專利名稱：增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)/劑量減小的制作方法
增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)/劑量減小下文總體涉及增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)，諸如將較低劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量增強(qiáng)(減小噪聲)到與較高劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量基本相同，并且本發(fā)明尤其適用于計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)0然而，本發(fā)明還適用于其他醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用和非醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用。多切片計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)掃描器包括安裝在可旋轉(zhuǎn)掃描架上的X射線管，可旋轉(zhuǎn)掃描架關(guān)于縱軸或Z軸繞檢查區(qū)域旋轉(zhuǎn)。X射線管發(fā)射輻射，輻射貫穿檢查區(qū)域和其中的受檢者或?qū)ο?。ニ維探測(cè)器陣列與X射線管相対，在檢查區(qū)域的對(duì)側(cè)延伸一角度弧。探測(cè)器陣列包括相對(duì)彼此對(duì)準(zhǔn)并且沿z軸延伸的多排探測(cè)器。探測(cè)器探測(cè)貫穿檢查區(qū)域和其中的受檢者或?qū)ο蟮妮椛洳⑸芍甘酒涞耐队皵?shù)據(jù)。重建器處理投影數(shù)據(jù)并重建指示其的三維(3D)體積圖像數(shù)據(jù)。處理體積圖像數(shù)據(jù)以生成檢查區(qū)域的一幅或多幅圖像，檢查區(qū)域包括設(shè)置于其中的受檢者或?qū)ο蟮牟糠帧?
文獻(xiàn)指出，2007年美國(guó)進(jìn)行了估計(jì)68. 7百萬(wàn)次CT流程。遺憾的是，CT掃描器會(huì) 發(fā)射致電離輻射，并從而使患者暴露于致電離輻射。患者體內(nèi)沉積的輻射劑量取決于多種因素，包括，但不限于，管電流(mA)、管電壓(kVp)、間距/曝光時(shí)間(對(duì)于螺旋掃描)、切片厚度和間隔(對(duì)于軸向掃描)、研究中的掃描次數(shù)和患者體格?？梢酝ㄟ^(guò)減小管電流、管電壓和/或掃描次數(shù)，和/或増大間距、切片厚度和/或切片間隔，來(lái)減小患者體內(nèi)沉積的劑量。然而，圖像噪聲與輻射劑量成反比，并且因此減小輻射劑量不僅減少了患者體內(nèi)沉積的劑量，而且増大了圖像噪聲，這降低了圖像質(zhì)量(例如，圖像分辨率)，也可能降低了流程的診斷價(jià)值。本申請(qǐng)的各方面解決了上述問(wèn)題和其他問(wèn)題。根據(jù)ー個(gè)方面，ー種方法包括基于較低劑量圖像數(shù)據(jù)和預(yù)定圖像質(zhì)量閾值生成增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)，其中，增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量與較高劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量基本相似。根據(jù)另一方面，一種系統(tǒng)包括圖像質(zhì)量增強(qiáng)器，其基于較低劑量圖像數(shù)據(jù)和預(yù)定圖像質(zhì)量閾值生成增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)，其中，增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量與較高劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量基本相似。根據(jù)另一方面，ー種方法包括基于噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差和全局算法確定圖像數(shù)據(jù)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差、圖像數(shù)據(jù)中的第一組離群值(outlier)，并基于以第一組離群值為基礎(chǔ)確定的一組正常值(inlier)確定噪聲分布。根據(jù)另一方面，ー種方法包括將ー個(gè)或多個(gè)模型擬合到圖像數(shù)據(jù)；識(shí)別所述ー個(gè)或多個(gè)模型中能夠從圖像數(shù)據(jù)去除噪聲，同時(shí)保留圖像數(shù)據(jù)中表示被掃描對(duì)象或受檢者的結(jié)構(gòu)的模型；以及采用所識(shí)別的模型從所述圖像數(shù)據(jù)去除噪聲并生成噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)另一方面，ー種方法包括獲得較低劑量圖像數(shù)據(jù)；獲得噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)，其中，基于較低劑量圖像數(shù)據(jù)或用于生成較低劑量圖像數(shù)據(jù)的投影數(shù)據(jù)來(lái)生成噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)；以及基于較低劑量圖像數(shù)據(jù)和噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)來(lái)生成增強(qiáng)圖像質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明可以采用各種部件和部件布置，以及各種步驟和步驟安排的形式。附圖
