本發(fā)明涉及圖像信號(hào)處理裝置、圖像信號(hào)處理方法、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品以及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。

背景技術(shù)：

差分相襯成像是使用包括光柵的干涉儀來對(duì)由人們想要成像的目標(biāo)引起的相位變化進(jìn)行成像的成像技術(shù)。當(dāng)處理相稱圖像數(shù)據(jù)時(shí)，出現(xiàn)了當(dāng)前吸引研究團(tuán)體的注意力的另一信號(hào)。這就是涉及由電磁波在其通過被成像目標(biāo)時(shí)經(jīng)受的相干性損失的暗場(chǎng)信號(hào)。然而，已經(jīng)觀察到暗場(chǎng)圖像(如能根據(jù)這樣的暗場(chǎng)信號(hào)以斷層攝影的方式進(jìn)行重建)有時(shí)候會(huì)遭受偽影。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

因此可能存在對(duì)于用于改進(jìn)暗場(chǎng)圖像的保真度或準(zhǔn)確度的方法和相關(guān)系統(tǒng)的需要。

本發(fā)明的目標(biāo)通過獨(dú)立權(quán)利要求的主題得以解決，其中，在從屬權(quán)利要求中并入了另外的實(shí)施例。

應(yīng)當(dāng)注意，本發(fā)明的以下描述的方面同等地應(yīng)用于圖像信號(hào)處理方法、計(jì)算機(jī)程序單元以及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。

根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種圖像信號(hào)處理裝置，包括：

輸入端口，其用于接收干涉測(cè)量數(shù)據(jù)，所述干涉測(cè)量數(shù)據(jù)是響應(yīng)于在投射X射線射束通過要被成像的樣本之后所述射束入射在探測(cè)器上而在所述探測(cè)器處探測(cè)到的，所述數(shù)據(jù)包括相襯信號(hào)和暗場(chǎng)信號(hào)；

重建器，其被配置為運(yùn)行圖像重建算法以至少將所述暗場(chǎng)信號(hào)重建成暗場(chǎng)圖像ε，其中，所述重建算法基于前向模型的，所述前向模型并入了被配置為捕獲所述相襯信號(hào)到所述暗場(chǎng)信號(hào)中的串?dāng)_的模型分量；

輸出端口，其用于至少輸出所重建的暗場(chǎng)圖像ε。

具體地，所述相襯信號(hào)可以是差分相襯信號(hào)。所述信號(hào)是通過允許X射線射束路徑通過樣本和干涉測(cè)量裝置的至少兩個(gè)光柵而獲得的。

由于所提出的方法專門考慮了圖像信號(hào)之間的串?dāng)_，尤其是通過使用專門的(或者，在一個(gè)實(shí)施例中，明確的)串?dāng)_分量，導(dǎo)出的暗場(chǎng)圖像遭受較小(或沒有遭受)偽影。

根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，所述前向模型是根據(jù)以下的組合來形成的復(fù)合前向模型：i)針對(duì)差分相襯信號(hào)的專用前向模型，和ii)針對(duì)暗場(chǎng)信號(hào)的專用前向模型。該組合的形成可以涉及非線性運(yùn)算，但是在備選實(shí)施例中也可以只涉及線性運(yùn)算。根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，串?dāng)_模型分量與針對(duì)所述差分相襯信號(hào)的專用前向模型的空間偏導(dǎo)數(shù)的絕對(duì)值成比例或所述專用前向模型的絕對(duì)值成比例。

根據(jù)備選的實(shí)施例，并不是使復(fù)合前向模型由針對(duì)兩個(gè)信號(hào)中每個(gè)的專用前向模型組成，而是所述前向模型是針對(duì)所述相襯信號(hào)和所述暗場(chǎng)信號(hào)兩者的公共前向模型。

具有用于公共前向模型或復(fù)合的前向模型的選項(xiàng)在處理測(cè)量數(shù)據(jù)(正弦圖)中提供了增加的靈活性。正弦圖能夠(通過合適地信號(hào)處理)被預(yù)先分析成針對(duì)兩個(gè)渠道(分別是相襯和暗場(chǎng))的各自的正弦圖并且然后按照所提出的方法的一個(gè)實(shí)施例被處理，或者正弦圖能夠備選地通過使用如在本文中所提出的公共前向模型來直接處理。

根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，所述公共前向模型包括針對(duì)所述相襯信號(hào)的模型分量和針對(duì)所述暗場(chǎng)信號(hào)的模型分量，其中，所述串?dāng)_模型分量與針對(duì)所述相襯信號(hào)的所述模型分量的空間偏導(dǎo)數(shù)的絕對(duì)值成比例。根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，所述重建算法是迭代的。根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，所述迭代重建算法是由目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的。

根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，所述目標(biāo)函數(shù)包括關(guān)于所述前向模型的余量。

在一個(gè)實(shí)施例中，目標(biāo)函數(shù)是用于兩個(gè)信號(hào)的公共目標(biāo)函數(shù)，并且兩個(gè)信號(hào)是在一起求解的。因此考慮了兩個(gè)渠道對(duì)目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)，這繼而已經(jīng)被觀察到以產(chǎn)生高保真度的圖像。

根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，所述射束的幾何形狀是平行的或發(fā)散的，例如，錐形射束。如果幾何形狀是發(fā)散的幾何形狀，則前向模型可以包括校正分量。

暗場(chǎng)信號(hào)是散射和來自折射的貢獻(xiàn)的疊加。所提出的系統(tǒng)操作為在重建期間估計(jì)對(duì)暗場(chǎng)信號(hào)的非散射貢獻(xiàn)，并且因此提供主要地(如果非唯一地)對(duì)應(yīng)于實(shí)際材料散射屬性的重建的經(jīng)重建的暗場(chǎng)圖像。

針對(duì)暗場(chǎng)信號(hào)的各種重建算法(基于FBP的或迭代的)引起嚴(yán)重的偽影。針對(duì)FBP方法中的偽影的存在的原因之一是對(duì)暗場(chǎng)信號(hào)的折射貢獻(xiàn)(亦即，串?dāng)_)并未像這樣順應(yīng)“線積分”的常規(guī)模型假設(shè)。所提出的利用串?dāng)_建模的迭代重建提供了關(guān)于與線積分模式的這種非順應(yīng)性的方法。

