CN115439353B - Ct图像环形伪影校正方法、***及存储介质 - Google Patents
Ct图像环形伪影校正方法、***及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115439353B CN115439353B CN202211013215.8A CN202211013215A CN115439353B CN 115439353 B CN115439353 B CN 115439353B CN 202211013215 A CN202211013215 A CN 202211013215A CN 115439353 B CN115439353 B CN 115439353B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- artifact
- ring
- correction
- ring artifact
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 118
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 29
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 24
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 9
- 238000003702 image correction Methods 0.000 abstract description 11
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 170
- 230000004044 response Effects 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005251 gamma ray Effects 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000002558 medical inspection Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
- 230000007723 transport mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/80—Geometric correction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20068—Projection on vertical or horizontal image axis
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种CT图像环形伪影校正方法、***及存储介质,应用于图像校正技术领域,能够有效提高CT图像环形伪影校正的质量,并提高校正效率。该方法包括获取CT图像以及所述CT图像对应的投影正弦图;所述CT图像包括所述环形伪影;根据所述投影正弦图计算得到第一探测元位置;所述第一探测元位置为所述投影正弦图中响应不一致的探测元的位置;根据所述第一探测元位置计算所述环形伪影的半径长度;根据所述半径长度对所述CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像。
Description
技术领域
本发明涉及图像校正技术领域,尤其涉及一种CT图像环形伪影校正方法、***及存储介质。
背景技术
CT(Computed Tomography,电子计算机断层扫描)技术广泛应用于医疗和工业领域中。由于探测器上的探测元因加工精度或者使用不当等原因造成像素响应不一致,经探测器采集得到的投影数据所重建出来的CT图像中含有环形伪影。CT图像中的环形伪影容易影响后续图像分析和诊断。相关技术中,去除CT环形伪影的方法,如投影正弦图校正算法和CT图像校正算法,要么所需存储空间较大,简单的算法处理后,难以重建有效去除环形伪影的CT图像,复杂的算法既耗时,又可能因为多个不同参数制约最终CT图像校正质量,还可能伴随新的伪影出现,要么需要进行坐标变换,不可避免地带来图像结构边缘失真现象。
发明内容
为了解决上述技术问题的至少之一,本发明提出一种CT图像环形伪影校正方法、***及存储介质,能够有效提高CT图像环形伪影校正的质量,并提高校正效率。
一方面,本发明实施例提供了一种CT图像环形伪影校正方法,包括以下步骤:
获取CT图像以及所述CT图像对应的投影正弦图;所述CT图像包括所述环形伪影;
根据所述投影正弦图计算得到第一探测元位置;所述第一探测元位置为所述投影正弦图中响应不一致的探测元的位置;
根据所述第一探测元位置计算所述环形伪影的半径长度;
根据所述半径长度对所述CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像。