僅用于圖示說(shuō)明優(yōu)選實(shí)施例，而不應(yīng)被解釋為限制本發(fā)明。圖I圖示了成像系統(tǒng)和圖像質(zhì)量增強(qiáng)器。圖2圖示了基于圖像數(shù)據(jù)生成增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量增強(qiáng)器的范例。圖3圖示了圖像質(zhì)量增強(qiáng)器的噪聲建模器。圖4圖示了圖像質(zhì)量增強(qiáng)器的噪聲去除器。圖5針對(duì)滿劑量、減小的劑量和利用增強(qiáng)掃描的減小的劑量圖解示出了梯度幅度曲線。圖6圖示了基于投影數(shù)據(jù)生成增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量增強(qiáng)器的范例。
圖7-11圖示了各種方法。下文總體涉及基于預(yù)定圖像質(zhì)量(噪聲)閾值增強(qiáng)較低劑量圖像數(shù)據(jù)或減少其中的噪聲，使得經(jīng)增強(qiáng)的較低劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量與較高劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量基本相似。這樣能夠減少患者劑量，同時(shí)保持圖像質(zhì)量。圖I圖示了諸如計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)掃描器的成像系統(tǒng)100。成像系統(tǒng)100包括一般靜止的掃描架102和旋轉(zhuǎn)掃描架104。旋轉(zhuǎn)掃描架104由靜止掃描架102可旋轉(zhuǎn)地支撐并關(guān)于縱軸或z軸108繞檢查區(qū)域106旋轉(zhuǎn)。諸如X射線管的輻射源110由旋轉(zhuǎn)掃描架104支撐。輻射源110從焦斑發(fā)射輻射，并且輻射貫穿檢查區(qū)域106。源控制器112控制源110，包括控制源電流和/或電壓。源準(zhǔn)直器114包括準(zhǔn)直構(gòu)件，其準(zhǔn)直輻射以形成大致為錐形、楔形、扇形或其他形狀的輻射束。準(zhǔn)直器控制器116控制源準(zhǔn)直器114，包括控制構(gòu)件的相對(duì)位置，這便于界定X和/或z軸輻射束寬度。ニ維輻射敏感探測(cè)器陣列118跨檢查區(qū)域106與輻射源110相対的延伸一角度弧。探測(cè)器陣列118包括沿著z軸108方向延伸的多排探測(cè)器。探測(cè)器陣列118探測(cè)貫穿檢查區(qū)域106的輻射并生成指示其的投影數(shù)據(jù)。重建器120重建投影數(shù)據(jù)并生成指示其的三維(3D)體積圖像數(shù)據(jù)。重建器120可以采用常規(guī)3D濾波反向投影重建、錐形射束算法、迭代算法和/或其他算法。患者支撐物122，諸如臥榻，在檢查區(qū)域106中支撐著諸如人類患者的對(duì)象或受檢者?；颊咧挝锟刂破?24控制患者支撐物122，包括在掃描期間控制患者支撐物122通過(guò)檢查區(qū)域106移動(dòng)的速度。通用計(jì)算系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)充當(dāng)操作員控制臺(tái)126?？刂婆_(tái)126的處理器執(zhí)行在控制臺(tái)126上的計(jì)算機(jī)可讀指令，其允許操作員控制系統(tǒng)100的操作，諸如選擇低劑量掃描規(guī)程；設(shè)置掃描參數(shù)，諸如源電流、源電壓、射束寬度、間距、切片厚度、掃描類型(例如，軸向或螺線/螺旋)和掃描次數(shù)；啟動(dòng)掃描等。系統(tǒng)100可以用于執(zhí)行滿劑量掃描和較低或降低劑量的掃描。圖像質(zhì)量增強(qiáng)器128增強(qiáng)由成像系統(tǒng)100 (或其他成像系統(tǒng))生成的圖像數(shù)據(jù)，諸如來(lái)自較低劑量掃描的圖像數(shù)據(jù)。在一個(gè)實(shí)施例中，基于預(yù)定圖像質(zhì)量閾值，諸如圖像噪聲閾值，來(lái)增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)。如下文更為詳細(xì)的描述，這可以包括從用于生成圖像數(shù)據(jù)的投影數(shù)據(jù)確定圖像數(shù)據(jù)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差或噪聲方差分布，并基于初始較低劑量圖像數(shù)據(jù)和利用噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差或噪聲方差分布生成的噪聲降低的圖像數(shù)據(jù)來(lái)生成增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)。結(jié)果，圖像增強(qiáng)器128能夠用于將較低劑量掃描的圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量增強(qiáng)到與等價(jià)較高劑量或滿劑量掃描中的圖像質(zhì)量大致相同或基本相似。因此，能夠減小患者劑量，同時(shí)保持預(yù)定水平的圖像質(zhì)量，并保留被掃描對(duì)象的基本結(jié)構(gòu)。圖像增強(qiáng)器128還能夠被配置成增強(qiáng)特定感興趣結(jié)構(gòu)(例如，邊緣)和/或生成相對(duì)于ー個(gè)或多個(gè)采集參數(shù)(例如，切片厚度)基本不變的數(shù)據(jù)。在圖示的實(shí)施例中，圖像增強(qiáng)器128是系統(tǒng)100的一部分，但與控制臺(tái)126分離。在另ー實(shí)施例中，圖像增強(qiáng)器128是控制臺(tái)126的一部分。