感兴趣区域进行像素叠加平均，得到相应的正弦图；以感兴趣区域的正弦图为基准，利用B样条曲线进行对坏点区域进行拟合逼近，得到经初步环形伪影去除处理的投影图像；对投影图像进行平滑处理，计算得到无坏点区域与坏点区域的一致性校正参数，根据一致性校正参数对所有探元的输出进行校正。
第一步：检测出不同管电流下响应恒定的探元，通过判断不同管电流下单个探元响应的增量是否为零进行检测，并在坏点记录模板D中将坏点所在位置记为0。
第二步：计算探元响应与管电流间的关系，进行坏点检测及校正。
如图2所示，在一定范围内探测器产生的信号与入射射线强度成正比。其中，X射线的强度P0可以用如下公式表示：
P0＝kZIVm (1)
式中，k是比例系数，Z是靶材料的原子序数，I、V分别表示X射线管电流和管电压，参数m约等于2。由此可以得出固定管电压下，一定曝光时间内探元响应与管电流I间具有线性相关关系：
g(x,y)＝a(x,y)I+b(x,y) (2)
其中，g(x,y)代表探元(x,y)处的响应，a(x,y)为关系曲线的斜率， b(x,y)为关系曲线的截距，且其中包括了无射线照射时探元的暗电流输出。在实际应用中，暗电流输出作为噪声，需从投影图像中扣除。
设探测器上探元数量为M×N，X射线管电流的连续递增序列为 I＝(I1,I2,…,In)，生成一组伪随机数r对I重新排列得到随机序列 Ir＝(Ir1,Ir2,…,Irn)，则探元(x,y)对应的响应序列
Figure BDA0002133569940000051
选择用皮尔逊相关系数来度量Ir与
Figure BDA0002133569940000052
之间的相关程度，且记相关系数为ρ(x,y)；
Figure BDA0002133569940000061
式中
Figure RE-GDA0002187863190000062
为序列Ir的平均值，
Figure RE-GDA0002187863190000063
为
Figure RE-GDA0002187863190000064
的平均值。可以得到所有探元对应的相关系数矩阵ρ，并利用下列公式(4)进行坏点检测，
Figure BDA0002133569940000065
式中，q是坏点检测的阈值，实验表明q取0.9能够满足多种不同类型探测器的坏点检测需要。分别计算每个探元响应与管电流的相关系数，检测出像素值最快达到极大值的探元。将以上方法检测出的探元记入坏点模板，将坏点所在位置记为0。
在无坏点区域选取至少两个感兴趣区域，将感兴趣区域进行像素叠加平均得到对应的正弦图，对正弦图中的离散点进行拟合得到无坏点区域的第一拟合方程；以第一拟合方程为基准并采用B样条曲线对坏点区域进行拟合逼近，得到处理后的投影图像，其中感兴趣区域的大小优选一样。
第三步：对投影图像进行平滑处理，计算得到无坏点区域与坏点区域的一致性校正参数，根据一致性校正参数对所有探元的输出进行校正，包括：
对经过B样条曲线插值处理的投影图像
Figure BDA0002133569940000066
经过离散化后得到
Figure BDA0002133569940000067
其中1≤i≦M,1≤j≦N；
Figure BDA0002133569940000068
Figure BDA0002133569940000069
X＝[a1 a2 b2 … ak bk]T (7)
E＝[1 1 1 … 1 1] (8)
其中
Figure BDA0002133569940000071
可以通过插值得到，根据d＝0时的H-L一致性条件有：
AX＝m0.0E (9)
X为未知量，可以根据许多数值求解方法，求得X的最优解；
X即为一致性校正参数，只要确定了该参数，全部探元响应均被校正到均值水平。
实验结果
在坏点检测效果方面，图3展示了利用本发明检测得到的几款探测器的坏点分布，图中的白色‘*’表示利用本发明方法检测到的坏点在探测器上的位置。可以看出探测器上都存在着大量的坏点，且其分布形式多种多样，然而本发明对坏点的检测能力并不受坏点分布形式的影响。
对比图4中利用传统方法校正得到的重建结果和图5中利用本发明校正得到的重建结果，可以看出本发明对由响应不一致探元造成的轻微环状伪影和由坏点造成的明显环状伪影均能达到很好的去除效果，相比于传统校正方法对环状伪影校正得更加彻底。
为了定量分析方法的校正效果，本文选择信噪比作为图像质量的评价指标，并计算了图4和图5中的信噪比，结果见表1。对比三个区域的结果可以看出，在环状伪影去除效果相当的情况下本发明的信噪比更好，进一步验证了本发明的优势。
