WO2014048080A1 - Ct成像中定位物体的方法以及设备 - Google Patents

Ct成像中定位物体的方法以及设备 Download PDF

Info

Publication number
WO2014048080A1
WO2014048080A1 PCT/CN2013/071041 CN2013071041W WO2014048080A1 WO 2014048080 A1 WO2014048080 A1 WO 2014048080A1 CN 2013071041 W CN2013071041 W CN 2013071041W WO 2014048080 A1 WO2014048080 A1 WO 2014048080A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
projected image
projection
interest
image
objects
Prior art date
Application number
PCT/CN2013/071041
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
李亮
张丽
陈志强
赵自然
邢宇翔
肖永顺
王清礼
Original Assignee
清华大学
同方威视技术股份有限公司
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 清华大学, 同方威视技术股份有限公司 filed Critical 清华大学
Publication of WO2014048080A1 publication Critical patent/WO2014048080A1/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/40—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/4064—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis specially adapted for producing a particular type of beam
    • A61B6/4085—Cone-beams
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461—Displaying means of special interest
    • A61B6/466—Displaying means of special interest adapted to display 3D data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/467—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means
    • A61B6/469—Arrangements for interfacing with the operator or the patient characterised by special input means for selecting a region of interest [ROI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/421—Filtered back projection [FBP]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/436—Limited angle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/448—Computed tomography involving metal artefacts, streaking artefacts, beam hardening or photon starvation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation

Definitions

  • Embodiments of the present invention are primarily directed to radiation imaging and, more particularly, to methods and apparatus for locating objects in CT imaging. Background technique
  • CT has become one of the most important detection methods in the medical, biological, aerospace, and defense industries.
  • 3D cone beam CT has become the mainstream of research and application.
  • X-ray cone beam CT has been widely used in medical clinical, safety inspection, non-destructive testing, etc.
  • CT has become an indispensable inspection method.
  • spiral CT began to be put into medical clinical application. Due to the huge advantage of spiral CT, it gradually replaced the previous tomographic CT.
  • the advantage of spiral CT over tomographic CT is that spiral CT can continuously and continuously collect projection data, and The three-dimensional volume data of the object is obtained by a specially designed reconstruction algorithm, which greatly shortens the CT scanning time, provides the Z-axis resolution of the reconstructed image, and reduces the motion artifact.
  • Spiral CT has achieved great success in clinical applications.
  • the detectors used in spiral CT have evolved from single layer to double layer, four layer, 8 layer, 16 layers, and gradually developed to 32 layers, 64 layers, 128 layers.
  • Toshiba has pioneered the introduction of a 320-slice spiral CT.
  • flat panel detector technology Different from the array detectors assembled by many independent detector modules used in multi-slice spiral CT, the flat panel detector directly uses a large-area scintillator of a whole block, and a large-scale photosensitive cell array (such as CCD, CMOS, TFT, etc.) is packaged behind. The X-ray intensity data is then obtained by A/D conversion.
  • CBCT cone beam CT
  • CBCT systems using flat panel detectors typically complete CT scans of large areas (eg 30 cm*30 cm) in just one revolution.
  • a three-dimensional CT image in the range of the scan field of view (FOV) is output.
  • CT technology has also achieved rapid development in recent years. For example, based on dual-energy technology security inspection, CT has been recognized by the security inspection field because it has a good ability to distinguish substances. Industrial CT for industrial non-destructive testing has also made great progress in spatial resolution and density resolution.
  • a method for locating a plurality of objects of interest in CT imaging comprising the steps of: calculating, by using a projection synthesis algorithm, a first projection image whose observation direction is perpendicular to a CT tomographic plane;
  • the position of each object of interest in three-dimensional space is calculated based on the positions of the plurality of objects of interest in the first projected image, the second projected image, and the third projected image.
  • the step of calculating the first projection plane comprises:
  • the partial derivative of the Rayleigh data corresponding to the first projected image is calculated based on the projection data
  • the first projected image is calculated using a filtered back projection algorithm and a partial derivative of the Rayleigh data.
  • the step of selecting two projected images comprises:
  • the second projected image and the third projected image are selected based on the first projected image such that an overlapping area between the plurality of objects of interest in the second projected image and the third projected image is minimized.
  • the step of selecting the second projected image and the third projected image based on the first projected image comprises:
  • the fan angle of the fan beam needs to be equal to the opening angle of the central layer of the cone beam system corresponding to the target point of the light source;
  • the number of peaks is calculated by the peak finding algorithm
  • a projection angle of 90 degrees between the two is selected to determine the second projected image and the third projected image.
  • the determining of the positions of the plurality of objects of interest in the first projected image, the second projected image, and the third projected image comprises:
  • the respective object regions of interest are segmented in the second projected image and the third projected image, and the center of gravity of each of the objects of interest in the second projected image and the third projected image is determined.
  • an apparatus for locating a plurality of objects of interest in CT imaging comprising: calculating, by using a projection synthesis algorithm, a first projection image whose observation direction is perpendicular to a CT tomographic plane from projection data;
  • the position of the object of interest can be determined from the CT projection data.
  • FIG. 1 is a schematic structural diagram of a CT apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram showing the structure of a computer data processor as shown in Figure 1;
  • FIG. 3 is a block diagram showing the structure of a controller according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing a process of positioning an object according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a schematic diagram depicting a CBCT system
  • FIG. 6 is a schematic diagram depicting an algorithm for synthesizing a bird's-eye view of a plan view from a projected angle
  • Figure 7 shows a schematic diagram of locating all alternative MAPs
  • Figure 8 is a diagram showing the selection of two orthogonal horizontal projections from a top view
  • FIG. 9 is a flow chart showing a method of eliminating artifacts in CT imaging according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 shows experimental results of artifact removal. detailed description
  • multiple objects of interest can be located in CT imaging.
  • the first projection image whose observation direction is perpendicular to the CT tomographic plane is calculated from the projection data by using the projection synthesis algorithm.
  • Two projection images that is, a second projection image and a third projection image, are selected in the cone beam projection directly to the observation direction, and the second projection image and the third projection image are substantially orthogonal.
  • Positions of a plurality of objects of interest in the first projected image, the second projected image, and the third projected image are determined.
  • a position of each object of interest in three-dimensional space is calculated based on positions of the plurality of objects of interest in the first projected image, the second projected image, and the third projected image.
  • artifacts in CT imaging can be eliminated.
  • the position of the plurality of specific objects on three projection images substantially perpendicular to each other is calculated from the projection data to determine the position of the plurality of specific objects in the three-dimensional space.
  • the projected image at all angles is subjected to object segmentation using the barycentric coordinates of the plurality of specific objects.
  • the projection data of the plurality of specific objects is repaired by the projection data after the plurality of specific objects are divided.
  • CT reconstruction using the repaired projection data obtains a CT image that does not contain the plurality of specific objects.
  • the CT apparatus includes: a radiation source 10 that emits X-rays for inspection, such as an X-ray machine; and a carrier mechanism 40 that carries the object to be inspected to rotate about the axis z, and can be raised and lowered, so that The inspection object enters the detection area, so that the radiation emitted by the radiation source 10 can pass through the object to be inspected; the detection and acquisition device 30, which is a detector with a monolithic module structure and a data collector, such as a flat panel detector, for detecting transmission a ray of the object to be inspected, an analog signal is obtained, and the analog signal is converted into a digital signal, thereby outputting projection data of the object to be inspected for X-rays; a controller 50 for controlling synchronization of various parts of the entire system; and computer data
  • the processor 60 is configured to process data collected by the data collector, process and reconstruct the data,
  • the radiation source 10 is placed on the side of the carrying mechanism 40 on which the object to be inspected can be placed, and the detecting and collecting device 30 is placed on the other side of the carrying mechanism 40, including a detector and a data collector for acquiring Check item projection data and/or multi-angle projection data.
  • the data collector includes a data amplification forming circuit that operates in either (current) integration mode or pulse (count) mode.
  • the data output cable of the detection and acquisition device 30 is coupled to a computer data processor 60 for storing the acquired data in a computer data processor 60 in accordance with a trigger command.
  • the inspection apparatus may further include a cylindrical body passage 20 made of metal which is disposed on the carrying mechanism 40, and the object to be inspected is placed in the passage of the object to be inspected.
  • Fig. 2 is a block diagram showing the structure of a computer data processor 60 as shown in Fig. 1.
  • the data collected by the data collector is stored in the memory 61 through the interface unit 68 and the bus 64.
  • the read-only memory (ROM) 62 stores configuration information and programs of the computer data processor.
  • a random access memory (RAM) 63 is used to temporarily store various data during the operation of the processor 66.
  • a computer program for performing data processing is also stored in the memory 61.
  • the internal bus 64 is connected to the above-described memory 61, read only memory 62, random access memory 63, input device 65, processor 66, display device 67, and interface unit 68.
  • the instruction code of the computer program instructs the processor 66 to execute a predetermined data processing algorithm, and after obtaining the data processing result, displays it on, for example, an LCD display.
  • the processing result is outputted on the display device 67 of the class, or directly in the form of a hard copy such as printing.
  • FIG. 3 shows a block diagram of a controller in accordance with an embodiment of the present invention.
  • the controller 50 The control unit 51 includes a control unit 51 for controlling the radiation source 10, the carrier mechanism 40 and the detecting and collecting device 30 according to an instruction from the computer 60, and a trigger signal generating unit 52 for generating a triggering source 10 under the control of the control unit.
  • a detecting command of the detecting and collecting device 30 and the action of the carrying mechanism 40 a first driving motor 55 that drives the carrying mechanism 40 to rise or fall according to a trigger command generated by the trigger signal generating unit 52 under the control of the control unit 51;
  • the information acquisition unit 5-3 which feeds back the height information of the carrier mechanism to the control unit 51 as the carrier mechanism 40 moves; the second drive motor 56, which is based on the trigger signal generating unit 52 at the control unit port '' Work towel uy) work mouth 'j/mu mouth