附圖說明

圖1示出了包括干涉光柵的X射線成像系統(tǒng)；

圖2示出了如由圖1中的成像系統(tǒng)的探測(cè)器探測(cè)到的重建的衰減、相位和暗場(chǎng)圖像以及它們各自的投影數(shù)據(jù)；

圖3在上行示出了微分相位正弦圖和微分相位正弦圖的導(dǎo)數(shù)的絕對(duì)值的圖像，在下行示出了各自的重建圖像；

圖4在頂行示出了暗場(chǎng)正弦圖、微分相位正弦圖和微分相位正弦圖的導(dǎo)數(shù)的絕對(duì)值，在下行示出了各自的重建圖像；

圖5示出了圖像信號(hào)處理方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

參考圖1，示出了包括干涉儀裝備的X射線成像系統(tǒng)(IM)的組件。所述成像系統(tǒng)可以是計(jì)算機(jī)斷層攝影掃描器(CT)或(例如旋轉(zhuǎn)C/U型臂類型或其他類型的)另一X射線成像模態(tài)。

廣義地，從X射線源XR發(fā)出的X射線輻射經(jīng)過檢查區(qū)域并且然后入射在探測(cè)器D上。

在檢查區(qū)域中駐留有要被成像的目標(biāo)PB。X射線射束當(dāng)波動(dòng)光學(xué)地看它時(shí)，定義傳播通過檢查區(qū)域的電磁波并且與要被成像的樣本PB中的物質(zhì)相互作用。

在CT中，至少X射線源XR被安裝在可旋轉(zhuǎn)機(jī)架上以將X射線波沿著多個(gè)投影方向投影通過樣本PB。

波與物質(zhì)的相互作用引起波被改變。這種改變一方面包括衰減，這是在傳統(tǒng)X射線成像中通常所研究的。衰減是波被吸收和康普頓散射的結(jié)果。另一改變涉及當(dāng)波經(jīng)過物質(zhì)時(shí)波的相位改變。這種波改變能夠通過波前的方向的改變來理解。最后，并且在本文中主要感興趣的是，波也經(jīng)受另一類型的散射，通常被稱為小角度散射。其是人們?cè)诎祱?chǎng)成像中想要成像的散射的類型，在所述暗場(chǎng)成像中，對(duì)比度對(duì)應(yīng)于局部小角度散射的量。小角度散射被假設(shè)是由波與樣本PB中的微結(jié)構(gòu)的相互作用引起的。小角度散射能夠被理解為當(dāng)波首先經(jīng)過干涉儀裝備并然后經(jīng)過物質(zhì)時(shí)相干性的損失。波在光學(xué)方面的相干性損失能夠被理解為物質(zhì)對(duì)波造成的使波前彎曲或纏繞(warp)的方式的干擾。而傳統(tǒng)的基于吸收的X射線成像研究樣本中的線性衰減系數(shù)的分布，在相襯成像中，研究的是樣本中的折射率的分布。在暗場(chǎng)成像中，人們?cè)儐枠颖綪B中的個(gè)體體積點(diǎn)對(duì)波遭受的相干性損失的貢獻(xiàn)有多少。該貢獻(xiàn)是由被稱為可見性V的量來測(cè)量的。更具體地，暗場(chǎng)成像涉及由相位光柵G₁創(chuàng)建的干涉條紋的可見性的損失。

在CT中，人們將檢查區(qū)域認(rèn)為是在空間中被劃分成體積元素或“體素”的部分。由于樣本駐留在檢查區(qū)域中，因此體素的該網(wǎng)格造成樣本PB本身的體素化。在計(jì)算機(jī)斷層攝影中，人們觀看兩個(gè)不同的空間：一方面是由體素組成的“圖像空間”，另一方面是由在探測(cè)器處記錄的投影數(shù)據(jù)組成的“投影空間”。在計(jì)算機(jī)斷層攝影中，人們想要根據(jù)投影空間中的投影數(shù)據(jù)來重建，亦即計(jì)算，針對(duì)圖像空間中的體素的值。這被理解為逆向問題。更具體地，并且在本文中主要感興趣的是，暗場(chǎng)圖像的重建實(shí)質(zhì)上是根據(jù)投影數(shù)據(jù)計(jì)算針對(duì)暗場(chǎng)圖像的每個(gè)體素的相關(guān)的感興趣量的任務(wù)，在該情況中相關(guān)的感興趣量為可見性V。重建的體素的集合表示在通過針對(duì)暗場(chǎng)信號(hào)的樣本的各個(gè)平面中的一個(gè)或多個(gè)橫截面圖像(在本文中也被稱為暗場(chǎng)圖像)。

已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，如果在波與干涉儀裝備和樣本PB兩者發(fā)生相互作用之后在探測(cè)器處探測(cè)到X射線波，則三種感興趣信號(hào)中的任一種(即，衰減信號(hào)、相位信號(hào)和暗場(chǎng)信號(hào))都能夠根據(jù)由碰撞波引起的(一個(gè)或多個(gè))探測(cè)器信號(hào)而恢復(fù)。

干涉儀裝備實(shí)質(zhì)上是光柵系統(tǒng)?，F(xiàn)在將進(jìn)一步參考圖1來簡(jiǎn)潔地解釋示范性的干涉儀裝備設(shè)置。干涉儀裝備(“干涉儀”)在本文中純粹地被解釋為示范性實(shí)施例，并且也能夠預(yù)期其他布置。

干涉儀(其在非限制性實(shí)施例中為Talbot類型或Talbot-Lau類型的干涉儀)包括兩個(gè)光柵G₁、G₂(Talbot類型)或更多個(gè)，優(yōu)選為三個(gè)光柵G₀、G₁和G₂(Talbot-Lau類型)。在X射線源側(cè)處的第一衰減光柵(“源光柵”)G₀具有周期p₀以匹配并引起在X射線源XR處發(fā)出的X射線輻射波前的空間相干性。

相位光柵G₁(具有周期p₁)被放置在距X射線源的距離d處并且引起具有更下游的周期p₂的干涉圖案。所述干涉圖案能夠由探測(cè)器D探測(cè)到?，F(xiàn)在，當(dāng)(要被成像的)樣本PB被引入X射線源與探測(cè)器之間的檢查區(qū)域中時(shí)，干涉圖案的相位被移位。

遺憾地，干涉圖案的相位移位通常太小而不能直接在空間上進(jìn)行解析。大多數(shù)X射線探測(cè)器的分辨能力將不允許上述解析。因此，為了對(duì)該干涉圖案相位移位進(jìn)行“取樣”，具有與干涉圖案相同周期p₂的衰減光柵G₂被放置在距光柵G₁的距離1處。

能夠以多種不同方式來實(shí)現(xiàn)相位移位采樣，其全部都在本文中被預(yù)期。

例如，在一個(gè)實(shí)施例中，在探測(cè)器D與光柵中的至少一個(gè)之間產(chǎn)生相對(duì)運(yùn)動(dòng)。這在一個(gè)實(shí)施例中能夠通過“相位步進(jìn)”來實(shí)現(xiàn)，其中，致動(dòng)器用于使得例如分析器光柵G₂橫向移動(dòng)通過不同的、分立的光柵位置，并且然后在每個(gè)光柵位置處測(cè)量每個(gè)像素px處的強(qiáng)度?！皺M向”運(yùn)動(dòng)在本文中意指沿著z方向(參見圖1)，亦即，在垂直于波XB的傳播方向和光柵的“溝槽”方向的方向上的運(yùn)動(dòng)。相位步進(jìn)方法在F.Pfeiffer等人的“Phase retrieval and differential phase-contrast imaging with low-brilliance X-ray sources”(Nature Phys.Lett 2，第258-261頁，2006年)中得以描述。為了得到準(zhǔn)確的結(jié)果，比如如Pfeiffer參考文獻(xiàn)中所解釋地仔細(xì)調(diào)節(jié)光柵之間距離d、l(“Talbot距離”)。

在其他實(shí)施例中，其他光柵中的一些(G₀或G₁)相對(duì)于G2被移動(dòng)和/或樣本本身被移動(dòng)。其他選項(xiàng)包括引起X射線源中的焦點(diǎn)移位。

無論使用的采樣方法如何，結(jié)果通常都是那樣，每個(gè)像素處的強(qiáng)度I將被發(fā)現(xiàn)進(jìn)行振蕩以形成針對(duì)該探測(cè)器-像素路徑的局部強(qiáng)度曲線。換言之，在分析器光柵G2的運(yùn)動(dòng)期間每個(gè)像素根據(jù)時(shí)間(或者更好地根據(jù)不同的光柵位置)記錄(在各個(gè)像素處的)不同強(qiáng)度的時(shí)間系列。如之前所提及的，每個(gè)像素px處的該振蕩強(qiáng)度信號(hào)I除其他量外還“編碼”相位移位(或折射)以及暗場(chǎng)信號(hào)(或可見性)。

如果X射線成像系統(tǒng)是CT掃描器類型的，則針對(duì)每個(gè)像素的強(qiáng)度信號(hào)將是根據(jù)不同的投影方向而記錄的。

按每個(gè)像素(并且在CT中是按每個(gè)投影方向)記錄的強(qiáng)度的集合在本文中將被稱為干涉投影原始數(shù)據(jù)或“公共”正弦圖m。

公共正弦圖是從探測(cè)器輸出電子器件轉(zhuǎn)發(fā)到包括重建器模塊RECON的信號(hào)處理鏈SPS的。

重建器模塊RECON操作為將來自多個(gè)方向的強(qiáng)度信號(hào)重建到樣本的橫截面圖像中。

在一個(gè)實(shí)施例中，但不必在所有實(shí)施例中，信號(hào)處理鏈包括插入在探測(cè)器D與重建器RECON之間的分析器模塊SP。分析器模塊SP，例如傅里葉分析器(優(yōu)選被布置為快速傅里葉變換器FFT)，操作為將公共正弦圖m分解成兩個(gè)或三個(gè)單獨(dú)的正弦圖，每個(gè)正弦圖針對(duì)感興趣圖像信號(hào)通道中的每個(gè)。具體地，分析器模塊SP將公共正弦圖分成相襯正弦圖m_δ和暗場(chǎng)正弦圖m_ε。對(duì)每個(gè)像素的振蕩強(qiáng)度到兩個(gè)或三個(gè)信號(hào)/正弦圖(衰減信號(hào)是第三分量)中的該分析已經(jīng)在其他地方進(jìn)行了充分的描述，例如在M Bech等人的“Quantitative X-ray dark-field computed tomography”(Phys.Med.Biol.55，第5529-5539頁，2010年)中的第5531頁上的公式(1)和(4)，在此通過引用將其整體并入。簡(jiǎn)明地，針對(duì)相位信號(hào)和暗場(chǎng)信號(hào)(可見度)的正弦圖能夠根據(jù)如由各自的探測(cè)器像素探測(cè)到的各自的強(qiáng)度I振蕩的零階分量和一階分量來計(jì)算。換言之，傅里葉分析器SP按像素和投影方向在公共正弦圖上操作各強(qiáng)度信號(hào)，以實(shí)現(xiàn)到兩個(gè)專用正弦圖m_δ和m_ε的分解。

因此，取決于實(shí)施例，重建器RECON接收公共正弦圖并具體根據(jù)公共正弦圖重建暗場(chǎng)圖像，或者，在另一實(shí)施例中，重建器接收至少兩個(gè)正弦圖m_δ和m_ε，并且在一個(gè)實(shí)施例中如在本文中所提出地使用兩者來重建特別是暗場(chǎng)圖像。合適的可視化/繪制模塊然后能夠操作為將各自的橫截面重建可視化在監(jiān)視器或顯示器MT上。

在本文中提出了使用迭代重建方案，并且所提出的方法包括用于驅(qū)動(dòng)迭代的新的目標(biāo)函數(shù)。具體地，所述目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化流程產(chǎn)生更新函數(shù)，利用所述更新函數(shù)，能夠迭代地更新針對(duì)重建圖像的初始推測(cè)，以便達(dá)到各自的圖像。應(yīng)當(dāng)理解，盡管這里的主要焦點(diǎn)在于暗場(chǎng)圖像，但是重建總是包括其他兩個(gè)信號(hào)中的至少一個(gè)(在許多情況下為兩個(gè))的估計(jì)結(jié)果以及尤其是相襯圖像。事實(shí)上，根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，提出了一種公共目標(biāo)函數(shù)，其聯(lián)合了來自那些通道中的兩個(gè)(即，來自相襯通道和暗場(chǎng)圖像通道)的信息。

