錐束ct的自適應(yīng)迭代散射修正方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，包括：(1)根據(jù)實測投影構(gòu)建CT圖像；(2)以所述的CT圖像作為對象進行散射修正得到修正圖像；(3)計算所述修正圖像的灰度均勻度，并將計算得到的灰度均勻度與預(yù)設(shè)的均勻度閾值進行比較：若灰度均勻度小于或等于預(yù)設(shè)的均勻度閾值，則以該修正圖像作為散射修正結(jié)果；否則，以該修正圖像作為對象返回執(zhí)行步驟(2)。本發(fā)明的散射修正方法中逐次循環(huán)中自適應(yīng)的修正散射偽影，且不依賴設(shè)備的軟硬件條件支持，易于實現(xiàn)，適用范圍廣，可用于各類錐束CT設(shè)備的散射偽影或類似的陰影偽影修正。
【專利說明】錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)工程【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法。

【背景技術(shù)】
[0002]在過去二十年里，錐束CT成像技術(shù)一直處于醫(yī)學(xué)成像研究領(lǐng)域的前沿。錐束CT具有在治療位置進行X線透視、攝片和容積成像的多重功能，成為目前圖像引導(dǎo)放射治療開發(fā)和應(yīng)用的熱點。在使用錐束CT進行透射線成像過程中，到達探測器的X射線包括兩種成分，即:初始射線和散射射線。初始射線產(chǎn)生信號進而形成圖像，散射射線產(chǎn)生噪聲和圖像偽影(主要表現(xiàn)為杯狀偽影和條紋偽影)，降低圖像對比度，導(dǎo)致重建CT值的不精確。因此，通常需要對獲取的CT圖形進行散射修正，按照應(yīng)用范圍，目前的散射修正算法可以分為專用型和通用型兩大類。
[0003]當(dāng)前放射治療的一個顯著特點是采用計劃CT進行放療計劃制定。計劃CT圖像質(zhì)量很好，主要是小錐角入射帶來的固有散射抑制、探測器各通道高均勻度和超過三十年的偽影修正技術(shù)研發(fā)。因此，近年來人們開始研究基于計劃CT的專用錐束CT散射偽影消除策略。該策略一般分為兩類，一類借助圖像變形配準(zhǔn)技術(shù)對齊同一病人兩組CT圖像中解剖結(jié)構(gòu)，再用計劃CT灰度值取代錐束CT值做劑量計算等應(yīng)用。這類“替代”算法的明顯缺陷是完全依賴變形配準(zhǔn)精度，而精確的變形配準(zhǔn)很難做到，在很多情況下甚至理論上證明不可行。這樣錐束CT投影中與病人直接相關(guān)的最新信息沒有用到，最終圖像信息完全被計劃CT主導(dǎo)，無法發(fā)揮錐束CT的治療監(jiān)控特性。
[0004]另一類方法基于對錐束CT中陰影偽影的空間頻率特征觀察，假設(shè)該偽影在圖像域中主要是低頻分布信號，通過計劃CT產(chǎn)生圖像域修正映射圖，對錐束CT灰度值進行數(shù)字圖像校正。這類方法可以保持錐束CT中病患信息，但嚴(yán)格意義上來說，散射信號的空間低頻特性僅存在投影域中，重建圖像域中往往含有高頻偽影(如骨結(jié)構(gòu)附近)，故其修正效果不佳。
[0005]通用型算法針對常規(guī)錐束CT自身物理特點設(shè)計，可以用于各類大錐角CT的散射抑制，未過多考慮放射治療的應(yīng)用特點。這方面例子包括:減少探測器對光源所張立體角(即加大空氣隙法)、抑制散射光子的準(zhǔn)直器法(即反散射線柵法)、解析法、蒙特卡洛模擬、散射信號測量算法和源信號調(diào)制方法等。前兩種方法往往不單獨使用，因為它們方法只能在一定程度上降低散射污染影響，需要增加病患輻射劑量以補償投影信號信噪比損失。解析法在臨床實踐中倍受關(guān)注，因為它實現(xiàn)簡潔且計算高效；但遇到復(fù)雜物體時散射估計精度會變差，主要是因為散射核被認(rèn)為是線性或平移不變的。蒙特卡洛模擬方法通過統(tǒng)計方法估算散射分布，其精度很高但計算量很重，通常要與解析法合用以實現(xiàn)高效實用的散射修正算法。散射測量方法通過在光源與物體之間放置小尺寸射束阻擋器來衰減源信號，然后測量探測器陰影區(qū)內(nèi)信號作為散射分布抽樣?