  • the rotation angle of the carrier mechanism 40 is obtained during the rotation of the mechanism 40, and is fed back to the control unit 51.
  • the above-described height information acquiring unit 53 and angle information acquiring unit 54 are both optical code disks, which have the advantages of anti-interference.
  • FIG. 4 shows a schematic diagram of a method process of locating an object in accordance with an embodiment of the present invention.
  • the system of CBCT is as follows:
  • the reconstruction area is in a three-dimensional Cartesian coordinate system. ⁇ Description, where coordinate origin 0 is the center of rotation of the system.
  • ⁇ is the location of the cone beam source, where ⁇ is the rotation angle value of the system.
  • the flat panel detector 30 is placed on the other side of the center of rotation and rotates in sync with the light source.
  • the projection data on the detector is P (
  • step S41 a first projection image whose observation direction is perpendicular to the CT tomographic plane is calculated from the projection data by using a projection synthesis algorithm.
  • a plan view of the plan view parallel beam in the imaging field of view is calculated.
  • the partial derivative of the Rayleigh data corresponding to the first projected image is calculated based on the projection data.
  • the partial derivative of the radar value (Radon) corresponding to the top view can be calculated by the formula (1):
  • the point C is located in the center plane ⁇ , and the length corresponds to the unit vector of the vector ⁇ in the formula ( 1) , and ⁇ represents Z CSO.
  • the integral calculation is done along a line segment that is perpendicular to the horizontal plane and passes through point C.
  • the first projection image is calculated using a filtered back projection algorithm and a partial derivative of the Rayleigh data. For example, use the formula (2) to find a parallel beam projection of the top view angle:
  • step S42 two projection images, that is, a second projection image and a third projection image, are selected in a cone beam projection perpendicular to the observation direction, the second projection image and the third projection image being substantially orthogonal .
  • the position of the metal is indicated by the three-dimensional coordinates of a point MAP (metal anchor point) in the metal block.
  • All MAPs are located in three dimensions in a three-view projection, one of which is the top angle projection obtained in the previous step, and the other two are selected from all cone projections.
  • the parallel beam projection of the top view angle will help to select the two horizontal cone beam projections so that the metal overlap areas appearing in the two projections are the smallest, and the rotation angles corresponding to the two projections are as perpendicular as possible to reduce the calculation error.
  • Figure 7 shows a method of selecting a horizontal view image by looking at an angle image with a set of actual data as an example.
  • the binarized image is forward projected by the fan beam to obtain a sinogram of the fan beam projection.
  • the fan beam used here.
  • the fan angle needs to be equal to the opening angle of the center layer of the cone beam system corresponding to the target point of the light source, thereby simulating the case of the cone beam projection process at a top angle; for each column of the sinogram, the number of peaks is calculated by the peak finding algorithm;
  • the number of all peaks is equal to the projection angle of the number of metals in the overhead angle image. For example, through the formula (4), two vertical angles, angle 2 , are selected, and the two angles are selected.
  • step S43 determining locations of the plurality of objects of interest in the first projected image, the second projected image, and the third projected image, and then, based on the plurality of objects of interest
  • the position in a projected image, the second projected image, and the third projected image calculates the position of each object of interest in three-dimensional space.
  • the metal regions are segmented and the center of gravity of each metal region is calculated, as shown in equation (5):
  • the above three images are used to locate all MAPs.
  • the metal block is a convex geometry, the line connecting the point of the light source and the center of gravity of the metal area must pass through the metal block, and the intersection of two known straight lines passing through the same metal can be regarded as the metal of the piece.
  • MAP As shown in Fig. 8, in the actual situation, the two straight lines of the space tend to be disjoint, so the least squares solution of the two straight lines can be calculated as the MAP sitting.
  • the overhead beam parallel projection image is used to help select the horizontal projection to avoid as much as possible the occurrence of metal overlap in the horizontal projection.
  • the situation is more complicated in practical applications, and the actual situation is discussed here.
  • the parallel-beam projection image in the top view angle contains ".block metal area
  • the two horizontal projections contain blocks "1" and "2 metal areas, respectively.
  • ⁇ ⁇ 2.
  • the position of the object of interest can be determined from the CT projection data.
  • another embodiment of the present invention proposes a three-view based CT metal artifact correction method, which utilizes projection synthesis technology and three-view based multi-object three-dimensional coordinate positioning.
  • Technology to achieve metal artifact removal in CT imaging belongs to the projection preprocessing class correction method, and does not require CT pre-reconstruction.
  • the algorithm process is simple and fast, and can well meet the requirements of the engineering application for the reconstruction speed.
  • metal artifacts in the reconstructed image can still be quickly removed in the presence of multiple metal implants in the scanned field of view. Its unique advantage is that it does not pre-reconstruct the image.
  • the algorithm does not involve iterative steps. Only three (approximate) vertical perspective projections are used to locate the metal, so the projection data can be repaired quickly and accurately.
  • step S91 shows a flow chart of a method of eliminating artifacts in CT imaging in accordance with another embodiment of the present invention.
  • step S91 the positions of the plurality of specific objects on three projection images substantially perpendicular to each other are calculated from the projection data to determine the positions of the plurality of specific objects in the three-dimensional space.
  • the method of calculating the position of the plurality of specific objects on three substantially perpendicular projection views from the projection data to determine the position of the plurality of specific objects in three-dimensional space is as follows:
  • the projection beam synthesis image is used to directly calculate the parallel beam projection image from the projection data.
  • two cone beam projection clocks are selected in all horizontal directions. Projection, the two horizontal projections should not overlap each other as much as possible, and the difference between the rotation angles of the two horizontal projections should be as close as possible to 90° to ensure the accuracy of subsequent calculations.
  • MAP metal anchor point
  • step S92 the projected image at all angles is subjected to object segmentation using the barycentric coordinates of the plurality of specific objects.
  • step S93 the projection data of the plurality of specific objects is repaired by the projection data after the plurality of specific objects are divided.
  • step S94 CT reconstruction is performed using the repaired projection data to obtain a CT image that does not include the plurality of specific objects.
  • the MAP is projected onto the detector plane at various angles, and the resulting projection point is named metal seed point (MSP).
  • MSP metal seed point
  • the projected image of each angle is preprocessed, and all metal regions in the projected image are segmented by using the MSP as a seed point.
  • the projection data of the position of the segmented metal regions is repaired (using a general interpolation method).
  • an existing CT reconstruction algorithm is used to reconstruct a CT image that does not contain metal.
  • MSP metal seed point
  • the repair data is filled in the corresponding pixel, d up d down, ⁇ and 4 3 ⁇ 4 of the distance from the pixel of the edge region of metal, I up I d / fe / i and / "gto corresponding to an image on the edge Gray value.
  • the existing CT method for example, the circular orbit FDK algorithm, the spiral orbit FDK algorithm, etc.
  • the existing CT method can be used to reconstruct the CT image without metal.
  • the above theory and method were experimentally verified on the actual system.
  • the CBCT system used is shown in Figure 10(a).
  • the flat panel detector size is 243.84 x l95O7 and each pixel size is 0 ⁇ 127 ⁇ 0 ⁇ 127 , which means the array contains 192Q x 1536 pixels.
  • X-ray source is located opposite the detector voltage 12Qfe ⁇ , current is 1. 7mA.
  • the turntable is located between the detector and the light source, the target point of the light source is 75Q away from the center of rotation; ww , the target point of the light source is 1 Q5Q from the center of the detector ; ww . 360 scans were uniformly acquired over a 360° range for each scan.
  • FIG. 10 The experimental results are shown in Figure 10.
  • the metal balls are fixed to the outside of the flask in two different ways to examine whether the positional relationship has an effect on the positioning algorithm.
  • 10 (al, bl, b3) are unprocessed CT images
  • Fig. 10 (a2, b2, b4) are corresponding CT images after metal artifact correction using the method of the present invention. It can be seen that stripe artifacts between the metal blocks and artifacts near the metal can be effectively removed by the metal artifact correction method of the present invention.
  • the above-mentioned artifact correction method starts from the projection domain image processing method, and can quickly and effectively solve the metal artifact elimination problem when a plurality of metal objects coexist.
  • the method does not require iteration and can be easily applied to practical projects.
  • aspects of the embodiments disclosed herein may be implemented in an integrated circuit as a whole or in part, as one or more of one or more computers running on one or more computers.
  • a computer program eg, implemented as one or more programs running on one or more computer systems
  • implemented as one or more programs running on one or more processors eg, implemented as one or One or more programs running on a plurality of microprocessors, implemented as firmware, or substantially in any combination of the above, and those skilled in the art, in accordance with the present disclosure, will be provided with design circuitry and/or write software and / or firmware code capabilities.
  • signal bearing media include, but are not limited to, recordable media such as floppy disks, hard drives, compact disks (CDs), digital versatile disks (DVDs), digital tapes, computer memories, etc.; and transmission-type media such as digital and / or analog communication media (for example, fiber optic cable, wave Guide, wired communication link, wireless communication link, etc.).