根据本发明实施例的一种CT图像环形伪影校正方法,至少具有如下有益效果:本实施例首先获取包括环形伪影的CT图像以及该CT图像对应的投影正弦图。然后根据投影正弦图计算投影正弦图中响应不一致的探测元的位置,即第一探测元位置,以根据第一探测元位置计算得到环形伪影的半径长度。从而根据环形伪影的半径长度对CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像,本实施例过程中不需要进行坐标系之间的变换,能够有效缓解图像结构边缘失真问题,提高了CT图像环形伪影校正的质量,并且校正过程便捷,提高了环形伪影校正的效率。
根据本发明的一些实施例,所述根据所述第一探测元位置计算所述环形伪影的半径长度,包括:
获取X射线源到CT***旋转中心的第一距离;
获取所述CT***旋转中心到探测器的第二距离;
根据所述第一探测元位置、所述第一距离以及所述第二距离构建环形伪影半径模型;
根据所述环形伪影半径模型计算得到所述半径长度。
根据本发明的一些实施例,所述根据所述半径长度对所述CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像,包括:
根据所述环形伪影的像素位置坐标构建滤波窗;
根据所述半径长度确定所述CT图像中的环形伪影区域;其中,所述环形伪影区域为以所述CT图像的中心为圆心,以所述半径长度为半径构成的环形区域;
通过所述滤波窗对所述环形伪影区域进行所述伪影校正处理得到所述CT环形伪影校正图像。
根据本发明的一些实施例,所述通过所述滤波窗对所述环形伪影区域进行所述伪影校正处理得到所述CT环形伪影校正图像,包括:
对所述CT图像进行复制,得到CT图像副本;
通过所述滤波窗对所述环形伪影区域进行滤波计算,得到校正数据;
根据所述CT图像副本和所述校正数据重构得到所述CT环形伪影校正图像。
根据本发明的一些实施例,所述通过所述滤波窗对所述环形伪影区域进行滤波计算,其计算公式包括:
其中,I1(x,y)为所述校正数据,I(x,y)为所述CT图像中环形伪影数据,(x,y)为所述环形伪影所在的像素位置,*表示卷积计算,Kx,y为(x,y)位置的所述滤波窗,v表示Kx,y滤波窗的尺寸,Kx,y滤波窗本质上是一个矩阵,行数和列数分别为2v+1,s和t为Kx,y中像素值位置标号,exp()表示指数运算,σ1和σ2均为平滑参数,θ为以所述环形伪影所在的像素点作为原点所构建的直角坐标系下的X轴到与穿过所述原点和所述像素点的直线所夹的角度。
根据本发明的一些实施例,所述根据所述CT图像副本和所述校正数据重构得到所述CT环形伪影校正图像,包括:
将所述校正数据替换所述CT图像副本中相应位置的像素数据,得到所述CT环形伪影校正图像。
根据本发明的一些实施例,所述根据所述第一探测元位置、所述第一距离以及所述第二距离构建环形伪影半径模型,其计算公式包括:
其中,r为所述环形伪影的半径长度,s1为所述第一距离,s2为所述第二距离,pixel表示所述探测元的尺寸,i表示响应不一致的探测元的序号,序号i最小值为1,最大值为探测器水平方向上的探测元总数,||表示绝对值运算,L表示探测器长度。
另一方面,本发明实施例还提供了一种CT图像环形伪影校正***,包括:
获取模块,用于获取CT图像以及所述CT图像对应的投影正弦图;所述CT图像包括所述环形伪影;
第一计算模块,用于根据所述投影正弦图计算得到第一探测元位置;所述第一探测元位置为所述投影正弦图中响应不一致的探测元的位置;
第二计算模块,用于根据所述第一探测元位置计算所述环形伪影的半径长度;
校正模块,用于根据所述半径长度对所述CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像。
另一方面,本发明实施例还提供了一种CT图像环形伪影校正***,包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得至少一个所述处理器实现如上述实施例所述的CT图像环形伪影校正方法。
另一方面,本发明实施例还提供了一种计算机存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如上述实施例所述的CT图像环形伪影校正方法。
附图说明
图1是本发明实施例提供的CT图像环形伪影校正方法流程图;
图2是本发明实施例提供的CT图像环形伪影校正***原理框图;
图3是本发明实施例提供的环形伪影几何示意图;
图4是本发明实施例提供的环形伪影另一几何示意图。
具体实施方式
本申请实施例所描述的实施例不应视为对本申请的限制,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本申请保护的范围。
在以下的描述中,涉及到“一些实施例”,其描述了所有可能实施例的子集,但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集,并且可以在不冲突的情况下相互结合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的,不是旨在限制本申请。
在对本申请实施例进行介绍说明之前,首先对本申请中涉及的相关名词进行解释说明。