；谏⑸湫盘柨臻g低頻分布特性，全場散射分布通過對上述抽樣進行插值得到。這種方法實現(xiàn)精確的散射分布，但代價是造成源信號損失，因而通常需要在每幅投影中采集兩組數(shù)據(jù)，一組有阻擋器而另一組沒有。源調(diào)制方法根據(jù)散射和源信號對調(diào)制器不同響應(yīng)特征分離它們，然而該方法嚴(yán)重依賴系統(tǒng)標(biāo)定精度，需要根據(jù)臨床環(huán)境進行算法優(yōu)化設(shè)計。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法。
[0007]一種錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，包括:
[0008](I)根據(jù)實測投影構(gòu)建CT圖像；
[0009](2)以所述的CT圖像作為對象進行散射修正得到修正圖像；
[0010](3)計算所述修正圖像的灰度均勻度，并將計算得到的灰度均勻度與預(yù)設(shè)的均勻度閾值進行比較:
[0011]若灰度均勻度小于或等于預(yù)設(shè)的均勻度閾值，則以該修正圖像作為散射修正結(jié)果;
[0012]否則，以該修正圖像作為對象返回執(zhí)行步驟⑵。
[0013]單次循環(huán)不能完全消除散射偽影，該過程被設(shè)計為迭代循環(huán)修正，在每次迭代循環(huán)中都對散射偽影進行一定程度抑制，最終循環(huán)結(jié)束后完全校正散射偽影。
[0014]由于散射污染導(dǎo)致CT圖像整體灰度值下降，采用灰度值標(biāo)定的方法將CT圖像灰度基線調(diào)整至正常范圍。對迭代結(jié)果的控制方法可以計算圖像的整體均勻度，即選擇同一組織的不同空間位置計算各自的灰度值，再獲取取樣的標(biāo)準(zhǔn)偏差，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)偏差低于閾值時迭代停止。
[0015]可采用任何CT重建算法，作為優(yōu)選，所述步驟(I)采用濾波反投影算法根據(jù)實測投影構(gòu)建CT圖像。濾波反投影算法是業(yè)內(nèi)公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)方法，計算速度快，精度適中。
[0016]所述步驟(2)包括如下步驟:
[0017](2-1)采用全變分最小化技術(shù)增強所述對象的分段常數(shù)特性，得到偽影抑制CT圖像；
[0018](2-2)使用快速投影算法對所述的偽影抑制CT圖像進行正向投影，以正向投影結(jié)果作為近似源投影；
[0019](2-3)根據(jù)近似源投影與實測投影之間的關(guān)系對所述的實測投影進行修正得到修正投影，并根據(jù)所述的修正投影構(gòu)建得到修正圖像。
[0020]CT圖像通常呈現(xiàn)出分段常數(shù)特性，即不斷組織之間存在CT數(shù)躍變，而組織內(nèi)部近似保持常數(shù)。這一特性在數(shù)學(xué)上可以用CT圖像的全變分量(即一階導(dǎo)數(shù)的LI范數(shù))進行定量評估，較小的全變分量意味著CT圖像的灰度值越接近分段常數(shù)分布。
[0021]作為優(yōu)選，所述步驟(2-1)具體作法如下:
[0022](2-11)使用最速降算法降低所述的對象的全變分，得到中間對象；
[0023](2-12)將所述中間對象的灰度值恢復(fù)至灰度值基線得到偽影抑制CT圖像。
[0024]散射污染后的CT圖像則表現(xiàn)出杯狀陰影偽影，嚴(yán)重偏離正常醫(yī)學(xué)CT圖灰度值分布特性，本發(fā)明中通過降低散射污染CT圖的全變分，在一定程度上抑制散射偽影。該操作在數(shù)學(xué)上可以采用最速降算法實現(xiàn)。
[0025]由于全變分量主要是為抑制圖像中高頻偽影成分所設(shè)計，對于杯狀低頻偽影效果有限，因此，全變分量在抑制CT圖像陰影偽影方面存在不足。
[0026]為克服該不足，進一步優(yōu)選，所述步驟(2-11)可以被如下步驟替換:
[0027]先采用偽影抑制技術(shù)對圖像進行離散余弦變換，將離散余弦變換后的頻率分量進行取舍，舍去強度較低的高頻分量，保留高強度的低頻分量，使得CT圖像的陰影區(qū)逐漸抬升。
[0028]本發(fā)明中低頻指歸一化頻率小于0.05，高頻指指歸一化頻率大于或等于0.05。實際應(yīng)用時，低頻與高頻的劃分界值可以適當(dāng)調(diào)整，且通常在低頻與高頻之間存在中頻過渡段。
[0029]所述步驟(2-12)具體包括如下步驟:
[0030](a)從所述中間對象中選擇2?3種組織作為目標(biāo)組織；
[0031](b)根據(jù)各個目標(biāo)組織在對應(yīng)峰值電壓下的CT標(biāo)準(zhǔn)值對相應(yīng)目標(biāo)組織在所述中間對象的CT值進行線性擬合得到標(biāo)定曲線；
[0032](c)利用所述的標(biāo)定曲線將進行將灰度值恢復(fù)至灰度值基線。
[0033]其中對應(yīng)的峰值電壓指獲取實測投影的CT儀的峰值電壓，通常為10kVp?140kVp。該峰值電壓下的CT標(biāo)準(zhǔn)值通過查詢相應(yīng)電壓下的國際標(biāo)準(zhǔn)獲取。
[0034]所述的灰度值基線為人體組織所對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)CT數(shù)。
[0035]所述步驟(2-3)通過如下步驟計算修正投影:
[0036](2-31)用實測投影減去近似源投影得到差值投影，對所述的差值投影進行低通濾波得到散射信號；
[0037](2-32)以所述的實測投影減去散射信號即得到修正投影。
[0038]本發(fā)明中采用最速降算法在CT圖上抑制散射偽影后對得到的CT圖像(即偽影抑制CT圖像)做正向投影近似源信號分布，再與原始投影相減，對差值做低通濾波以去除高頻干擾，從而完成散射估計得到相應(yīng)的散射信號，并進一步得到相應(yīng)的修正圖像。
[0039]得到修正投影后，采用與步驟(I)相同的方法(即濾波反投影算法)，根據(jù)修正投影構(gòu)建得到修正圖像。
[0040]所述步驟(3)中通過如下步驟計算修正圖像的灰度均勻度:
[0041]在修正圖像中的同一組織選取多個目標(biāo)區(qū)，計算各個目標(biāo)區(qū)的灰度均值，再算出這些均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差與灰度均值的比值即為灰度均勻度。
[0042]該組織可以為人體組織(如肌肉或脂肪等人體內(nèi)常見組織)，也可以為空氣，選取的目標(biāo)區(qū)通常為2?5個。
[0043]作為優(yōu)選，所述的均勻度閾值為3?5%。
[0044]該均勻度閾值實際上為通過統(tǒng)計分析獲取的同一組織的CT數(shù)的平均差異。在無外部因素干擾情況下，人體的同一種組織應(yīng)呈現(xiàn)一致的CT數(shù)。換句話說，當(dāng)CT圖像中的同一組織存在顯著的灰度值差別時，就意味著該圖像受到了外部因素干擾，包括散射、射束硬化等。因此，均勻度閾值的設(shè)置利用了上述物體的自然屬性，使用起來簡易便捷。
[0045]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于:
[0046]從數(shù)字圖像處理角度設(shè)計通用方案，在逐次循環(huán)中自適應(yīng)的修正散射偽影。且不依賴設(shè)備的軟硬件條件支持，易于實現(xiàn)，適用范圍廣，可用于各類錐束CT設(shè)備的散射偽影或類似的陰影偽影修正。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0047]圖1為本實施例的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法的流程圖；
[0048]圖2 (a)為未進行散射修正的CT圖像；
[0049]圖2(b)為采用自適應(yīng)迭代散射修正方法進行散射修正，循環(huán)迭代次數(shù)為8次；