在又一實(shí)施例中，圖像增強(qiáng)器128遠(yuǎn)尚系統(tǒng)100，例如，在系統(tǒng)100所在的檢查室外部的計(jì)算系統(tǒng)中，諸如在工作站中。圖像增強(qiáng)器128還包括一個(gè)或多個(gè)處理器，其執(zhí)行在增強(qiáng)器128的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)或其他部件中存儲(chǔ)或編碼的一條或多條計(jì)算機(jī)可讀和可執(zhí)行指令，以執(zhí)行本文所述的功能。圖2圖示了圖像質(zhì)量增強(qiáng)器128的范例。在本范例中，圖像增強(qiáng)器128被配置成基于從重建(圖像)數(shù)據(jù)確定的噪聲分布來(lái)增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)。、
圖像增強(qiáng)器128包括采集參數(shù)分析器202，其分析用于掃描對(duì)象或受檢者并生成圖像數(shù)據(jù)的ー個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)采集(掃描)參數(shù)。應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，可以從控制臺(tái)126、存儲(chǔ)器和/或其他部件獲得和/或由用戶手動(dòng)輸入采集參數(shù)。采集參數(shù)分析器202自動(dòng)從數(shù)據(jù)采集參數(shù)確定信息，并且在生成增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)時(shí)可以考慮該信息。例如，采集參數(shù)分析器202能夠從數(shù)據(jù)采集參數(shù)相關(guān)的切片厚度自動(dòng)識(shí)別信息，并且可以將這一信息用于生成相對(duì)于采集切片厚度基本不變的增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)。在確定下文(例如，在方程2中)定義的空間內(nèi)核權(quán)重時(shí)可以考慮該信息并將其用于去除噪聲，并且所述信息包括，但不限干，針對(duì)濾波內(nèi)核的最小數(shù)量的空間權(quán)重和中央空間權(quán)重。這兩個(gè)參數(shù)可以便于平衡相鄰體素在噪聲去除內(nèi)核中的相對(duì)影響，同時(shí)保持濾波內(nèi)核相對(duì)于研究切片厚度不變的空間分量的大小和強(qiáng)度。這種平衡實(shí)現(xiàn)了相對(duì)于采集切片厚度接近不變的結(jié)果。一旦設(shè)置了空間加權(quán)內(nèi)核，就從其導(dǎo)出切片厚度相關(guān)的算法參數(shù)。應(yīng)當(dāng)理解，此外或備選地，可以從數(shù)據(jù)采集參數(shù)獲得其他信息并將其用于產(chǎn)生增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)。此外，在另ー實(shí)施例中，省去了采集參數(shù)分析器202。在這樣的實(shí)施例中，以其他方式確定特定信息并將其傳輸?shù)綀D像質(zhì)量增強(qiáng)器128或在確定增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)時(shí)不使用。圖像增強(qiáng)器128還包括噪聲建模器204，其基于圖像數(shù)據(jù)對(duì)噪聲分布進(jìn)行建?；蛴?jì)算。在圖3中圖示了這種噪聲建模器的范例。如圖3所示，噪聲建模器204包括噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差(STD)確定器302，其針對(duì)圖像數(shù)據(jù)中體素的子部分確定噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差。通常，在子部分跨圖像體積變化時(shí)，體素子部分的標(biāo)準(zhǔn)偏差表現(xiàn)為具有混合密度分布的隨機(jī)變量。這些子部分包括與不均勻區(qū)域相對(duì)應(yīng)的離群值(邊緣)的子部分和包括與均勻區(qū)域相對(duì)應(yīng)的正常值(非邊緣)的子部分。全局離群值標(biāo)識(shí)器304基于全局算法和噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)識(shí)圖像數(shù)據(jù)中的離群值。在一種非限制性情況中，這包括相對(duì)圖像數(shù)據(jù)的其余部分分割被掃描的對(duì)象或受檢者?？梢酝ㄟ^(guò)閾值化，隨后通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)技術(shù)或其他技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)分割。分割數(shù)據(jù)可以便于減少接下來(lái)將處理的體素?cái)?shù)量，從而減少處理時(shí)間。全局離群值標(biāo)識(shí)器304然后分析所分割的數(shù)據(jù)。在一種情況下，全局分析包括使用被掃描對(duì)象或受檢者的小區(qū)域的局部STD的直方圖，其中，直方圖表示圖像數(shù)據(jù)中局部STD的分布。可以利用這種直方圖識(shí)別疑似離群值上的局部STD，例如，根據(jù)信號(hào)值超出了分布的固定百分比或以其他方式進(jìn)行識(shí)別。
正常值處理器306處理正常值(從離群值確定的)并生成針對(duì)圖像數(shù)據(jù)的噪聲STD分布。在圖示的實(shí)施例中，正常值處理器306基于平滑化算法處理正常值，所述平滑化算法諸如是在局部STD圖像數(shù)據(jù)上應(yīng)用的寬度ニ維(2D)中值濾波器算法。在圖示的實(shí)施例中，所得STD矩陣中的被指定為離群值的值被忽略，并利用內(nèi)插(例如，線性、樣條等)填充新噪聲水平中任何剩余離群值。在備選實(shí)施例中，利用多分辨率技術(shù)估計(jì)寬度中值。利用近似可以便于減少處理時(shí)間。在另ー備選實(shí)施例中，利用包括局部STD分布的兩個(gè)極值的重復(fù)模式(pattern)替換離群值局部STD值，并且該模式與多分辨率計(jì)算同歩。這種替換允許針對(duì)每個(gè)獨(dú)立分辨率在圖像中的區(qū)域上計(jì)算常規(guī)中值?？梢赃x擇具體的替換模式，使得近似結(jié)果非常接近規(guī)則中值計(jì)算的結(jié)果。判決部件308確定是否細(xì)化噪聲STD分布。在圖示的實(shí)施例中，這種判決至少部
分基于預(yù)定判決準(zhǔn)則310，預(yù)定判決準(zhǔn)則可以存儲(chǔ)在本地或遠(yuǎn)程存儲(chǔ)器中。在一種情況下，所述準(zhǔn)則包括最大數(shù)量的迭代。此外或備選地，該準(zhǔn)則基于兩次迭代結(jié)果之間的差異和預(yù)定差異范圍，其中，如果差異在預(yù)定差異范圍之內(nèi)，不執(zhí)行連續(xù)迭代。此外或備選地，該準(zhǔn)則基于預(yù)定時(shí)間段，其中，在過(guò)去該時(shí)間段之后，不執(zhí)行連續(xù)迭代。對(duì)于其中要細(xì)化噪聲STD分布的情況，局部離群值和/或正常值標(biāo)識(shí)器312基于局部算法從正常值識(shí)別ー組離群值。在一種情況下，這包括基于初始圖像數(shù)據(jù)的局部標(biāo)準(zhǔn)偏差和新噪聲水平估計(jì)之間的比較來(lái)調(diào)節(jié)該組離群值?？梢酝ㄟ^(guò)僅在其值顯著高于其對(duì)應(yīng)的局部噪聲水平估計(jì)時(shí)才將原始圖像中的局部標(biāo)準(zhǔn)偏差識(shí)別為離群值來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目的。然后如上所述針對(duì)局部噪聲水平確定新的估計(jì)。噪聲建模器204輸出指不噪聲STD分布的信號(hào)。圖像質(zhì)量增強(qiáng)器128還包括噪聲去除器206，其基于噪聲STD分布從圖像數(shù)據(jù)去除噪聲。圖4中示出了噪聲去除器206的范例。如圖4中所示，噪聲去除器206包括模型擬合器402，其將來(lái)自模型庫(kù)406的各種局部結(jié)構(gòu)模型404擬合到圖像數(shù)據(jù)。在一個(gè)實(shí)施例中，這包括將ー個(gè)或多個(gè)局部結(jié)構(gòu)模型擬合到每個(gè)體素及其三維(3D)鄰域。噪聲去除器206還包括模型選擇器408，其從能夠從圖像數(shù)據(jù)去除噪聲的擬合的模型來(lái)選擇模型，同時(shí)保留圖像數(shù)據(jù)中表示被掃描對(duì)象或受檢者的結(jié)構(gòu)。所圖示的模型選擇器408基于ー種或多種算法410選擇模型，諸如算法庫(kù)412中的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)或其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。噪聲去除器206還包括模型應(yīng)用器414，其向圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用所選擇的模型以去除噪聲。從對(duì)應(yīng)的模型值確定體素的新估計(jì)值。模型應(yīng)用器414的輸出是無(wú)噪聲圖像數(shù)據(jù)。下文描述了擬合模型、選擇模型和應(yīng)用所選擇的模型的非限制性范例。對(duì)于本范例，給定具有索引i、j和k的體素的3D圖像體積V，可以基于方程I發(fā)現(xiàn)距有噪聲圖像V的子體積Vi+i, ,J+J,，k+k,的加權(quán)歐幾里得距離最小的無(wú)噪聲結(jié)構(gòu)Μ:方程I :
η η η /\P ニ argmin Σ Σ Σ (匕》，.— Mr,rAp)f，
P f ニ一其中，對(duì)于正整數(shù)η，索引i'、j'和k'取從-η到η的值，P代表自由參數(shù)矢量，Mi, ,j, ,k, (p)代表體積中(i+i'，j+j'，k+k')體素的模型值，Wi,」，，k,代表權(quán)重因子，而多代表自由參數(shù)的最佳值?？梢曰诜匠?確定權(quán)重因子方程2
權(quán)利要求
1.一種方法，包括 基于較低劑量圖像數(shù)據(jù)和預(yù)定圖像質(zhì)量閾值生成增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)，其中，所述增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量與較高劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量基本相似。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，還包括基于噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)和所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)生成所述增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，還包括基于噪聲分布生成所述噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述噪聲分布是從所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)確定的噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差分布。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述噪聲分布是從用于生成所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)的投影數(shù)據(jù)確定的噪聲方差分布。