CT(Computed Tomography,电子计算机断层扫描):通过精确准直的X射线、γ射线、超声波等,与灵敏度极高的探测器一同围绕某一物体作一个接一个的断面扫描。其具有扫描时间快、图像清晰等特点。根据所采用的射线不同可分为X射线CT(X-CT)以及γ射线CT(γ-CT)等。CT的扫描方式分为分平扫、造影增强扫描和造影扫描三种。CT的主要用途包括医学检查、工业检测以及安保检测。CT***根据人体不同组织对X射线的吸收和透过率的不同,用于灵敏度极高的仪器对人体进行测量,然后将测量得到的数据输入电子计算机进行数据处理,可摄下人体被***位的断面或立体的图像,能够发现体内任何部位的细小病变。工业CT技术对气孔、夹杂、针孔、缩孔、分层等各种缺陷具有很高的探测灵敏度,并能精确地测定缺陷的尺寸,给出其在零件中的部位。除了医学以及工业方面的应用,CT设备还可应用于安保、航空运输、港湾运输、大型货物集装箱按键装置等的检测。
环形伪影:在CT图像中环形伪影是一种常见伪影。由于探测器上的探测元因加工精度、使用不当等原因造成像素响应不一致,导致相邻探测器采集光子的效率不一致,部分探测器各分度下采集光子不稳定,使得探测器采集得到的投影数据所重建出来的CT图像中含有环形伪影。另外,射束硬化和重建过程中的滤波函数也可能导致环形位移的产生。环形伪影在投影正弦图中表现为竖直方向的直线,在CT图像中表现为以重建中心为圆心的同心圆。CT图像中的环形伪影很大程度上影响了对图像的分析和诊断,降低了图像的质量。
CT图像中的环形伪影给图像的测量、识别噪声处理以及图像分割等进一步的处理和分析造成了极大的困扰。相关技术中,去除CT图像中的环形伪影的方法主要包括投影正弦图校正算法和CT图像校正法。其中,投影正弦图校正算法是在CT图像未进行重建之前的投影正弦图中进行图像处理,以实现图像校正。而CT图像校正法则是通过将CT图像从直角坐标系变换到极坐标系下,从而将环形伪影从环形变换成为直线伪影。再对直线伪影定位和校正,并变换回到直角坐标系下,完成对CT图像环形伪影去除的目的。无论是投影正弦图校正算法还是CT图像校正法,其都存在一定的问题。对于投影正弦图校正算法,由于投影正弦图所占的存储空间较大,通过简单的算法处理后,难以重建有效去除环形伪影的CT图像,而通过复杂的算法进行校正时,又会使得运算量极大,不但会耗费较多的时间,还会因为多个不同参数制约最终CT图像校正的质量。同时,还可能会造成新的伪影的出现。而对于CT图像校正法,由于需要进行两次的坐标系变换,会不可避免地带来图像结构边缘失真问题。
基于此,本发明的一个实施例提供了一种CT图像环形伪影校正方法、***及存储介质,能够有效提高CT图像环形伪影校正的质量,并提高校正效率。参照图1,本发明实施例的方法包括但不限于步骤S110、步骤S120、步骤S130和步骤S140。
具体地,本发明实施例的方法应用过程包括但不限于以下步骤:
S110:获取CT图像以及CT图像对应的投影正弦图。其中,CT图像包括环形伪影。
S120:根据投影正弦图计算得到第一探测元位置。其中,第一探测元位置为投影正弦图中响应不一致的探测元的位置。
S130:根据第一探测元位置计算环形伪影的半径长度。
S140:根据半径长度对CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像。
在本具体实施例工作过程中,本实施例首先获取CT图像以及其对应的投影正弦图。具体地,本实施例首先导入带有环形伪影的CT图像,即待校正CT图像,以及该带有环形伪影的CT图像对应的投影正弦图。示例性地,本实施例导入一幅含有环形伪影的CT图像I,图像矩阵大小为M×N。其中,M表示图像I的图像矩阵共有M行,N表示图像I的图像矩阵共有N列。同时,本实施例导入CT图像I所对应的投影正弦图P。投影正弦图P的矩阵大小为V×E,其中V表示投影正弦图P的矩阵共有V行,即在360度的范围内均匀采集V个角度下的投影数据,E表示投影正弦图P的矩阵共有E列,即探测器上含有E个探测元。进一步地,本实施例根据投影正弦图计算得到投影正弦图中响应不一致的探测元的位置,即第一探测元位置。具体地,由于探测器上的某一探测元或某些探测元的响应不一致,从而导致生成的CT图像中产生环形伪影。本实施例通过CT图像对应的投影正弦图计算响应不一致的探测元的位置。示例性地,本实施例首先对投影正弦图进行滤波处理,以使图像中的伪影信息较为清晰地显示出来。其中,滤波函数可以选择S-L滤波函数或者R-L滤波函数等。然后本实施例对滤波后的投影正弦图进行线积分,沿着预设分度方向对滤波后的图像数据进行投影求和。为了进一步地增强图像中的伪影信息,本实施例通过高通滤波对线积分后的投影正弦图像进行差分处理。然后,本实施例通过插值平均的方式,对差分后相邻的投影值进行平均,以得到实际物理探测元采集的数据情况。同时,通过拟合正态曲线的方式确定阈值,以将伪影的投影排除在置信区间外,从而能够较好地得到相应不一致的探测元的位置。
需要说明的是,响应不一致的探测元可能存在多个,而每个响应不一致的探测元都会对应地产生一个环形伪影,因此同一幅CT图像中可能存在多个环形伪影。若同时存在多个环形伪影则需要计算出各个环形伪影所对应的各个响应不一致的探测元的位置,即相应地第一探测元位置也可能存在多个。