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

一种在CT成像中定位多个感兴趣物体的方法和设备。所述方法包括以下步骤：利用投影合成算法从投影数据中计算出观察方向垂直于CT断层平面的第一投影图像；在垂直于所述观察方向的锥束投影中选择两幅基本上正交的第二投影图像和第三投影图像；确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、第二投影图像和第三投影图像中的位置；基于多个感兴趣物体在上述三幅图像中的位置计算每个感兴趣物体在三维空间中的位置。该方法无需对CT图像进行预重建，能够很好地适用于工程应用。

Description

CT成像中定位物体的方法以及设备 技术领域
本发明的实施例主要涉及辐射成像， 更具体地， 涉及在 CT成像中定位物体的方 法以及设备。 背景技术
自从 1972年 Hounsfield发明了第一台 CT机， CT技术给医学诊断和工业无损检 测带来了革命性的影响， CT已经成为医疗、 生物、 航空航天、 国防等行业重要的检测 手段之一。 随着技术的进步， CT扫描模式和成像方法也在不断地改进， 三维锥束 CT 已经成为研究和应用的主流。 X射线锥束 CT已经在医学临床、 安全检查、无损检测等 领域得到了广泛的应用， 特别是在医学临床诊断中， CT已经成为不可或缺的检查手段 之一。
1989年， 螺旋 CT开始投入医学临床应用， 由于螺旋 CT的巨大优势， 使得它逐 步替代了以前的断层 CT，螺旋 CT相对于断层 CT的优势在于：螺旋 CT可以连续不间 断地采集投影数据， 并通过专门设计的重建算法得到物体的三维体数据， 使得 CT扫描 的时间大大缩短， 提供了重建图像的 Z轴分辨率， 减少了运动伪迹。螺旋 CT在临床应 用中取得了巨大的成功， 很快， 螺旋 CT使用的探测器从单层发展到双层、 四层、 8层、 16层， 并逐渐发展到 32层、 64层、 128层， 到 2007年 Toshiba公司已经率先推出了 320层的螺旋 CT。 螺旋飞速发展的同时， 另外一项技术也在悄然进步： 平板探测器技 术。不同于多层螺旋 CT使用的很多独立探测器模块拼装成的阵列探测器，平板探测器 直接使用整块的大面积闪烁体， 后面封装大规模光敏单元阵列 （例如 CCD、 CMOS、 TFT等）， 然后经过 A/D转换得到 X射线强度数据。 平板探测器技术的发展促使一类 新的锥束 CT (CBCT) 得以面世， 使用了平板探测器的 CBCT***一般只需旋转一周 即可完成较大区域 （例如 30cm*30cm) 的 CT扫描， 重建出该扫描视野 （FOV) 范围 内的三维 CT图像。
在安全检查和工业无损检查领域， CT技术在近年来也获得了快速的发展， 例如 基于双能技术安检 CT 由于具备了很好的区分物质的能力， 已经得到了安检领域的认 可， 正在逐步推广； 而针对工业无损检测领域的工业 CT也在空间分辨率、密度分辨率 方面取得了较大的进步。
在对 CT图像重建的过程中，如何准确地确定例如金属物体之类感兴趣物体的位 置， 也是一个重要的研究课题。 发明内容
考虑到现有技术的一个或多个问题， 提出了 CT 成像中定位物体的方法以及设 备。
根据本发明的实施例，一种在 CT成像中定位多个感兴趣物体的方法，包括步骤： 利用投影合成算法从投影数据中计算出其观察方向垂直于 CT 断层平面的第一 投影图像；
在垂直于所述观察方向的锥束投影中选择两幅投影图像， 即第二投影图像和第 三投影图像， 所述第二投影图像和所述第三投影图像基本上正交；
确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 所述第二投影图像和所述第三投影 图像中的位置；
基于多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 第二投影图像和所述第三投影图像 中的位置计算每个感兴趣物体在三维空间中的位置。
根据本发明的实施例， 计算第一投影平面的步骤包括：
利用投影数据和雷当变换数值的关系， 基于投影数据计算出与第一投影图像对 应的雷当数据的偏导数；
利用滤波反投影算法和所述雷当数据的偏导数计算出第一投影图像。
根据本发明的实施例， 选择两幅投影图像的步骤包括：
基于所述第一投影图像选择第二投影图像和第三投影图像， 以使得第二投影图 像和第三投影图像中的多个感兴趣物体之间的重叠区域最小。
根据本发明的实施例， 基于所述第一投影图像选择第二投影图像和第三投影图 像的步骤包括：
对所述第一投影图像进行分割， 得到只包含感兴趣区域信息的二值化图像； 对所述二值化图像进行扇束的前向投影， 得到扇束投影的正弦图， 此处所用到 的扇束的扇角需要等于锥束***中心层对应光源靶点的张角；
对于正弦图的每列， 通过寻峰算法计算峰的个数；
对于所有峰值个数等于第一投影图像中感兴趣物体个数的投影角度， 选择二者 之间角度为 90度的投影角度， 从而确定第二投影图像和第三投影图像。
根据本发明的实施例， 确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 所述第二投 影图像和所述第三投影图像中的位置的步骤包括：
在第一投影图像中对各个感兴趣物体进行分割， 确定每个感兴趣物体区域在第 一图像中的重心；
在第二投影图像和第三投影图像中对各个感兴趣物体区域进行分割， 并且确定 每个感兴趣物体在第二投影图像和第三投影图像中的重心。
根据本发明的实施例， 一种在 CT成像中定位多个感兴趣物体的设备， 包括： 利用投影合成算法从投影数据中计算出其观察方向垂直于 CT 断层平面的第一 投影图像的装置；
在垂直于所述观察方向的锥束投影中选择两幅投影图像， 即第二投影图像和第 三投影图像， 所述第二投影图像和所述第三投影图像基本上正交的装置； 确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 所述第二投影图像和所述第三投影 图像中的位置的装置；
基于多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 第二投影图像和所述第三投影图像 中的位置计算每个感兴趣物体在三维空间中的位置的装置。
通过上述实施例， 能够从 CT投影数据中确定感兴趣物体的位置。 附图说明
为了更好的理解本发明， 将根据以下附图对本发明进行详细描述：
图 1是根据本发明实施方式的 CT设备的结构示意图；
图 2示出了如图 1所示的计算机数据处理器的结构框图；
图 3示出了根据本发明第一实施方式的控制器的结构框图；
图 4示出了根据本发明实施例的定位物体的方法过程的示意图；
图 5是描述 CBCT***的示意图；
图 6是描述通过投影数据合成俯视角平行束投影图的算法的示意图；
图 7示出了是定位所有备选 MAP的示意图；
图 8是描述由俯视图选择两幅正交的水平投影图；
图 9示出了根据本发明另一实施例的消除 CT成像中的伪影的方法流程图； 图 10示出了伪影消除的实验结果。 具体实施方式
下面将详细描述本发明的具体实施例， 应当注意， 这里描述的实施例只用于举 例说明， 并不用于限制本发明。 在以下描述中， 为了提供对本发明的透彻理解， 阐述 了大量特定细节。 然而， 对于本领域普通技术人员显而易见的是： 不必采用这些特定 细节来实行本发明。 在其他实例中， 为了避免混淆本发明， 未具体描述公知的电路、 材料或方法。
在整个说明书中， 对"一个实施例"、 "实施例"、 "一个示例"或"示例"的提及意味 着： 结合该实施例或示例描述的特定特征、 结构或特性被包含在本发明至少一个实施 例中。 因此， 在整个说明书的各个地方出现的短语"在一个实施例中"、 "在实施例中"、 "一个示例"或"示例"不一定都指同一实施例或示例。 此外， 可以以任何适当的组合和、 或子组合将特定的特征、 结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。 此外， 本领 域普通技术人员应当理解， 在此提供的示图都是为了说明的目的， 并且示图不一定是 按比例绘制的。 应当理解， 当称"元件" "连接到"或"耦接"到另一元件时， 它可以是直接 连接或耦接到另一元件或者可以存在中间元件。 相反， 当称元件"直接连接到"或"直接 耦接到"另一元件时， 不存在中间元件。
根据本发明的一些实施例， 能够在 CT成像中定位多个感兴趣物体。利用投影合 成算法从投影数据中计算出其观察方向垂直于 CT断层平面的第一投影图像。然后在垂 直于所述观察方向的锥束投影中选择两幅投影图像， 即第二投影图像和第三投影图像， 所述第二投影图像和所述第三投影图像基本上正交。 确定多个感兴趣物体在所述第一 投影图像、 所述第二投影图像和所述第三投影图像中的位置。 基于多个感兴趣物体在 所述第一投影图像、 第二投影图像和所述第三投影图像中的位置计算每个感兴趣物体 在三维空间中的位置。