[0050]圖2(c)為采用自適應(yīng)迭代散射修正方法進行散射修正，循環(huán)迭代次數(shù)為20次；
[0051]圖2 (d)為標(biāo)準(zhǔn)CT圖像。

【具體實施方式】
[0052]下面將結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明進行詳細(xì)說明。
[0053]圖1為本實施例的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法的流程圖，包括如下步驟:
[0054](I)采用濾波反投影算法根據(jù)實測投影重建CT圖像；
[0055](2)以CT圖像作為對象進行散射修正得到修正圖像:
[0056](2-1)采用全變分最小化技術(shù)增強所述對象的分段常數(shù)特性，得到偽影抑制CT圖像，具體如下:
[0057](2-11)使用最速降算法降低該對象的全變分得到中間對象；
[0058](2-12)從所述中間對象中選擇3種組織作為目標(biāo)組織，根據(jù)各個目標(biāo)組織在對應(yīng)峰值電壓下的CT標(biāo)準(zhǔn)值對相應(yīng)目標(biāo)組織在所述中間對象的CT值進行線性擬合得到標(biāo)定曲線，利用所述的標(biāo)定曲線將中間對象的灰度值恢復(fù)至灰度值基線，得到偽影抑制CT圖像。其中，灰度值基線為灰度值基線為人體組成材料所對應(yīng)CT數(shù)。
[0059]本實施例中峰值電壓為10kVp,對應(yīng)的CT標(biāo)準(zhǔn)值為軟組織是0.02 W0
[0060](2-2)使用快速投影算法對偽影抑制CT圖像進行正向投影，以正向投影結(jié)果作為近似源投影；
[0061](2-3)根據(jù)近似源投影與實測投影之間的關(guān)系對實測投影進行修正得到修正投影，并根據(jù)該修正投影采；用濾波反投影算法構(gòu)建得到修正圖像，其中，得到修正投影進行如下操作:
[0062](2-31)用實測投影減去近似源投影得到差值投影，對所述的差值投影進行低通濾波得到散射信號；
[0063](2-32)以所述的實測投影減去散射信號即得到修正圖像。
[0064](3)計算修正圖像的灰度均勻度，并將計算得到的灰度均勻度與預(yù)設(shè)的均勻度閾值進行比較:
[0065]若灰度均勻度小于或等于預(yù)設(shè)的均勻度閾值(本實施例中均勻度閾值為3% )，則以該修正圖像作為散射修正結(jié)果；
[0066]否則，以該修正圖像作為對象返回執(zhí)行步驟(2)。
[0067]本實施例中中通過如下步驟計算修正圖像的灰度均勻度:
[0068]在修正圖像中的同一組織選取多個目標(biāo)區(qū)，計算各個目標(biāo)區(qū)的灰度均值，再算出這些均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差與灰度均值的比值即為灰度均勻度。
[0069]本實施例中從肌肉組織中選取的5個目標(biāo)區(qū)。
[0070]利用本實施例的散射修正方法對在匹配瓦里安公司硬件系統(tǒng)的桌面錐束CT機上采集得到CT圖像進行散射修正。
[0071]圖2(a)為未進行散射修正的CT圖像(即循環(huán)迭代次數(shù)為O)，圖2 (b)和(C)為采用本實施例的散射修正方法得到的散射修正結(jié)果，其中圖2(b)中循環(huán)迭代次數(shù)為8次，圖2 (c)中循環(huán)迭代次數(shù)為20次。圖2 (d)為標(biāo)準(zhǔn)CT圖(即扇束標(biāo)準(zhǔn)圖像，由扇束位形硬件散射抑制)。
[0072]通過對比可以看出，隨著循環(huán)迭代次數(shù)增加，CT圖像質(zhì)量的改進，當(dāng)循環(huán)迭代到20次時，散射修正結(jié)果的質(zhì)量已經(jīng)與標(biāo)準(zhǔn)圖無異。