进一步地,本实施例根据第一探测元位置检测环形伪影的半径长度。具体地,本实施例根据计算得到响应不一致的探测元的位置以及X射线源的位置关系,计算得到响应不一致的探测元所对应的环形伪影的半径长度。然后,根据环形伪影的半径长度对CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像。例如,以CT图像的重构中心为圆心,以得到的环形伪影的半径长度为半径,构建得到待校正的区域,即环形伪影区域。然后,对该待校正的区域进行图像校正处理,例如通过滤波、偏微方程法或者变差法对环形伪影区域进行图像校正,从而得到CT环形伪影校正图像,即校正后的CT图像。本实施例通过CT图像的投影正弦图计算出响应不一致的探测元的位置,并根据探测元的位置检测相应的环形伪影的半径长度,从而根据环形伪影的半径长度进行伪影校正处理,得到校正后的CT图像。其中,本实施例不需要进行坐标系之间的变换,有效缓解了图像结构边缘失真的问题,提高了CT图像环形伪影校正的质量。并且,本实施例通过将CT图像与其对应的投影正弦图结合的方式进行环形伪影校正,缓解了投影正弦图校正算法需要复杂算法计算,耗费大量时间以及存储空间的问题,有效提高了环形伪影校正的效率。
在本发明的一些实施例中,根据第一探测元位置计算环形伪影的半径长度,包括但不限于:
获取X射线源到CT***旋转中心的第一距离。
获取CT***旋转中心到探测器的第二距离。
根据第一探测元位置、第一距离以及第二距离构建环形伪影半径模型。
根据环形伪影半径模型计算得到半径长度。
在本具体实施例中,本实施例首先获取X射线源到CT***旋转中心的第一距离,以及CT***旋转中心到探测器的第二距离。然后根据第一探测元位置、第一距离和第二距离构建环形伪影半径模型,从而根据环形伪影半径模型计算得到环形伪影的半径长度。具体地,CT设备或者CT***中,X射线源以及探测器的位置为固定的。探测器上设置有多个探测元,当探测器上的某个探测元出现故障或者响应不一致时,便会出现环形伪影。因此,X射线源到CT***旋转中心的距离,即第一距离,以及CT***旋转中心到探测器的距离,即第二距离,是确定的。本实施例首先获取第一距离和第二距离,以根据第一距离和第二距离,结合第一探测元位置构建环形伪影的半径长度计算模型,即环形伪影半径模型。示例性地,参照图3,探测器310到CT***旋转中心的距离为s2,X射线源330到CT***旋转中心的距离为s1,响应不一致探测元311的位置以及其对应的环形伪影320如图3所示。根据s1、s2以及响应不一致探测元311的位置,通过几何关系原理构建得到环形伪影的半径长度计算模型。进一步地,将各个响应不一致的探测元信息输入环形伪影半径模型中,计算得到消息响应不一致的探测元所对应的环形伪影的半径长度。
在本发明的一些实施例中,根据第一探测元位置、第一距离以及第二距离构建环形伪影半径模型,其相应的计算公式如下式(1)所示:
其中,式中r为环形伪影的半径长度,s1为第一距离,s2为第二距离,pixel表示探测元的尺寸,i表示响应不一致的探测元的序号,序号i最小值为1,最大值为探测器水平方向上的探测元总数,||表示绝对值运算,L表示探测器长度。
在本具体实施例中,本实施例根据响应不一致的探测元的位置、第一距离以及第二距离构建环形伪影的半径长度计算模型,即环形伪影半径模型。具体地,参照图3,穿过CT***旋转中心,连接探测器310和X射线源330。其中,环形伪影320的圆心为CT***旋转中心。CT***旋转中心与探测器310之间的距离为s2,X射线源330与探测器310之间的距离为s1,假设响应不一致探测元311为第i个探测元,其中探测元的尺寸为pixel,则通过响应不一致探测元311、X射线源330以及穿过CT***旋转中心和X射线源330的直线与探测器310的交点所构成的三角形,与CT***旋转中心、X射线源330以及环形伪影320和响应不一致探测元311与X射线源330连接线的交点所构成的三角形之间形成相似三角形。从而本实施例通过对两个三角形数据的相似性进行分析,构建得到环形伪影半径模型。通过将检测到的响应不一致的探测元位置输入到环形伪影半径模型中,能够快速地计算得到响应探测元对应的环形伪影的半径长度,不需要复杂的计算过程,有效地提高了计算效率。
在本发明的一些实施例中,根据半径长度对CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像,包括但不限于:
根据环形伪影的像素位置坐标构建滤波窗。
根据半径长度确定CT图像中的环形伪影区域。其中,环形伪影区域为以CT图像的中心为圆心,以半径长度为半径构成的环形区域。
通过滤波窗对环形伪影区域进行伪影校正处理得到CT环形伪影校正图像。
在本具体实施例中,本实施例首先根据环形伪影的像素位置坐标构建滤波窗,并根据半径长度确定环形伪影区域,然后通过滤波窗对CT图像中的环形伪影区域进行伪影校正处理,以得到CT环形伪影校正图像。具体地,进行环形伪影校正的区域为以CT图像中心为圆心,半径为计算得到的环形伪影的半径长度所构成的环形区域。本实施例通过计算得到的环形伪影的半径长度,确定CT图像中需要进行校正的区域,即环形伪影区域。本实施例中根据环形伪影所在的像素位置,构建与各个环形伪影像素位置相对应的滤波窗,以实现对环形伪影各个像素的精确校正,提高环形伪影校正的质量。本实施例根据各个环形伪影的像素值位置,得到像素值位置对应的标号,以构建得到自适应的滤波窗。然后通过构建得到的自适应滤波窗对CT图像中的环形伪影区域进行滤波校正,得到校正后的CT图像,即CT环形伪影校正图像。通过根据环形伪影的像素位置坐标构建相应的滤波窗,以自适应的滤波窗对环形伪影进行校正的方式,有效地提高了CT图像环形伪影校正的质量和效果。