表1 两种方法校正后重建图像的信噪比
Figure BDA0002133569940000072
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (3)

1.一种平板探测器环状伪影去除方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用CT***检测出不响应的探元，将不响应的探元记入坏点模板中并将对应位置记为0；
分别计算每个探元的响应与管电流的相关系数，将像素值最快达到极大值的探元记入坏点模板并将对应位置记为0；
在无坏点区域选取至少两个感兴趣区域，将所述感兴趣区域进行像素叠加平均得到对应的正弦图，对所述正弦图中的离散点进行拟合得到无坏点区域的第一拟合方程；以所述第一拟合方程为基准并采用B样条曲线对坏点区域进行拟合逼近，得到处理后的投影图像；
对所述投影图像进行平滑处理，计算得到无坏点区域与坏点区域的H-L一致性校正参数，根据所述H-L一致性校正参数对所有探元的输出进行校正。
2.根据权利要求1所述的平板探测器环状伪影去除方法，其特征在于：
设所述平板探测器上探元的数量为M×N，X射线管电流的连续递增序列为I＝(I1,I2,...,In)，生成一组伪随机数r对I重新排列得到随机序列Ir＝(Ir1,Ir2,...,Irn)，则探元(x,y)对应的响应序列
Figure FDA0002133569930000011
用皮尔逊相关系数来度量Ir与
Figure FDA0002133569930000012
之间的相关程度，且记相关系数为ρ(x,y)；
Figure FDA0002133569930000013
式中
Figure FDA0002133569930000014
为序列Ir的平均值，
Figure FDA0002133569930000015
为
Figure FDA0002133569930000016
的平均值；
从而得到所有探元对应的相关系数矩阵ρ，并利用下列公式进行坏点检测；
Figure FDA0002133569930000021
其中，q是坏点检测的阈值。
3.根据权利要求2所述的平板探测器环状伪影去除方法，其特征在于：
经过B样条曲线处理的投影图像
Figure FDA0002133569930000022
离散化后得到
Figure FDA0002133569930000023
其中1≤i≦M,1≤j≦N；
Figure FDA0002133569930000024
Figure FDA0002133569930000025
X＝[a1 a2 b2 … ak bk]T
E＝[1 1 1 … 1 1]
其中
Figure FDA0002133569930000026
通过插值得到，根据d＝0时的H-L一致性条件有：
AX＝m0.0E
求得X的最优解，X即为一致性校正参数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105787905A (zh) * 2016-03-24 2016-07-20 中国人民解放军信息工程大学 一种基于动态电流的锥束ct环状伪影校正方法
WO2018103015A1 (zh) * 2016-12-07 2018-06-14 深圳先进技术研究院 一种环形伪影修正的方法及装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105787905A (zh) * 2016-03-24 2016-07-20 中国人民解放军信息工程大学 一种基于动态电流的锥束ct环状伪影校正方法
WO2018103015A1 (zh) * 2016-12-07 2018-06-14 深圳先进技术研究院 一种环形伪影修正的方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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基于动态电流的锥束CT环状伪影校正方法;陈思宇等;《光学学报》;20160610(第06期);全文 *

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