[0073]以上所述僅為本發(fā)明的最優(yōu)選實施例，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的原則范圍內(nèi)所做的任何修改、補充和等同替換等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，包括: (1)根據(jù)實測投影構(gòu)建CT圖像； (2)以所述的CT圖像作為對象進行散射修正得到修正圖像； (3)計算所述修正圖像的灰度均勻度，并將計算得到的灰度均勻度與預(yù)設(shè)的均勻度閾值進行比較: 若灰度均勻度小于或等于預(yù)設(shè)的均勻度閾值，則以該修正圖像作為散射修正結(jié)果； 否則，以該修正圖像作為對象返回執(zhí)行步驟(2)。
2.如權(quán)利要求1所述的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，所述步驟(1)采用濾波反投影算法根據(jù)實測投影構(gòu)建CT圖像。
3.如權(quán)利要求1所述的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，所述步驟(2)包括如下步驟: (2-1)采用全變分最小化技術(shù)增強所述對象的分段常數(shù)特性，得到偽影抑制CT圖像；(2-2)使用快速投影算法對所述的偽影抑制CT圖像進行正向投影，以正向投影結(jié)果作為近似源投影； (2-3)根據(jù)近似源投影與實測投影之間的關(guān)系對所述的實測投影進行修正得到修正投影，并根據(jù)所述的修正投影構(gòu)建得到修正圖像。
4.如權(quán)利要求3所述的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，所述步驟(2-1)具體作法如下: (2-11)使用最速降算法降低所述的對象的全變分，得到中間對象； (2-12)將所述中間對象的灰度值恢復(fù)至灰度值基線得到偽影抑制CT圖像。
5.如權(quán)利要求4所述的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，所述的灰度值基線為人體組織所對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)CT數(shù)。
6.如權(quán)利要求4所述的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，所述步驟(2-12)具體包括如下步驟: (a)從所述中間對象中選擇2?3種組織作為目標(biāo)組織； (b)根據(jù)各個目標(biāo)組織在對應(yīng)峰值電壓下的CT標(biāo)準(zhǔn)值對相應(yīng)目標(biāo)組織在所述中間對象的CT值進行線性擬合得到標(biāo)定曲線； (c)利用所述的標(biāo)定曲線將進行將灰度值恢復(fù)至灰度值基線。
7.如權(quán)利要求3?6中任意一項所述的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，所述步驟(2-3)具體如下: (2-31)用實測投影減去近似源投影得到差值投影，對所述的差值投影進行低通濾波得到散射信號； (2-32)以所述的實測投影減去散射信號即得到修正圖像。
8.如權(quán)利要求7所述的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，所述步驟(3)中通過如下步驟計算修正圖像的灰度均勻度: 在修正圖像中的同一組織選取多個目標(biāo)區(qū)，計算各個目標(biāo)區(qū)的灰度均值，再算出這些均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差與灰度均值的比值即為灰度均勻度。
9.如權(quán)利要求8所述的錐束CT的自適應(yīng)迭代散射修正方法，其特征在于，所述的均勻度閾值為3?5%。
【文檔編號】G06T5/00GK104408753SQ201410583570
【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年10月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月27日
【發(fā)明者】牛田野 申請人:浙江大學(xué)