根据本发明的另外实施例， 能够消除 CT成像中的伪影。从投影数据中计算所述 多个特定物体在三个彼此基本上垂直的投影图上的位置从而确定所述多个特定物体在 三维空间中的位置。 利用所述多个特定物体的重心坐标对所有角度下的投影图像进行 物体分割。 用分割了该多个特定物体后的投影数据对该多个特定物体的投影数据进行 修复。 利用修复后的投影数据进行 CT重建获得不包含该多个特定物体的 CT图像。
图 1是根据本发明实施方式的 CT设备的结构示意图。如图 1所示， 根据本实施 方式的 CT设备包括： 发出检查用 X射线的射线源 10， 诸如 X光机； 承载机构 40， 其 承载被检物品围绕轴 z转动， 并且可以升降， 使得被检物体进入检测区域， 从而由射 线源 10发出的射线能够透过被检物体； 探测和采集装置 30， 它是具有整体模块结构的 探测器及数据采集器， 例如平板探测器， 用于探测透射被检物品的射线， 获得模拟信 号， 并且将模拟信号转换成数字信号， 从而输出被检查物体针对 X射线的投影数据； 控制器 50， 它用于控制整个***的各个部分同步工作； 以及计算机数据处理器 60， 它 用来处理由数据采集器采集的数据， 对数据进行处理并重建， 输出结果。
如图 1所示， 射线源 10置于可放置被检物体的承载机构 40—侧， 探测和采集 装置 30置于承载机构 40的另一侧， 包括探测器和数据采集器， 用于获取被检物品投 射数据和 /或多角度投影数据。 数据采集器中包括数据放大成形电路， 它可工作于 （电 流） 积分方式或脉冲 （计数） 方式。 探测和采集装置 30的数据输出电缆与计算机数据 处理器 60连接， 根据触发命令将采集的数据存储在计算机数据处理器 60中。
另外， 检查设备还可以包括由金属制成的筒状物体通道 20， 它设置在承载机构 40上， 被检物品放置在被检物体通道中。
图 2示出了如图 1所示的计算机数据处理器 60的结构框图。 如图 2所示， 数据 采集器所采集的数据通过接口单元 68 和总线 64 存储在存储器 61 中。 只读存储器 (ROM) 62中存储有计算机数据处理器的配置信息以及程序。随机存取存储器（RAM) 63用于在处理器 66工作过程中暂存各种数据。 另外， 存储器 61中还存储有用于进行 数据处理的计算机程序。 内部总线 64连接上述的存储器 61、 只读存储器 62、 随机存 取存储器 63、 输入装置 65、 处理器 66、 显示装置 67和接口单元 68。
在用户通过诸如键盘和鼠标之类的输入装置 65输入的操作命令后， 计算机程序 的指令代码命令处理器 66执行预定的数据处理算法， 在得到数据处理结果之后， 将其 显示在诸如 LCD显示器之类的显示装置 67上， 或者直接以诸如打印之类硬拷贝的形 式输出处理结果。
图 3示出了根据本发明实施方式的控制器的结构框图。 如图 3所示， 控制器 50 包括： 控制单元 51， 根据来自计算机 60的指令， 来控制射线源 10、 承载机构 40和探 测和采集装置 30; 触发信号产生单元 52， 用于在控制单元的控制下产生用来触发射线 源 10、 探测和采集装置 30以及承载机构 40的动作的触发命令； 第一驱动电机 55， 它 在根据触发信号产生单元 52在控制单元 51的控制下产生的触发命令驱动承载机构 40 上升或者下降； 高度信息获取单 ^^元 5 -3， 它随着承载机构 40的运动， 向控制单元 51反 馈承载机构的高度信息； 第二驱动电机 56， 它根据触发信号产生单元 52在控制单元 口'」 '工巾 u y ) 工口' j/mu 口卩
Figure imgf000007_0001
机构 40旋转过程中获取承载机构 40的旋转角度， 反馈给控制单元 51。 根据本发明的 实施方式， 上述的高度信息获取单元 53和角度信息获取单元 54都是光电码盘， 它具 备抗干扰的优点，
下面详细介绍基于三视图的定位 CT成像中特定物体（感兴趣物体） 的方法。 图
4示出了根据本发明实施例的定位物体的方法过程的示意图。
设 CBCT的***如下： 重建区域以三维直角坐标系。 ^描述， 其中坐标原点 0 为***的旋转中心。 ^为锥形束射线源所在的位置， 其中 ^为***的旋转角度值。 平板探测器 30 置于旋转中心另一侧， 并随光源同步转动。 探测器上的投影数据以 P(
表示，其中 M、 v为平板探测器上的直角坐标。 CBCT***示意图如图 5所示。 在步骤 S41 : 利用投影合成算法从投影数据中计算出其观察方向垂直于 CT断层 平面的第一投影图像。
通过采集的锥束 CT ( CBCT ) 投影数据， 计算成像视野内的俯视角平行束投影 图。 例如利用投影数据和雷当变换数值的关系， 基于投影数据计算出与第一投影图像 对应的雷当数据的偏导数。 例如， 可以通过公式 （1 ) 计算俯视图 （本例中对应于第一 投影图像） 对应的雷当值 （Radon) 的偏导数：
Figure imgf000007_0002
如附图 6所示， 点 C位于中心平面 Ω中， 的长度对应着公式 （1 ) 之中的 为向量^的单位向量， ^代表 ZCSO。 积分计算沿着一条垂直于水平面且经过 C 点的线段 完成。
然后， 利用滤波反投影算法和所述雷当数据的偏导数计算出第一投影图像。 例 如， 利用公式 （2 ) 求出俯视角的平行束投影图：
dRf(s)
Pf(r) =— άβ
2π ds
( 2 ) 其中 K 为希尔伯特滤波， 其具体形式为： { = \Ζ{-^ {ρ)) ^2πψ^ρ ( 3 )
在步骤 S42， 在垂直于所述观察方向的锥束投影中选择两幅投影图像， 即第二投 影图像和第三投影图像， 所述第二投影图像和所述第三投影图像基本上正交。
本实施例中用金属块中的某一点 MAP ( metal anchor point)的三位坐标来表示金 属的位置。 通过三个视角的投影图在三维空间中定位所有的 MAP, 其中一幅是上步骤 中得到的俯视角投影图， 另外两幅是从所有的锥束投影图中选出。 俯视角平行束投影 图将帮助选择出这两幅水平的锥束投影， 以使得这两幅投影中出现的金属重叠区域最 小， 而且两幅投影所对应的旋转角度尽量垂直， 以降低计算误差。
图 7 以一组实际数据为例介绍了通过俯视角图像选择水平视角图像的方法。 我 们首先将俯视角图像分割， 得到只包含金属区域信息的二值化图像； 然后对此二值化 图像进行扇束的前向投影， 得到扇束投影的正弦图， 此处所用到的扇束的扇角需要等 于锥束***中心层对应光源靶点的张角， 以此模拟锥束投影过程在俯视角下的情况； 对于正弦图的每列， 通过寻峰算法计算峰的个数； 对于所有峰值个数等于俯视角图像 中金属个数的投影角度。 例如通过公式 （4 ) 从中挑选出较为垂直的两个角度 angle2, 此两个角度即为所选。
[anglel , angle2 ) = arg min jangle λ - angle21 - 90。 | ( ) 在步骤 S43， 确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、所述第二投影图像和所 述第三投影图像中的位置， 然后， 基于多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 第二投 影图像和所述第三投影图像中的位置计算每个感兴趣物体在三维空间中的位置。
例如， 在所挑选出的两幅水平投影图中， 对金属区域进行分割， 并计算出每块 金属区域的重心， 如公式 （5 ) 所示：
Figure imgf000008_0001
∑ P{u, v) - v
其中
Figure imgf000008_0002
为第 i块金属区域 对应的重心坐标。
在三维空间中， 上述三幅图像用来定位所有的 MAP。 若金属块为凸几何体， 那 么连结光源点和金属区域重心点的直线一定会穿过金属块， 而两条穿过同一块金属的 已知的直线的交点就可以被认作是此块金属的 MAP。 如附图 8所示， 在实际情况中， 空间两条直线往往是不相交的，因此可以计算这两条直线的最小二乘解作为 MAP的坐 标， 如公式 （6 ) :
(x m , , z m ) = arg min (d2 (x, y, z, ll ) + d2 (x, y, z, 12 )) ( ) 其中 ( ^和6^' ΖΛ)代表 (n ）到两条直线 和^的距离。 计算得到 M(n ）之后， 可以用第三个投影图来检验 M(n ）是否投 影在对应的金属区域内， 如是， 则 14^^^' ）可记录为 MAP。
俯视角平行束投影图像用来帮助选择水平投影， 以尽可能避免水平投影中出现 金属重叠的情况。 实际应用中情况较为复杂， 此处对实际情况进行讨论。 假设视野中 存在 ^块金属， 俯视角平行束投影图像中包含"。块金属区域， 两幅水平投影中分别包 含块" 1和" 2金属区域， 这里不妨假设 "ι ≥ "2。 我们可以分三种情况加以讨论。
(1) 如果 = "。= "l = "2， 那么意味着三幅选择出来的图像中金属均无重 叠， 那么公式 (5)中计算的所有金属区域重心是准确的。我们可以选用三幅图像中的 任意两幅， 使用公式 (6)计算可能的 MAP坐标， 并用第三幅图像筛查排除错误的选 项。
(2) 如果 ^二"。："!〉^或者 ^二 二^〉"。， 那么意味着三幅图像中有两 幅图像中金属是完全分隔开不重叠的。 我们可以选用这两幅金属不重叠的图像， 利 用公式 (6)计算可能的 MAP坐标， 并用第三幅图像筛查排除错误的选项。
(3) 如果™ = "。 > ≥ 或者™ = > "。 Π > ，则只有一幅图像没有金属 重叠； 如果 ^〉!!^^"。，^)， 则三幅图像都包含金属重叠的区域。 此两种情况下无 法应用上述方法计算 MAP坐标。
通过上述过程， 能够从 CT投影数据中确定感兴趣物体的位置。
另外， 针对 CT成像中广泛存在的金属伪影问题， 本发明的另一实施例提出了一 种基于三视图的 CT金属伪影校正方法，利用投影合成技术和基于三视图的多物体三维 坐标定位技术， 实现 CT成像中的金属伪影消除。本发明实施例的方法属于投影预处理 类校正方法， 无需 CT预重建， 算法过程简捷、 速度快， 能够很好地满足工程应用对重 建速度的要求。
在该实施例的方法中， 当扫描视野中存在多颗金属植入物的情况下， 仍然能够 快速的去除重建图像中的金属伪影。 其独特的优点在于不对图像进行预重建， 算法中 也不涉及迭代步骤， 只采用三个 （近似） 垂直的视角的投影图来定位金属， 因此可以 快速、 准确的对投影数据进行修复。
图 9示出了根据本发明另一实施例的消除 CT成像中的伪影的方法流程图。如图 9所示， 在步骤 S91， 从投影数据中计算所述多个特定物体在三个彼此基本上垂直的投 影图上的位置从而确定所述多个特定物体在三维空间中的位置。
根据另一实施例， 从投影数据中计算所述多个特定物体在三个彼此基本上垂直 的投影图上的位置从而确定所述多个特定物体在三维空间中的位置方法过程如下：
1 ) 首先利用投影合成算法直接从投影数据中计算出俯视角位置的平行束投影图 像， 通过考察金属区域在俯视角投影图中的位置关系， 在所有水平方向的锥束投影钟 选出两幅投影， 这两幅水平投影中金属要尽可能地不相互重叠， 而且两幅水平投影的 旋转角度之差要尽可能的接近 90°， 以保证后续计算的准确性。
2) 利用选出的三幅投影图像， 在这三幅图像内对金属区域进行分割， 然后根据 三幅图像中金属的位置计算该金属物体在三维空间中的位置， 并将该物体重心的三维 坐标记做该金属的定位点 （metal anchor point, 简称 MAP)。 实际应用中难免会遇到所 选择的投影图像中金属物相互之间有重叠， 经论证， 只要三幅图像里有至少两副图像 中金属不重叠， 则此算法可以准确的定位出所有的金属的 MAP。
在步骤 S92，利用所述多个特定物体的重心坐标对所有角度下的投影图像进行物 体分割。
在步骤 S93，用分割了该多个特定物体后的投影数据对该多个特定物体的投影数 据进行修复。
在步骤 S94， 利用修复后的投影数据进行 CT重建获得不包含该多个特定物体的 CT图像。
例如， 将 MAP投影到各个角度下的探测器平面上， 得到的投影点命名为金属种 子点 （metal seed point, 简称 MSP)。 由此 MSP点出发， 对每一个角度的投影图像进行 预处理， 以 MSP为种子点对该投影图中的所有金属区域进行分割。 在分割出所有投影 图像中的金属区域后， 对分割出的金属区域位置的投影数据进行修复 （采用一般的插 值方法即可）。 利用修正后的投影数据， 使用现有的 CT重建算法重建出不包含金属的 CT图像。
例如， 在三维空间中定位了所有的 MAP之后， 我们可以在每个投影角度下计算 MAP在平板探测器上的投影， 记作 MSP (metal seed point )„ 因为 MAP在三维空间中 定位在金属块内部， 那么 MSP在投影图中一定会位于金属投影区域的内部。 基于此， 可以利用较为成熟的区域生长算法在投影图中分割出所有的金属投影区域。
在标记出投影图的金属区域之后， 我们利用双线性插值的算法对金属投影区域 进行修复。 此方法如公式 （7) 所示：
Figure imgf000010_0001
其中， 是填入对应像素点的修复数据， dup ddown, ^和4 ¾是该像素点距离 金属区域边缘的距离， Iup Id /fe/i和 /„gto是对应边缘上的图像的灰度值。 利用上述方法完成投影数据的预处理后， 就可以使用现有的 CT方法（例如圆轨 道 FDK算法、 螺旋轨道 FDK算法等） 重建出不包含金属的 CT图像。
在实际***上对上述理论和方法进行了实验验证。 使用的 CBCT***如图 10(a) 所示。 平板探测器尺寸为 243.84 x l95O7 ， 每个像素尺寸为 0· 127 χ 0· 127 ， 这意味着阵列包含192Q x 1536个像素。 X光源位于探测器对面， 电压为 12Qfe^， 电流 为1.7mA。 转台位于探测器和光源之间， 光源靶点距离旋转中心 75Q;ww， 光源靶点距 离探测器中心 1 Q5Q;ww。每次扫描在 360°范围内均匀的采集 360个投影。我们制作了一 个模型来说明算法（如图 10(b))，在塑料烧杯内固定一只塑料烧瓶， 在烧瓶外侧固定若 干颗金属球。 为了能够模拟医学应用， 在扫描过程中烧杯和烧瓶都将注满水。
实验结果如图 10所示。 金属球以两种不同的摆放方式固定在了烧瓶外侧， 以考 察不同位置关系对于定位算法是否有影响。 其中， 图 10 ( al、 bl、 b3 ) 是未予处理的 CT 图像， 而图 10 ( a2、 b2、 b4) 是对应的利用本发明方法进行金属伪影校正之后的 CT图像。可以发现金属块之间的条状伪影和金属附近的伪影都可以通过本发明的金属 伪影校正方法有效地去除。
上述伪影校正方法从投影域图像处理方法入手， 能够快速、 有效地解决多个金 属物体共存时的金属伪影消除问题。 此外， 该方法无需迭代， 能够方便地应用于实际 工程中。
以上的详细描述通过使用方框图、 流程图和 /或示例， 已经阐述了定位物体的方 法和 /或校正伪影校正方法的众多实施例。 在这种方框图、 流程图和 /或示例包含一个或 多个功能和 /或操作的情况下， 本领域技术人员应理解， 这种方框图、 流程图或示例中 的每一功能和 /或操作可以通过各种硬件、 软件、 固件或实质上它们的任意组合来单独 和 /或共同实现。 在一个实施例中， 本发明的实施例所述主题的若干部分可以通过专用 集成电路 （ASIC)、 现场可编程门阵列 （FPGA)、 数字信号处理器 （DSP)、 或其他集 成格式来实现。 然而， 本领域技术人员应认识到， 这里所公开的实施例的一些方面在 整体上或部分地可以等同地实现在集成电路中， 实现为在一台或多台计算机上运行的 一个或多个计算机程序 （例如， 实现为在一台或多台计算机***上运行的一个或多个 程序）， 实现为在一个或多个处理器上运行的一个或多个程序 （例如， 实现为在一个或 多个微处理器上运行的一个或多个程序）， 实现为固件， 或者实质上实现为上述方式的 任意组合， 并且本领域技术人员根据本公开， 将具备设计电路和 /或写入软件和 /或固件 代码的能力。 此外， 本领域技术人员将认识到， 本公开所述主题的机制能够作为多种 形式的程序产品进行分发， 并且无论实际用来执行分发的信号承载介质的具体类型如 何， 本公开所述主题的示例性实施例均适用。 信号承载介质的示例包括但不限于： 可 记录型介质， 如软盘、 硬盘驱动器、 紧致盘 （CD)、 数字通用盘 （DVD)、 数字磁带、 计算机存储器等； 以及传输型介质， 如数字和 /或模拟通信介质 （例如， 光纤光缆、 波 导、 有线通信链路、 无线通信链路等）。
虽然已参照几个典型实施例描述了本发明， 但应当理解， 所用的术语是说明和 示例性、 而非限制性的术语。 由于本发明能够以多种形式具体实施而不脱离发明的精 神或实质， 所以应当理解， 上述实施例不限于任何前述的细节， 而应在随附权利要求 所限定的精神和范围内广泛地解释， 因此落入权利要求或其等效范围内的全部变化和 改型都应为随附权利要求所涵盖。