在本发明的一些实施例中,通过滤波窗对环形伪影区域进行伪影校正处理得到CT环形伪影校正图像,包括但不限于:
对CT图像进行复制,得到CT图像副本。
通过滤波窗对环形伪影区域进行滤波计算,得到校正数据。
根据CT图像副本和校正数据重构得到CT环形伪影校正图像。
在本具体实施例中,首先对CT图像进行复制得到CT图像副本,并通过滤波窗对CT图像中的环形伪影区域进行滤波计算以得到校正数据。然后根据CT图像副本和校正数据重构得到CT环形伪影校正图像。具体地,本实施例先将CT图像I复制一份,得到CT图像副本I1。然后,本实施例通过滤波窗对CT图像I中的环形伪影区域I(x,y)进行滤波卷积计算,得到相应的校正数据。进一步地,根据校正数据以及CT图像副本I1进行图像重构,得到CT环形伪影校正图像。例如,将校正数据与CT图像副本I1进行融合计算,生成校正后的CT图像,即CT环形伪影校正图像。
在本发明的一些实施例中,根据CT图像副本和校正数据重构得到CT环形伪影校正图像,包括但不限于:
将校正数据替换CT图像副本中相应位置的像素数据,得到CT环形伪影校正图像。
在本具体实施例中,通过以校正数据替换CT图像副本中相应位置的像素数据的方式重构得到CT环形伪影校正图像。具体地,校正数据与环形伪影的各个像素一一对应,因此,校正数据也与CT图像副本中的环形伪影像素一一对应。本实施例通过将计算得到的校正数据存储到CT图像副本I1中相应的像素位置I1(x,y)中,替换原有的环形伪影区域的像素数据,从而重构得到校正后的CT图像。通过对环形伪影区域像素数据直接替换的方式重构CT图像,能够快速重构得到校正后的CT图像,并且不需要对其他区域进行操作,因此不会影响到其他区域的图像质量,能够有效保持校正后的CT图像的质量,并且提高校正的效率。
在本发明的一些实施例中,通过滤波窗对环形伪影区域进行滤波计算,其计算公式如下式(2)和(3)所示:
在本具体实施例中,式中I1(x,y)为校正数据,I(x,y)为CT图像中环形伪影数据,(x,y)为环形伪影所在的像素位置,*表示卷积计算,Kx,y为(x,y)位置的滤波窗,v表示Kx,y滤波窗的尺寸,Kx,y滤波窗本质上是一个矩阵,行数和列数分别为2v+1,s和t为Kx,y中像素值位置标号,exp()表示指数运算,σ1和σ2均为平滑参数,θ为以环形伪影所在的像素点作为原点所构建的直角坐标系下的X轴到与穿过原点和像素点的直线所夹的角度。参照图4,以环形伪影320所在的像素点,即待校正像素点410,作为原点构建直角坐标系,待校正像素点410和环形伪影320圆心两个点确定的直线与直角坐标系X轴之间逆时针所形成的夹角作为θ。容易理解的是,本实施例中,Kx,y(s,t)的值根据环形伪影320上的各个待校正像素点410位置确定,因此Kx,y(s,t)是自适应的,本实施例通过计算各个待校正像素点410对应的Kx,y(s,t)值,以对各个待校正像素点410进行准确的像素校正,能够有效地提高环形伪影校正的质量。另外,平滑参数σ1和σ2的选择可以根据人工经验设置,或者通过深度学***滑参数。需要说明的是,在本发明的一些实施例中,对于第一次计算得到的各个滤波窗数据Kx,y(s,t),需要进行归一化处理,其具体公式如下式(4)所示:
其中,式中sum()表示对矩阵所有元素进行求和。
本发明的一个实施例还提供了一种CT图像环形伪影校正***,包括:
获取模块,用于获取CT图像以及CT图像对应的投影正弦图。其中,CT图像包括环形伪影。
第一计算模块,用于根据投影正弦图计算得到第一探测元位置。其中,第一探测元位置为投影正弦图中响应不一致的探测元的位置。
第二计算模块,用于根据第一探测元位置计算环形伪影的半径长度。
校正模块,用于根据半径长度对CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像。
参照图2,本发明的一个实施例还提供了一种CT图像环形伪影校正***,包括:
至少一个处理器210。
至少一个存储器220,用于存储至少一个程序。
当至少一个程序被至少一个处理器210执行,使得至少一个处理器210实现如上述实施例的CT图像环形伪影校正方法。
本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令被一个或多个控制处理器执行,例如,执行以上实施例描述的步骤。
本领域普通技术人员可以理解,上文中所公开方法中的全部或某些步骤、***可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器,如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件,或者被实施为硬件,或者被实施为集成电路,如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上,计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的,术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外,本领域普通技术人员公知的是,通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据,并且可包括任何信息递送介质。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明并不局限于上述实施方式,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。