我們的方法中的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是要估計(jì)在重建期間對(duì)暗場(chǎng)信號(hào)的非散射重建，并且因此提供重建散射圖像，所述重建散射圖像完全是(如果不是完全地則至少大部分是)樣本PB中的材料散射性質(zhì)的重建。已經(jīng)觀察到，根據(jù)所提出的方法的重建數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和保真度優(yōu)于暗場(chǎng)圖像信號(hào)的先前重建。這些重建被頻繁地發(fā)現(xiàn)因偽影而令人迷惑。

在對(duì)所提出的重建器提供進(jìn)一步的細(xì)節(jié)之前，參考以下附圖2-4，其中，我們檢查暗場(chǎng)圖像和它們的正弦圖相位的某些視覺性質(zhì)以更好地促進(jìn)所提出的算法。

也已經(jīng)報(bào)道了例如由目標(biāo)的邊緣引起的X射線波前的快速改變能夠引起暗場(chǎng)信號(hào)響應(yīng)。換言之，存在從相襯信號(hào)到暗場(chǎng)信號(hào)中的特定串?dāng)_。

圖2示出了針對(duì)體模掃描的三種信號(hào)，即，列A中的衰減、列B中的相位(即，折射率)以及列C中的暗場(chǎng)信號(hào)。頂行示出了正弦圖，底行示出了重建圖像。顯然，暗場(chǎng)信號(hào)并未形成一致的正弦圖(因?yàn)橹挥心繕?biāo)的邊緣的跡線是可見的)，導(dǎo)致純邊緣圖像，其并不表示任何目標(biāo)的局部散射性質(zhì)，這是因?yàn)樨?fù)散射將造成相干的增加。

圖3和圖4示出了一些圖像實(shí)驗(yàn)來圖示對(duì)散射信號(hào)的“邊緣貢獻(xiàn)”實(shí)際上是能夠根據(jù)差分相襯信號(hào)來估計(jì)的。

更具體地，圖3中的上行再次示出了差分相襯正弦圖A)(與圖2中的相同)和其導(dǎo)數(shù)的絕對(duì)值B)。從這些附圖中能夠看出，邊緣正弦圖在定性方面非常類似于暗場(chǎng)正弦圖(列C)，圖2中的右上部分，并且該邊緣正弦圖的濾波反投影(FBP)看起來幾乎完全類似于重建散射圖像，參見圖3的底行的C和D。

圖4中給出了更詳細(xì)地、現(xiàn)實(shí)生活的范例，其中，示出了來自小鼠掃描的圖像數(shù)據(jù)。列A、B、C中的上部方框分別是暗場(chǎng)正弦圖、微分相位正弦圖和通過求微分從差分相襯正弦圖(B)導(dǎo)出的“邊緣”?？绺髯缘牧蠥-C的底部行示出了(通過FBP獲得的)各自的斷層攝影重建。暗場(chǎng)圖像與重建相位圖像的視覺比較再次確認(rèn)許多圖像特征與相襯圖像中的邊緣相符。事實(shí)上，暗場(chǎng)圖像的許多特征也能夠通過采取在FBP重建之后的其導(dǎo)數(shù)的絕對(duì)值由從差分相襯正弦圖導(dǎo)出的邊緣圖像良好地再現(xiàn)。然而，在暗場(chǎng)圖像中存在某些特征(由圖4的左下部中的列A的較低方框中的箭頭、虛線橢圓和圓圈指示)，其在邊緣圖像中不可見，并且因此能夠歸于小鼠的局部散射性質(zhì)。

已經(jīng)發(fā)現(xiàn)先前報(bào)道的重建暗場(chǎng)影像中的偽影至少部分地與串?dāng)_的量有關(guān)，這樣的串?dāng)_的量并不將其本身給予人們?cè)谶M(jìn)行斷層攝影重建時(shí)通常假定的常見的線積分模型。所述線積分模型假定探測(cè)到的投影數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于沿著特定路徑的感興趣量的累積，所述特定路徑是線積分的路徑。盡管線積分模型假設(shè)對(duì)于衰減信號(hào)和相襯信號(hào)是有效的，但是對(duì)于暗場(chǎng)信號(hào)中的串?dāng)_誘發(fā)的相位信號(hào)來說，情形是不同的，這是因?yàn)樵摯當(dāng)_信號(hào)并不能被表示為沿著所考慮的投影路徑進(jìn)行累積。然而，經(jīng)由所提出的迭代重建方法，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了能夠合適表達(dá)暗場(chǎng)圖像信號(hào)的公式，這是因?yàn)椴辉僖笥糜诎祱?chǎng)信號(hào)的線積分假設(shè)。

參考圖5，現(xiàn)在更加詳細(xì)地解釋重建器RECON的操作。

在優(yōu)選實(shí)施例中，重建器實(shí)施迭代重建算法。迭代重建基于前向模型函數(shù)或者被簡(jiǎn)單地稱為前向模型。在線性設(shè)置中，前向模型減少到熟悉的實(shí)施幾何前向投影的系統(tǒng)矩陣，實(shí)質(zhì)上是沿著線積分的然后被映射到投影空間中的各自的像素位置上的體素值的加和。但是在本文中提出的重建算法并不局限于線性前向問題，也能夠有益地用于非線性前向問題。

如在之前簡(jiǎn)要提到地，前向模型解釋了被給出圖像空間中的感興趣量的特定分布的投影空間中的元素。前向模型是針對(duì)迭代重建算法的主要分量。在概念上，前向模型允許形成所謂的余量，所述余量測(cè)量實(shí)際測(cè)量的投影數(shù)據(jù)(亦即，正弦圖)與由前向模型預(yù)測(cè)的“合成”投影數(shù)據(jù)之間的偏差。然后能夠關(guān)于余量對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行設(shè)置。重建然后旨在優(yōu)化所述目標(biāo)函數(shù)以找到“最優(yōu)”圖像，所述“最優(yōu)”圖像最佳地解釋或“擬合”在所選取的前向模型下的正弦圖。在一個(gè)實(shí)施例中，可以取決于環(huán)境而將目標(biāo)函數(shù)表達(dá)為代價(jià)函數(shù)或效用函數(shù)。然后，優(yōu)化要么1)找到用于代價(jià)函數(shù)的最小化器，要么2)知道找到用于效用函數(shù)的最大化器。在下文中，將例如僅關(guān)于要被最小化的代價(jià)函數(shù)解釋迭代重建之下的優(yōu)化。然而，這并不能被解釋為限制在本文中所描述的方法，這是因?yàn)閿?shù)值考慮可以要求將優(yōu)化問題從代價(jià)函數(shù)重新構(gòu)成為效用函數(shù)，并且因此最小化問題變成最大化問題之一。