Claims

权利要求
1、 一种在 CT成像中定位多个感兴趣物体的方法， 包括步骤：
利用投影合成算法从投影数据中计算出其观察方向垂直于 CT 断层平面的第一 投影图像；
在垂直于所述观察方向的锥束投影中选择两幅投影图像， 即第二投影图像和第 三投影图像， 所述第二投影图像和所述第三投影图像基本上正交；
确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 所述第二投影图像和所述第三投影 图像中的位置；
基于多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 第二投影图像和所述第三投影图像 中的位置计算每个感兴趣物体在三维空间中的位置。
2、 如权利要求 1所述的方法， 其中， 计算第一投影平面的步骤包括： 利用投影数据和雷当变换数值的关系， 基于投影数据计算出与第一投影图像对 应的雷当数据的偏导数；
利用滤波反投影算法和所述雷当数据的偏导数计算出第一投影图像。
3、 如权利要求 1所述的方法， 其中， 选择两幅投影图像的步骤包括： 基于所述第一投影图像选择第二投影图像和第三投影图像， 以使得第二投影图 像和第三投影图像中的多个感兴趣物体之间的重叠区域最小。
4、 如权利要求 3所述的方法， 其中， 基于所述第一投影图像选择第二投影图像 和第三投影图像的步骤包括：
对所述第一投影图像进行分割， 得到只包含感兴趣区域信息的二值化图像； 对所述二值化图像进行扇束的前向投影， 得到扇束投影的正弦图， 此处所用到 的扇束的扇角需要等于锥束***中心层对应光源靶点的张角；
对于正弦图的每列， 通过寻峰算法计算峰的个数；
对于所有峰值个数等于第一投影图像中感兴趣物体个数的投影角度， 选择二者 之间角度为 90度的投影角度， 从而确定第二投影图像和第三投影图像。
5、如权利要求 1所述的方法， 其中， 确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 所述第二投影图像和所述第三投影图像中的位置的步骤包括：
在第一投影图像中对各个感兴趣物体进行分割， 确定每个感兴趣物体区域在第 一图像中的重心； 在第二投影图像和第三投影图像中对各个感兴趣物体区域进行分割， 并且确定 每个感兴趣物体在第二投影图像和第三投影图像中的重心。
6、 一种在 CT成像中定位多个感兴趣物体的设备， 包括：
利用投影合成算法从投影数据中计算出其观察方向垂直于 CT 断层平面的第一 投影图像的装置；
在垂直于所述观察方向的锥束投影中选择两幅投影图像的装置， 即选择第二投 影图像和第三投影图像， 所述第二投影图像和所述第三投影图像基本上正交；
确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 所述第二投影图像和所述第三投影 图像中的位置的装置；
基于多个感兴趣物体在所述第一投影图像、 第二投影图像和所述第三投影图像 中的位置计算每个感兴趣物体在三维空间中的位置的装置。
7、 如权利要求 6所述的设备， 其中， 计算第一投影平面的装置包括： 利用投影数据和雷当变换数值的关系， 基于投影数据计算出与第一投影图像对 应的雷当数据的偏导数的装置；
利用滤波反投影算法和所述雷当数据的偏导数计算出第一投影图像的装置。
8、 如权利要求 6所述的设备， 其中， 选择两幅投影图像的装置包括： 基于所述第一投影图像选择第二投影图像和第三投影图像， 以使得第二投影图 像和第三投影图像中的多个感兴趣物体之间的重叠区域最小的装置。
9、 如权利要求 8所述的设备， 其中， 基于所述第一投影图像选择第二投影图像 和第三投影图像的装置包括：
对所述第一投影图像进行分割， 得到只包含感兴趣区域信息的二值化图像的装 置；
对所述二值化图像进行扇束的前向投影， 得到扇束投影的正弦图的装置， 此处 所用到的扇束的扇角需要等于锥束***中心层对应光源靶点的张角；
对于正弦图的每列， 通过寻峰算法计算峰的个数的装置；
对于所有峰值个数等于第一投影图像中感兴趣物体个数的投影角度， 选择二者 之间角度为 90度的投影角度， 从而确定第二投影图像和第三投影图像的装置。
10、 如权利要求 6所述的设备， 其中， 确定多个感兴趣物体在所述第一投影图 像、 所述第二投影图像和所述第三投影图像中的位置的装置包括：
在第一投影图像中对各个感兴趣物体进行分割， 确定每个感兴趣物体区域在第 一图像中的重心的装置；
在第二投影图像和第三投影图像中对各个感兴趣物体区域进行分割， 并且确定 每个感兴趣物体在第二投影图像和第三投影图像中的重心的装置。
PCT/CN2013/071041 2012-09-29 2013-01-28 Ct成像中定位物体的方法以及设备 WO2014048080A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210375312.1A CN103713329B (zh) 2012-09-29 2012-09-29 Ct成像中定位物体的方法以及设备
CN201210375312.1 2012-09-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014048080A1 true WO2014048080A1 (zh) 2014-04-03

Family

ID=49354431

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2013/071041 WO2014048080A1 (zh) 2012-09-29 2013-01-28 Ct成像中定位物体的方法以及设备

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9058658B2 (zh)
EP (1) EP2713340B1 (zh)
JP (1) JP5736427B2 (zh)
CN (1) CN103713329B (zh)
PL (1) PL2713340T3 (zh)
WO (1) WO2014048080A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105678823A (zh) * 2016-02-02 2016-06-15 北京航空航天大学 一种多联装二维扇束计算机层析成像方法