Claims (8)
1.一种CT图像环形伪影校正方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取CT图像以及所述CT图像对应的投影正弦图;所述CT图像包括所述环形伪影;
根据所述投影正弦图计算得到第一探测元位置;所述第一探测元位置为所述投影正弦图中响应不一致的探测元的位置;
根据所述第一探测元位置计算所述环形伪影的半径长度;
根据所述半径长度对所述CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像;
其中,所述根据所述第一探测元位置计算所述环形伪影的半径长度,包括:
获取X射线源到CT***旋转中心的第一距离;
获取所述CT***旋转中心到探测器的第二距离;
根据所述第一探测元位置、所述第一距离以及所述第二距离构建环形伪影半径模型;
根据所述环形伪影半径模型计算得到所述半径长度;
其中,根据所述第一探测元位置、所述第一距离以及所述第二距离构建环形伪影半径模型,其计算公式包括:
其中,r为所述环形伪影的半径长度,s1为所述第一距离,s2为所述第二距离,pixel表示所述探测元的尺寸,i表示响应不一致的探测元的序号,序号i最小值为1,最大值为探测器水平方向上的探测元总数,||表示绝对值运算,L表示探测器长度。
2.根据权利要求1所述的CT图像环形伪影校正方法,其特征在于,所述根据所述半径长度对所述CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像,包括:
根据所述环形伪影的像素位置坐标构建滤波窗;
根据所述半径长度确定所述CT图像中的环形伪影区域;其中,所述环形伪影区域为以所述CT图像的中心为圆心,以所述半径长度为半径构成的环形区域;
通过所述滤波窗对所述环形伪影区域进行所述伪影校正处理得到所述CT环形伪影校正图像。
3.根据权利要求2所述的CT图像环形伪影校正方法,其特征在于,所述通过所述滤波窗对所述环形伪影区域进行所述伪影校正处理得到所述CT环形伪影校正图像,包括:
对所述CT图像进行复制,得到CT图像副本;
通过所述滤波窗对所述环形伪影区域进行滤波计算,得到校正数据;
根据所述CT图像副本和所述校正数据重构得到所述CT环形伪影校正图像。
4.根据权利要求3所述的CT图像环形伪影校正方法,其特征在于,所述通过所述滤波窗对所述环形伪影区域进行滤波计算,其计算公式包括:
其中,I1(x,y)为所述校正数据,I(x,y)为所述CT图像中环形伪影数据,(x,y)为所述环形伪影所在的像素位置,*表示卷积计算,Kx,y为(x,y)位置的所述滤波窗,v表示Kx,y滤波窗的尺寸,Kx,y滤波窗本质上是一个矩阵,行数和列数分别为2v+1,s和t为Kx,y中像素值位置标号,exp()表示指数运算,σ1和σ2均为平滑参数,θ为以所述环形伪影所在的像素点作为原点所构建的直角坐标系下的X轴到与穿过所述原点和所述像素点的直线所夹的角度。
5.根据权利要求3所述的CT图像环形伪影校正方法,其特征在于,所述根据所述CT图像副本和所述校正数据重构得到所述CT环形伪影校正图像,包括:
将所述校正数据替换所述CT图像副本中相应位置的像素数据,得到所述CT环形伪影校正图像。
6.一种CT图像环形伪影校正***,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取CT图像以及所述CT图像对应的投影正弦图;所述CT图像包括所述环形伪影;
第一计算模块,用于根据所述投影正弦图计算得到第一探测元位置;所述第一探测元位置为所述投影正弦图中响应不一致的探测元的位置;
第二计算模块,用于根据所述第一探测元位置计算所述环形伪影的半径长度;
校正模块,用于根据所述半径长度对所述CT图像进行伪影校正处理,得到CT环形伪影校正图像;
其中,所述根据所述第一探测元位置计算所述环形伪影的半径长度,包括:
获取X射线源到CT***旋转中心的第一距离;
获取所述CT***旋转中心到探测器的第二距离;
根据所述第一探测元位置、所述第一距离以及所述第二距离构建环形伪影半径模型;
根据所述环形伪影半径模型计算得到所述半径长度;
其中,根据所述第一探测元位置、所述第一距离以及所述第二距离构建环形伪影半径模型,其计算公式包括:
其中,r为所述环形伪影的半径长度,s1为所述第一距离,s2为所述第二距离,pixel表示所述探测元的尺寸,i表示响应不一致的探测元的序号,序号i最小值为1,最大值为探测器水平方向上的探测元总数,||表示绝对值运算,L表示探测器长度。
7.一种CT图像环形伪影校正***,其特征在于,包括:
至少一个处理器;
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得至少一个所述处理器实现如权利要求1至5任一项所述的CT图像环形伪影校正方法。