6.根據(jù)權(quán)利要求3到5中的任一項(xiàng)所述的方法，還包括通過(guò)基于所述噪聲分布通過(guò)從所述圖像數(shù)據(jù)去除噪聲來(lái)生成噪聲圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求2到6中的任一項(xiàng)所述的方法，還包括通過(guò)組合所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)和所述噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)來(lái)生成所述增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其中，所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)和所述噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)中的每個(gè)對(duì)所述增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)是基于預(yù)定圖像噪聲準(zhǔn)則的。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中，所述預(yù)定圖像噪聲準(zhǔn)則是用戶可調(diào)節(jié)的。
10.根據(jù)權(quán)利要求I到9中的任一項(xiàng)所述的方法，還包括增強(qiáng)所述圖像數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)分量。
11.根據(jù)權(quán)利要求I到10中的任一項(xiàng)所述的方法，其中，所述增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)對(duì)于獲得所述圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集的切片厚度基本不變。
12.根據(jù)權(quán)利要求I到11中的任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中，增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)和所述較高劑量圖像數(shù)據(jù)具有基本相似的噪聲方差。
13.—種系統(tǒng),包括 圖像質(zhì)量增強(qiáng)器(128)，其基于較低劑量圖像數(shù)據(jù)和預(yù)定圖像質(zhì)量閾值生成增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)，其中，所述增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量與較高劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量基本相似。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，還包括 噪聲建模器(204),其生成噪聲分布； 噪聲去除器(206)，其基于所述噪聲分布從所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)去除噪聲，生成噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)；以及 增強(qiáng)圖像生成器(210)，其基于所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)和所述噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)生成所述增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的系統(tǒng)，其中，所述噪聲分布是從所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)確定的噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差分布或從用于生成所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)的投影數(shù)據(jù)確定的噪聲方差分布中的一個(gè)。
16.根據(jù)權(quán)利要求14到15中的任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中，所述增強(qiáng)圖像生成器(210)基于線性混合算法組合所述圖像數(shù)據(jù)和所述噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)。
17.根據(jù)權(quán)利要求14到16中的任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，還包括 結(jié)構(gòu)增強(qiáng)器(208)，其基于局部拉普拉斯算子、局部噪聲水平和控制銳化的侵蝕度和調(diào)整的量的參數(shù)，自適應(yīng)地銳化所述圖像數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)分量。
18.根據(jù)權(quán)利要求14到17中的任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，還包括 采集參數(shù)分析器(202)，其從一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)采集參數(shù)確定信息，所述信息用于生成相對(duì)于獲得所述圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集的切片厚度基本不變的增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的系統(tǒng)，其中，所述信息包括針對(duì)濾波內(nèi)核的最小數(shù)量的空間權(quán)重或中央空間權(quán)重中的至少一個(gè)。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的系統(tǒng)，其中，所述權(quán)重便于平衡相鄰體素在濾波內(nèi)核中的相對(duì)影響，同時(shí)保持所述濾波內(nèi)核相對(duì)于所述切片厚度不變的空間分量的大小和強(qiáng)度。
21.根據(jù)權(quán)利要求14到20中的任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中，所述增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)的梯度幅度與對(duì)應(yīng)于較高劑量圖像數(shù)據(jù)的梯度幅度基本相似。
22.一種用于對(duì)圖像數(shù)據(jù)中的噪聲建模的方法，包括 經(jīng)由處理器確定針對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差； 經(jīng)由所述處理器基于所述噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差和全局算法確定所述圖像數(shù)據(jù)中的第一組離群值；以及 經(jīng)由所述處理器基于一組正常值確定噪聲分布，所述正常值是基于所述第一組離群值確定的。
23.根據(jù)權(quán)利要求22所述的方法，還包括 基于所述一組正常值和局部算法確定第二組離群值；以及 基于第二組正常值細(xì)化所述噪聲分布，所述第二組正常值是基于所述第二組離群值確定的。
24.一種用于從圖像數(shù)據(jù)去除噪聲的方法，包括 經(jīng)由處理器將一個(gè)或多個(gè)模型擬合到所述圖像數(shù)據(jù)； 經(jīng)由所述處理器識(shí)別所述一個(gè)或多個(gè)模型中能夠從所述圖像數(shù)據(jù)去除噪聲，同時(shí)保留所述圖像數(shù)據(jù)中表示被掃描對(duì)象或受檢者的結(jié)構(gòu)的模型；以及 經(jīng)由所述處理器采用所識(shí)別的模型從所述圖像數(shù)據(jù)去除噪聲并生成噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)。
25.根據(jù)權(quán)利要求24所述的方法，還包括 基于先前迭代中識(shí)別的模型識(shí)別所述模型作為能夠從所述圖像數(shù)據(jù)去除噪聲同時(shí)保留所述結(jié)構(gòu)的模型。
26.根據(jù)權(quán)利要求24到25中的任一項(xiàng)所述的方法，還包括 基于預(yù)定的噪聲閾值確定第一模型是否有效減小了噪聲； 如果所述第一模型滿足所述預(yù)定噪聲閾值，采用所述第一模型；以及 如果所述第一模型不滿足所述預(yù)定噪聲閾值，采用第二模型。
27.—種方法,包括 經(jīng)由處理器獲得較低劑量圖像數(shù)據(jù)； 經(jīng)由所述處理器獲得噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)，其中，基于所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)或用于生成所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)的投影數(shù)據(jù)生成所述噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)；以及 經(jīng)由所述處理器基于所述較低劑量圖像數(shù)據(jù)和所述噪聲減小的圖像數(shù)據(jù)生成增強(qiáng)圖像質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。
全文摘要
一種方法包括基于較低劑量圖像數(shù)據(jù)和預(yù)定圖像質(zhì)量閾值生成增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)，其中，增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量與較高劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量基本相似，以及一種系統(tǒng)包括圖像質(zhì)量增強(qiáng)器(128)，其基于較低劑量圖像數(shù)據(jù)和預(yù)定圖像質(zhì)量閾值生成增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)，其中，增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量與較高劑量圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量基本相似。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102667852SQ201080053249
公開(kāi)日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2010年10月29日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月25日
發(fā)明者A·格林高茲, J·維格特, K·M·布朗, L·戈申, S·扎比奇 申請(qǐng)人:皇家飛利浦電子股份有限公司