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016095776A1 (zh) * 2014-12-18 2016-06-23 同方威视技术股份有限公司 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检ct***
CN105785462B (zh) 2014-06-25 2019-02-22 同方威视技术股份有限公司 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检ct***
JP6299045B2 (ja) * 2014-07-14 2018-03-28 朝日レントゲン工業株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びｘ線撮影装置
JP2016099308A (ja) * 2014-11-26 2016-05-30 株式会社日立ハイテクサイエンス 蛍光ｘ線分析装置及び蛍光ｘ線分析方法
US10145977B2 (en) 2014-12-18 2018-12-04 Nuctech Company Limited Method for positioning target in three-dimensional CT image and security check system
JP6780948B2 (ja) * 2016-03-28 2020-11-04 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Ｘ線ｃｔ装置
CN107067464A (zh) * 2017-04-07 2017-08-18 河南大学淮河医院 一种核医学成像方法及核医学成像装置
CN108593687B (zh) * 2018-04-27 2021-05-25 中国科学院高能物理研究所 一种基于三维层析成像的快速缺陷检测方法
CN109801271B (zh) * 2019-01-04 2021-11-23 上海联影医疗科技股份有限公司 钙化簇的定位方法、装置、计算机设备以及存储介质
CN113470065B (zh) * 2020-03-31 2022-06-10 清华大学 移动物体检测和跟踪方法以及装置
WO2022104528A1 (zh) * 2020-11-17 2022-05-27 深圳市大疆创新科技有限公司 用于定点数的非线性计算的方法、装置、图像处理设备、可移动平台及存储介质
CN117830456B (zh) * 2024-03-04 2024-05-28 中国科学技术大学 用于校正图像金属伪影的方法、装置及电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5375156A (en) * 1992-03-31 1994-12-20 Siemens Medical Systems, Inc. Method and apparatus for 3-D computer tomography
CN1484199A (zh) * 2002-08-13 2004-03-24 ��ʽ���綫֥ 使用三维感兴趣区域来处理图像的方法与装置
US20040247069A1 (en) * 2003-04-30 2004-12-09 J. Morita Manufacturing Corporation X-ray CT apparatus and X-ray CT method
JP2005110843A (ja) * 2003-10-06 2005-04-28 Canon Inc 放射線画像処理装置及び処理方法
US20090060309A1 (en) * 2007-08-30 2009-03-05 Canon Kabushiki Kaisha Radiation image processing apparatus and method thereof

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4286347B2 (ja) * 1998-10-01 2009-06-24 株式会社東芝 放射線撮像装置
JP2001022964A (ja) * 1999-06-25 2001-01-26 Terarikon Inc 三次元画像表示装置
US6865246B2 (en) * 2001-09-26 2005-03-08 Massachusetts Institute Of Technology True 3D cone-beam imaging method and apparatus
JP2007515985A (ja) * 2003-06-24 2007-06-21 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 動かされた対象の三次元画像を生成する装置
JP4467522B2 (ja) * 2003-08-05 2010-05-26 株式会社日立メディコ 断層像構成装置及び方法
WO2006039809A1 (en) * 2004-10-12 2006-04-20 UNIVERSITé LAVAL Method and apparatus for metal artifact reduction in computed tomography
EP1741469A1 (en) * 2005-07-08 2007-01-10 Engineers & Doctors Wallstén Medical A/S Method of guiding an irradiation equipment
CN100570343C (zh) * 2006-06-13 2009-12-16 北京航空航天大学 大视场三维ct成像方法
US7787586B2 (en) * 2007-02-22 2010-08-31 J. Morita Manufacturing Corporation Display method of X-ray CT image of maxillofacial area, X-ray CT apparatus and X-ray image display apparatus
JP5417609B2 (ja) * 2008-03-04 2014-02-19 株式会社日立メディコ 医用画像診断装置
JP5324880B2 (ja) * 2008-10-21 2013-10-23 アズビル株式会社 Ｃｔ装置および金属形状抽出方法
JP5324883B2 (ja) * 2008-10-24 2013-10-23 アズビル株式会社 Ｃｔ装置および金属形状抽出方法
JP5705452B2 (ja) * 2010-04-09 2015-04-22 株式会社モリタ製作所 医科歯科用画像表示装置、および医科歯科用プログラム
JP2012040284A (ja) * 2010-08-23 2012-03-01 Hitachi Aloka Medical Ltd Ｘ線ｃｔ装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5375156A (en) * 1992-03-31 1994-12-20 Siemens Medical Systems, Inc. Method and apparatus for 3-D computer tomography
CN1484199A (zh) * 2002-08-13 2004-03-24 ��ʽ���綫֥ 使用三维感兴趣区域来处理图像的方法与装置
US20040247069A1 (en) * 2003-04-30 2004-12-09 J. Morita Manufacturing Corporation X-ray CT apparatus and X-ray CT method
JP2005110843A (ja) * 2003-10-06 2005-04-28 Canon Inc 放射線画像処理装置及び処理方法
US20090060309A1 (en) * 2007-08-30 2009-03-05 Canon Kabushiki Kaisha Radiation image processing apparatus and method thereof

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105678823A (zh) * 2016-02-02 2016-06-15 北京航空航天大学 一种多联装二维扇束计算机层析成像方法
CN105678823B (zh) * 2016-02-02 2018-06-29 北京航空航天大学 一种多联装二维扇束计算机层析成像方法

Also Published As

Publication number Publication date
PL2713340T3 (pl) 2016-10-31
EP2713340A2 (en) 2014-04-02
CN103713329B (zh) 2016-12-21
EP2713340A3 (en) 2014-10-22
US9058658B2 (en) 2015-06-16
JP2014069075A (ja) 2014-04-21
CN103713329A (zh) 2014-04-09
JP5736427B2 (ja) 2015-06-17
US20140093152A1 (en) 2014-04-03
EP2713340B1 (en) 2016-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2014048080A1 (zh) Ct成像中定位物体的方法以及设备
CN103714513B (zh) Ct成像中的伪影校正方法以及设备
CN105784731B (zh) 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检***
US20090202127A1 (en) Method And System For Error Compensation
WO2015172726A1 (zh) 图像显示方法
JP4418630B2 (ja) 核撮像装置の制御方法及び診断用撮像装置
JPH06214031A (ja) イメージ表示装置およびイメージ表示方法
CN102973291B (zh) C型臂半精确滤波反投影断层成像方法
WO2010135901A1 (zh) 伪双能欠采样物质识别***和方法
CN105849772B (zh) 检查***及方法
CN102763138A (zh) 辐射治疗中的运动校正
CN104254786B (zh) 计算断层摄影成像方法和***
WO2016095776A1 (zh) 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检ct***
CN105612433B (zh) 层析x射线照相合成成像
WO2016095798A1 (zh) 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检***
CN101453951A (zh) 锥束ct半周期闭合螺旋轨迹
CN112763519B (zh) 一种用拟蒙特卡罗方法模拟光子散射的方法
WO2015054946A1 (zh) Ct投影旋转中心的确定方法和装置
US20090122954A1 (en) Method for the extrapolation of truncated, incomplete projections for computed tomography
CN111627081B (zh) Ct图像重建方法、装置、设备和介质
CN106255875A (zh) 用于x射线轮胎检查的***及方法
US6445762B1 (en) Methods and apparatus for defining regions of interest
KR101662067B1 (ko) 듀얼 검출기를 이용한 엑스선 단층촬영장치 및 방법
JP5572521B2 (ja) Ｘ線ｃｔ装置、ｘ線ｃｔ装置の画像再構成方法
CN205679548U (zh) 一种基于工业ct的局部扫描装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13841342

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13841342

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1