8.一种计算机存储介质,其中存储有处理器可执行的程序,其特征在于,所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如权利要求1至5任一项所述的CT图像环形伪影校正方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211013215.8A CN115439353B (zh) | 2022-08-23 | 2022-08-23 | Ct图像环形伪影校正方法、***及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211013215.8A CN115439353B (zh) | 2022-08-23 | 2022-08-23 | Ct图像环形伪影校正方法、***及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115439353A CN115439353A (zh) | 2022-12-06 |
CN115439353B true CN115439353B (zh) | 2023-11-07 |
Family
ID=84244686
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211013215.8A Active CN115439353B (zh) | 2022-08-23 | 2022-08-23 | Ct图像环形伪影校正方法、***及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115439353B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101473348A (zh) * | 2006-06-22 | 2009-07-01 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于误差补偿的方法和*** |
CN103593826A (zh) * | 2013-10-22 | 2014-02-19 | 南方医科大学 | 图像环形伪影校正方法 |
JP2016106938A (ja) * | 2014-12-09 | 2016-06-20 | 三菱重工業株式会社 | 画像処理装置、ct装置、画像処理方法及びプログラム |
CN105719245A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-06-29 | 南方医科大学 | 一种利用投影数据去除ct探测元故障造成的环状伪影的方法 |
CN109801343A (zh) * | 2018-12-16 | 2019-05-24 | 西安电子科技大学 | 基于重建前后图像的环形伪影校正方法、ct控制*** |
CN110060316A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-26 | 重庆邮电大学 | 一种用于ct重建中多区域分割的环伪影校正方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7860341B2 (en) * | 2006-07-21 | 2010-12-28 | Varian Medical Systems, Inc. | System and method for correcting for ring artifacts in an image |
-
2022
- 2022-08-23 CN CN202211013215.8A patent/CN115439353B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101473348A (zh) * | 2006-06-22 | 2009-07-01 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于误差补偿的方法和*** |
CN103593826A (zh) * | 2013-10-22 | 2014-02-19 | 南方医科大学 | 图像环形伪影校正方法 |
JP2016106938A (ja) * | 2014-12-09 | 2016-06-20 | 三菱重工業株式会社 | 画像処理装置、ct装置、画像処理方法及びプログラム |
CN105719245A (zh) * | 2016-01-12 | 2016-06-29 | 南方医科大学 | 一种利用投影数据去除ct探测元故障造成的环状伪影的方法 |
CN109801343A (zh) * | 2018-12-16 | 2019-05-24 | 西安电子科技大学 | 基于重建前后图像的环形伪影校正方法、ct控制*** |
CN110060316A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-26 | 重庆邮电大学 | 一种用于ct重建中多区域分割的环伪影校正方法 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
A CNN-Based Hybrid Ring Artifact Reduction Algorithm for CT Images;Shaojie Chang 等;《IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences》;第5卷(第2期);253-260 * |