一種方法是設(shè)置用于兩個(gè)圖像(亦即，相位圖像和暗場(chǎng)圖像)信號(hào)的前向模型，其可以被如下地被表示：

其中，A(“系統(tǒng)矩陣”)是幾何前向投影算子(也被使用在常規(guī)的迭代CT重建中)。A中的每個(gè)條目將體素k對(duì)測(cè)得的線積分i的貢獻(xiàn)表示為幾何射線與體素的交匯長(zhǎng)度(如果使用其他基函數(shù)而不是體素，例如，團(tuán)，則線積分沿著射線通過基函數(shù))。微分算子指示徑向方向的偏導(dǎo)數(shù)(示出為圖1中的z)。(1)中的射束幾何結(jié)構(gòu)可以被假定為是平行的，但是我們也將對(duì)此進(jìn)行泛化，以下進(jìn)行詳細(xì)論述。

在數(shù)學(xué)上，如以上依照?qǐng)D2-4中的示范性影像所討論的觀察到的影響為散射圖像與相位圖像之間的串?dāng)_。然后在本文中提出了通過將通過合適的模型分量的串?dāng)_包括到迭代重建流程中來考慮該串?dāng)_。

從(1)明顯看出，針對(duì)以下實(shí)施例，假定通過先前體積的信號(hào)傅里葉分析器或其他合適的信號(hào)解析器或分析器的運(yùn)算，在探測(cè)器處記錄的強(qiáng)度已經(jīng)被分成或者已經(jīng)被解析成兩個(gè)正弦圖，分別為相襯正弦圖m_δ和暗場(chǎng)正弦圖m_ε。對(duì)于通道中的每個(gè)，然后能夠按照公式1中的左手側(cè)或右手側(cè)構(gòu)成前向投影器A。不同于先前的方法，本文現(xiàn)在提出按照以下公式(或其數(shù)學(xué)等價(jià)形式)合并或組合暗場(chǎng)信號(hào)前向投影器與相襯信號(hào)前向投影器：

具體地，合并或組合相襯前向投影器與暗場(chǎng)前向投影器，以形成用于暗場(chǎng)圖像信號(hào)m_ε的復(fù)合前向模型((2)中右側(cè)的公式)，以便獲悉相位圖像中的邊緣對(duì)測(cè)得的暗場(chǎng)投影數(shù)據(jù)m_ε的信號(hào)貢獻(xiàn)。又換句話說，提出了將相襯信號(hào)與暗場(chǎng)信號(hào)相混合。從以下意義上用于暗場(chǎng)信號(hào)的前向模型包括復(fù)合前向模型：所述復(fù)合前向模型是通過相位圖像和暗場(chǎng)圖像的前向模型的線性或非線性組合而形成的。在公式(2)的實(shí)施例中，形成復(fù)合包括相加以及取相位信號(hào)的前向模型的徑向偏導(dǎo)數(shù)。其他組合也可以是合適的，并且在本文中也預(yù)期其他組合。取導(dǎo)數(shù)得到模型分量其被配置為捕獲來自相位信號(hào)的串?dāng)_。換言之，相關(guān)平面中的體素被前向投影到投影空間中作為線積分，并且所述線積分然后沿著當(dāng)前徑向方向r(被視為圖1中的z)被求微分兩次。在公式(2)的實(shí)施例中，形成復(fù)合包括取徑向方向上的第二偏導(dǎo)數(shù)，亦即，垂直于光柵的溝槽延伸的方向的方向上第二偏導(dǎo)數(shù)。這對(duì)應(yīng)于圖1中的方向z。當(dāng)然，r將隨著投影方向而改變，因此，在正弦圖上的每行中，r一般是不同的。串?dāng)_模型分量的結(jié)構(gòu)可以被理解如下：第一偏導(dǎo)數(shù)對(duì)應(yīng)于用于相位變化(亦即，波前的傳播方向的變化)的建模方法。第二偏導(dǎo)數(shù)然后對(duì)應(yīng)于波前的曲率的變化。換言之，以“雙重微分”的形式對(duì)相襯(“邊緣”信號(hào))到暗場(chǎng)信號(hào)中的貢獻(xiàn)進(jìn)行建模。

在模型(2)中，A指代如之前在(1)處引入的系統(tǒng)矩陣或幾何前向投影算子。盡管A本身是線性的，但是復(fù)合前向投影模型((2)中右邊的公式)本身是非線性的，這是因?yàn)榻^對(duì)值算子|·|是非線性的。再一次地，A可以被配置用于平行射束，并且可以被配置用于發(fā)散射束(例如，扇形或錐形)，以下對(duì)其進(jìn)行更多的描述。

然后，能夠在一個(gè)實(shí)施例中通過驅(qū)動(dòng)重建，尤其是通過將代價(jià)函數(shù)(或其數(shù)學(xué)等價(jià)形式)最小化來獲得所提出的迭代重建：

其中，W_δ和W_ε是加權(quán)參數(shù)，例如，但不是必要的，統(tǒng)計(jì)加權(quán)矩陣(假設(shè)為用于測(cè)量的統(tǒng)計(jì)模型)并且在一個(gè)實(shí)施例中，存在針對(duì)圖像δ和ε的正則化子和懲罰器項(xiàng)R。參數(shù)α指代經(jīng)驗(yàn)性(或者解析地導(dǎo)出的)標(biāo)度因子。

能夠例如使用標(biāo)準(zhǔn)非線性共軛梯度算法或任何其他合適的優(yōu)化方法(例如，擴(kuò)展拉格朗日方法或迭代坐標(biāo)下降等)來執(zhí)行作為體素圖像δ和ε的函數(shù)的(3)的優(yōu)化。

代價(jià)函數(shù)是關(guān)于針對(duì)兩個(gè)信號(hào)通道(相位和暗場(chǎng))的余量而被表示的，其中，使用具有串?dāng)_分量的新的復(fù)合前向模型來形成針對(duì)暗場(chǎng)信號(hào)的余量。對(duì)來自兩個(gè)通道的余量求平方和，組成單個(gè)目標(biāo)函數(shù)或代價(jià)函數(shù)Δ，因此在每個(gè)迭代步驟中一起重建兩幅圖像ε、δ。

在一個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)用用于將代價(jià)函數(shù)Δ最小化的合適的數(shù)值技術(shù)(例如，共軛梯度算法)然后得到迭代表達(dá)式，其定義用于迭代重建的更新函數(shù)。使用用于暗場(chǎng)圖像的初始推測(cè)(其可以簡(jiǎn)單地將每個(gè)體素設(shè)定為零)，人們?nèi)缓竽軌蚴褂酶潞瘮?shù)通過迭代來保持更新。在一個(gè)實(shí)施例中，人們?nèi)缓笾貜?fù)地評(píng)價(jià)代價(jià)函數(shù)(不必針對(duì)每次迭代)以核查代價(jià)Δ是否降到閾值以下。如果降到閾值以下，則迭代中止且將最后的圖像輸出為暗場(chǎng)圖像。在其他實(shí)施例中，存在固定的、預(yù)定義閾值數(shù)量的迭代，并且一旦達(dá)到該閾值則終止迭代重建。在某些環(huán)境中，相襯圖像也是感興趣的，其也可以被輸出，這是因?yàn)閮煞鶊D像被一起重建。

然后可以以圖5的流程圖的方式將新的迭代重建算法概括如下。

一般，在步驟S505處，接收干涉投影數(shù)據(jù)。干涉投影數(shù)據(jù)在探測(cè)器處以不同的查看角度被探測(cè)到，并且在信號(hào)處理之后被記錄為用于兩個(gè)信號(hào)渠道(相襯m_ε和暗場(chǎng)m_δ)的兩個(gè)正弦圖m_ε和m_δ。

在步驟S510處，然后基于測(cè)得的正弦圖和按照公式(3)的目標(biāo)函數(shù)或其數(shù)學(xué)等價(jià)形式來執(zhí)行迭代重建算法。

在(如由諸如評(píng)價(jià)代價(jià)函數(shù)的預(yù)定義的中止準(zhǔn)則所建立的)足夠數(shù)量的迭代之后，在步驟S515處輸出在所考慮的掃描位置處的重建的橫截面暗場(chǎng)。另外，也可以輸出或存儲(chǔ)相襯圖像以用于另外的參考。

應(yīng)當(dāng)理解，以上定義的步驟得到針對(duì)一個(gè)掃描位置的橫截面圖像，并且以上提及的步驟將需要針對(duì)不同的掃描位置進(jìn)行重復(fù)以獲得整個(gè)體積。

按照公式(4)，權(quán)重w可以不必具有如在本文中預(yù)期的統(tǒng)計(jì)意義，但是可以從建模的角度被簡(jiǎn)單地選取為定義針對(duì)總代價(jià)Δ的相對(duì)多數(shù)的各個(gè)渠道的權(quán)重。

但是，當(dāng)使用統(tǒng)計(jì)方法時(shí)，有時(shí)被稱為統(tǒng)計(jì)迭代重建，權(quán)重可以被選取為表示測(cè)量不確定度，亦即，各自的探測(cè)器像素px處的方差和標(biāo)準(zhǔn)偏差。統(tǒng)計(jì)權(quán)重w的形式是所選取的用于測(cè)量的統(tǒng)計(jì)模型的函數(shù)。具體地，可以假定為泊松分布。在該統(tǒng)計(jì)環(huán)境中，目標(biāo)函數(shù)能夠被理解為(負(fù))最大似然函數(shù)。這是例如在T.Koehler等人的“Iterative reconstruction for differential phase contrast imaging”(第4542-4545頁，Med.Phys.，38(8)，2011年8月)中所描述的最大似然(ML)方法。參見例如公式(3)的左列，第4543頁。在此通過引用將這段文字整體并入。

在優(yōu)選實(shí)施例中，無論是否是統(tǒng)計(jì)學(xué)的，使用體素值在基函數(shù)方面的擴(kuò)展。在該基函數(shù)方法中，每個(gè)體素被認(rèn)為是基函數(shù)的線性組合(有時(shí)也被稱為與2D凱撒貝塞爾函數(shù)家族有關(guān)的“團(tuán)”)。該方法的細(xì)節(jié)能夠在T.Koehler等人的“Iterative reconstruction for differential phase contrast imaging”(第4542-4545頁，Med.Phys.，38(8)，2011年8月)中找到。換言之，在特定體素處的每個(gè)值能夠被認(rèn)為是由基函數(shù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)量形成的權(quán)重的線性組合。迭代重建然后變成找到各自的線性組合的最優(yōu)標(biāo)量分量的練習(xí)。這具有以下優(yōu)點(diǎn)：即，不需要使用按照公式(2)、(3)的導(dǎo)數(shù)的有限差分逼近。在基函數(shù)方法中能夠避免通過有限差分的逼近，這是因?yàn)榛瘮?shù)的導(dǎo)數(shù)的投影能夠被確切地計(jì)算，這是因?yàn)榛瘮?shù)被選取為能以解析方式進(jìn)行微分。換言之，取導(dǎo)數(shù)量以形成預(yù)定義的分析表達(dá)式而不是使用通過有限差分的逼近。

現(xiàn)在轉(zhuǎn)到不同的實(shí)施例，按照以下公式(或其數(shù)學(xué)等價(jià)形式)來設(shè)置公共前向模型：

其中：

I_i：針對(duì)在相位步驟i處沿著線l_i通過目標(biāo)的測(cè)量的強(qiáng)度的模型

I_0i：在沒有沿著線l_i的目標(biāo)的情況下的測(cè)量的強(qiáng)度

V_0i：沿著線l_i的可見性

沿著線l_i的初始相位

μ(x)：目標(biāo)的吸收

ε(x)：目標(biāo)的小角度散射

δ(x)：目標(biāo)的折射率

z：垂直于光柵的方向

x：沿著線l_i的位置

在該前向模型中，不必將記錄的強(qiáng)度分成暗場(chǎng)正弦圖m_ε和相襯正弦圖m_δ。換言之，根據(jù)該實(shí)施例，由公共正弦圖m形成輸入，其中，每個(gè)輸入包括在相位步進(jìn)中在探測(cè)器處記錄的各自的時(shí)間系列。

按照公式(4)的信號(hào)模型形成與先前的實(shí)施例相比的用于公共正弦圖的公共前向模型，其中，按照公式(2)，存在用于對(duì)應(yīng)于(2)中的左邊公式和右邊公式的兩個(gè)通道(相位和暗場(chǎng))的專用前向模型。公共前向模型仍然包括用于兩個(gè)信號(hào)的模型分量，即，針對(duì)相位信號(hào)的模型分量和針對(duì)暗場(chǎng)的模型分量?jī)H在外觀上類似于以上公式(4)前向模型已經(jīng)在由Ritter等人的“Simultaneous maximum-likelihood reconstruction for x-ray grating based phase-contrast tomography avoiding intermediate phase retrieval”中進(jìn)行了報(bào)道，參見Ritter中第2頁的公式(3)。然而，最關(guān)鍵地并且非常不同于Ritter，如在先前實(shí)施例中的公式(4)中的前向模型包括這樣的模型分量，所述模型分量按照以下公式來捕獲從相位信號(hào)到暗場(chǎng)信號(hào)中的串?dāng)_：

其中，針對(duì)暗場(chǎng)信號(hào)的模型分量與按照公式(4)的所述串?dāng)_分量(5)進(jìn)行組合?；氐桨凑障惹暗膶?shí)施例(2)的系統(tǒng)矩陣方法，可能有益的是利用公共模型信號(hào)模型(4)來對(duì)結(jié)構(gòu)類比進(jìn)行繪圖。A行(或取決于慣例，列)對(duì)應(yīng)于(中間)相位信號(hào)模型分量的數(shù)值離散化。

用于該非線性前向模型的代價(jià)函數(shù)然后能夠類似于公式(4)按照以下公式(或其數(shù)學(xué)等價(jià)形式)被公式化：

其中，w_i是針對(duì)強(qiáng)度測(cè)量結(jié)果的(例如根據(jù)測(cè)量信號(hào)遵從泊松分布的假設(shè)而導(dǎo)出的)估計(jì)的加權(quán)因子，并且其中，m_i是每個(gè)相位步驟i的所測(cè)量的強(qiáng)度(或光子計(jì)數(shù)，取決于探測(cè)器類型)。

換言之，在該實(shí)施例中，在步驟S505處，接收包括針對(duì)各自的投影方向的各自的強(qiáng)度系列的公共正弦圖而不是兩個(gè)專用正弦圖。

剩余的步驟S510和S515類似于之前解釋的實(shí)施例：代價(jià)函數(shù)再次關(guān)于余量被公式化，但是這時(shí)關(guān)心公共前向模型和在沒有通過信號(hào)分析器SA進(jìn)行預(yù)處理的情況下記錄的強(qiáng)度m_i。如在具有按照公式(2)的專用前向模型的先前實(shí)施例的公式(3)中，公式(6)定義最優(yōu)化問題，特別是針對(duì)找到最小值(μ,ε,δ)的優(yōu)化問題。優(yōu)化問題的解決方案然后具體產(chǎn)生暗場(chǎng)圖像ε。

用于代價(jià)函數(shù)(6)的合適的迭代數(shù)值優(yōu)化算法(例如，共軛梯度方法或以上提及的其他方法)可以用于達(dá)到更新函數(shù)。該更新函數(shù)然后定義具體用于暗場(chǎng)圖像ε問題(但是也用于其他兩幅圖像μ、δ，如通常與暗場(chǎng)圖像ε一起解析的那樣)的迭代重建算法。

正如先前的實(shí)施例(3)，人們可以選取諸如ML的統(tǒng)計(jì)方法。具體地，w_i能夠被選取為假定潛在的統(tǒng)計(jì)分布(例如，用于測(cè)得的數(shù)據(jù)的泊松或高斯)的統(tǒng)計(jì)權(quán)重。

針對(duì)特定掃描位置和像素位置構(gòu)成公式(6)處的代價(jià)函數(shù)，其中，指標(biāo)i跨越不同的相位步驟i在用于所述像素的不同強(qiáng)度測(cè)量上延伸。將需要針對(duì)所有感興趣掃描位置求解對(duì)應(yīng)的優(yōu)化問題以覆蓋整個(gè)感興趣體積。

在針對(duì)前向模型(2)、(4)的兩個(gè)實(shí)施例中的任一個(gè)中，正則化或懲罰器項(xiàng)R可以用于加強(qiáng)特定的可期望行為，例如，解的平滑性。例如，在一個(gè)實(shí)施例中，使用吉洪諾夫正則化子，但是在本文中也預(yù)期其他正則化子R。在實(shí)施例中，存在因子β以調(diào)節(jié)正則化子項(xiàng)的響應(yīng)。

在如針對(duì)第一實(shí)施例之前描述的第二實(shí)施例中，再次使用基函數(shù)來改進(jìn)所提出的方法的準(zhǔn)確度，以便以分析方式表達(dá)導(dǎo)數(shù)而不是不得不通過有限差分來逼近導(dǎo)數(shù)。

應(yīng)當(dāng)意識(shí)到，在兩個(gè)實(shí)施例中，前向投影算子是非線性的。然而，也預(yù)期其中前向投影器是線性的其他實(shí)施例。

現(xiàn)在回到射束幾何形狀，在以上實(shí)施例中的一些中，假設(shè)射束幾何形狀是平行的。對(duì)于發(fā)散的幾何形狀，例如，錐形射束或扇形射束，施加例如在申請(qǐng)人的WO 2013/171657中所描述的校正。該校正被施加到前向模型。在具有用于相位信號(hào)和暗場(chǎng)信號(hào)的各自的專用前向模型的實(shí)施例(2)中，預(yù)期在優(yōu)選實(shí)施例中將發(fā)散的射束幾何形狀校正僅施加到專用于暗場(chǎng)信號(hào)的前向模型(亦即，施加到(2)中右邊的公式)，當(dāng)然，該額外的建模涉及暗場(chǎng)信號(hào)對(duì)系統(tǒng)的放大率的特殊依賴性。參見例如按照在以上引用的參考文獻(xiàn)WO 2013/171657中的公式(7)的校正項(xiàng)d＝a/M。當(dāng)然，在用于兩個(gè)信號(hào)的前向模型的構(gòu)成中仍然需要考慮當(dāng)從平行射束移動(dòng)到發(fā)散射束時(shí)幾何形狀的輕微的幾何形狀改變，使得系統(tǒng)矩陣A的行仍然提供對(duì)應(yīng)的線積分的數(shù)值實(shí)施方式。在其他實(shí)施例中，校正可以被施加到兩個(gè)專用模型。

關(guān)于公共前向模型(4)，可以施加以下修改以用于發(fā)散射束幾何形狀：

在按照(6)的建模方法中，與實(shí)施例(5)(其中假設(shè)平行射束幾何形狀)的唯一的差異在于在用于暗場(chǎng)信號(hào)的建模分量中包括額外的加權(quán)因子x/L。這歸因于散射，其中，L(在圖1中被示為d)是從源到相位光柵的距離。注意，這種加權(quán)“打破”了通常的線積分的對(duì)稱性，因此，需要沿著線l_i與傳統(tǒng)的線積分相反地從源到探測(cè)器(或者反之，從探測(cè)器到源，在這種情況下，加權(quán)被取為(L-x)/L)執(zhí)行積分，在所述傳統(tǒng)的線積分中，線積分的值獨(dú)立于積分的方向。

重建器RECON可以被運(yùn)行在通用計(jì)算機(jī)上，所述通用計(jì)算機(jī)充當(dāng)用于成像系統(tǒng)的操作者控制臺(tái)(未示出)或者充當(dāng)用于圖像審查的工作站。在另一實(shí)施例中，重建器被布置為專用模塊，具體為專用可編程芯片(例如，F(xiàn)GPA芯片)或者可以被實(shí)施為硬接線芯片。

在本發(fā)明的另一示范性實(shí)施例中，計(jì)算機(jī)程序或計(jì)算機(jī)程序單元被提供為通過適于在適當(dāng)?shù)南到y(tǒng)上運(yùn)行根據(jù)前述實(shí)施例中的任一個(gè)所述的方法的方法步驟來表征。

因此，計(jì)算機(jī)程序單元可以被存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)單元中，所述計(jì)算機(jī)程序單元也可以是本發(fā)明的實(shí)施例的部分。該計(jì)算單元可以適于執(zhí)行或引起對(duì)上述方法的步驟的執(zhí)行。此外，該計(jì)算單元可以適于操作上述裝置的分量。該計(jì)算單元能夠適于自動(dòng)操作和/或運(yùn)行用戶的命令。計(jì)算機(jī)程序可以被加載到數(shù)據(jù)處理器的工作存儲(chǔ)器中。因此，可以裝備數(shù)據(jù)處理器來執(zhí)行本發(fā)明的方法。

本發(fā)明的該示范性實(shí)施例覆蓋從一開始就使用本發(fā)明的計(jì)算機(jī)程序，以及借助于更新將現(xiàn)有程序轉(zhuǎn)換為使用本發(fā)明的程序的計(jì)算機(jī)程序二者。

更進(jìn)一步地，計(jì)算機(jī)程序單元可以能夠提供所有必要步驟以完成如上所述的方法的示范性實(shí)施例的流程。

根據(jù)本發(fā)明另外的示范性實(shí)施例，提出了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，例如CD-ROM，其中，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)具有被存儲(chǔ)于其上的計(jì)算機(jī)程序單元，所述計(jì)算機(jī)程序單元由前面的部分所描述。

計(jì)算機(jī)程序可以被存儲(chǔ)和/或被分布在合適的介質(zhì)上，例如，與其他硬件一起或作為其他硬件的部分供應(yīng)的光學(xué)存儲(chǔ)介質(zhì)或固態(tài)介質(zhì)，但是也可以以其他形式被分布，例如，經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)或其他有線或無線的電信系統(tǒng)被分布。

然而，計(jì)算機(jī)程序也可以被呈現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上，如萬維網(wǎng)，并且能夠從這樣的網(wǎng)絡(luò)被下載到數(shù)據(jù)處理器的工作存儲(chǔ)器中。根據(jù)本發(fā)明的另外的示范性實(shí)施例，提供了用于使計(jì)算機(jī)程序單元可用于下載的介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)程序單元被布置為執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的先前描述的實(shí)施例中的一個(gè)所述的方法。

必須指出，本發(fā)明的實(shí)施例是參考不同主題來描述的。具體地，一些實(shí)施例是參考方法型權(quán)利要求來描述的，而其他實(shí)施例是參考裝置型權(quán)利要求來描述的。然而，除非另行指出，本領(lǐng)域技術(shù)人員將從以上和以下的描述中推斷出，除了屬于一種類型的主題的特征的任意組合之外，涉及不同主題的特征之間的任意組合也被認(rèn)為在本申請(qǐng)中被公開。然而，所有的特征都能夠被組合來提供多于特征的簡(jiǎn)單加合的協(xié)同效應(yīng)。

盡管已經(jīng)在附圖和前面的描述中詳細(xì)圖示和描述了本發(fā)明，但是這樣的圖示和描述應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是說明性或示范性的，而非限制性的；本發(fā)明不限于所公開的實(shí)施例。本領(lǐng)域技術(shù)人員通過研究附圖、公開內(nèi)容以及權(quán)利要求，在實(shí)踐請(qǐng)求保護(hù)的發(fā)明時(shí)能夠理解并實(shí)現(xiàn)對(duì)所公開的實(shí)施例的其他變型。

在權(quán)利要求中，“包括”一詞不排除其他元件或步驟，并且詞語“一”或“一個(gè)”不排除多個(gè)。單個(gè)處理器或其他單元可以實(shí)現(xiàn)在權(quán)利要求中記載的若干項(xiàng)的功能。盡管在互不相同的從屬權(quán)利要求中記載了特定措施，但是這并不指示不能有利地使用這些措施的組合。權(quán)利要求中的任何附圖標(biāo)記都不應(yīng)被解釋為對(duì)范圍的限制。