Noninvasive quantification of axon radii using diffusion MRI;Jelle Veraart 等;《eLIFE》;1-27 * |
Optima CT520Pro 16排螺旋CT图像环形伪影的维修;朱智祥;;医疗装备;第30卷(第1期);80-81 * |
一种快速校正CT环形伪影的方法;赖胜圣 等;中国组织工程研究与临床康复;第15卷(第13期);2412-2415 * |
冻土CT 图像中环形伪影和射线束硬化伪影的成因及校正方法;陈世杰 等;《冰川冻土》;第42卷(第4期);1407-1416 * |
基于投影域校正的CT图像环形伪影去除方法;袁翠云 等;《计算机工程与设计》;第38卷(第3期);735-738 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115439353A (zh) | 2022-12-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11756164B2 (en) | System and method for image correction | |
CN108292428B (zh) | 图像重建的***和方法 | |
Van Aarle et al. | Super-resolution for computed tomography based on discrete tomography | |
CN110060316B (zh) | 一种用于ct重建中多区域分割的环伪影校正方法 | |
CN111553849B (zh) | 基于局部特征匹配的锥束ct几何伪影去除方法及装置 | |
CN110057847B (zh) | Tr层析扫描投影重排方法及装置 | |
CN111260647B (zh) | 一种基于图像检测的ct扫描辅助方法、计算机可读存储介质、ct扫描装置 | |
Niebler et al. | Projection‐based improvement of 3D reconstructions from motion‐impaired dental cone beam CT data | |
CN111223159B (zh) | 锥形束成像方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN105869130B (zh) | Ct***几何校正效果的检验方法及装置 | |
CN114494076A (zh) | 一种几何校正方法、图像重建方法及装置 | |
US20230419455A1 (en) | System and method for image correction | |
CN115439353B (zh) | Ct图像环形伪影校正方法、***及存储介质 | |
Duan et al. | Knowledge-based self-calibration method of calibration phantom by and for accurate robot-based CT imaging systems | |
US6411671B2 (en) | Method for reducing line artifacts in a CT image and device for implementing the method | |
CN103606144A (zh) | Ct投影旋转中心的确定方法和装置 | |
CN110853113A (zh) | 基于bpf的tof-pet图像重建算法及重建*** | |
US20200219251A1 (en) | X-ray ct scanner, image generation method, and image generation program | |
CN112288762B (zh) | 一种有限角度ct扫描的离散迭代重建方法 | |
CN111899312B (zh) | 一种迭代补偿的有限角度ct投影重建方法 | |
US7702180B2 (en) | Imaging method and device for the computer-assisted evaluation of computer-tomographic measurements by means of direct iterative reconstruction | |
TWI500412B (zh) | 一種影像品質的改善處理方法及其造影系統 | |
CN112396700A (zh) | 导出重建体积的3d图像数据的计算机实现的方法和介质 | |
JP2017070590A (ja) | 画像処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム | |
JP6500016B2 (ja) | 試験対象物とx線検査システムとの間の危険領域を決定する方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |