一種低劑量能譜ct圖像處理方法
【專利摘要】一種低劑量能譜CT圖像重建方法，包括：（1）獲取成像對(duì)象在低劑量射線下的能譜CT圖像的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)，并同時(shí)獲取相應(yīng)的校正參數(shù)，系統(tǒng)矩陣及系統(tǒng)電子噪聲的方差；（2）根據(jù)步驟（1）中的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)滿足的統(tǒng)計(jì)特性和基物質(zhì)分解模型，構(gòu)建用于能譜CT圖像重建的數(shù)學(xué)模型；（3）利用廣義全變分作為正則化先驗(yàn)，結(jié)合步驟（2）得到的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建用于能譜CT圖像重建的目標(biāo)函數(shù)；（4）采用迭代算法對(duì)步驟（3）中構(gòu)建的用于能譜CT圖像重建的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，完成能譜CT圖像重建。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)低劑量掃描協(xié)議下能譜CT圖像的優(yōu)質(zhì)重建。
【專利說(shuō)明】一種低劑量能譜CT圖像處理方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種醫(yī)學(xué)影像的圖像處理方法，特別涉及一種低劑量能譜CT圖像處 理方法。

【背景技術(shù)】
[0002]X射線計(jì)算機(jī)體層成像（x-rayComputedTomography,簡(jiǎn)稱CT)是一種利用X射 線與物質(zhì)的相互作用原理，對(duì)物質(zhì)內(nèi)部信息進(jìn)行成像的一種技術(shù)。CT因其在時(shí)間、空間與密 度分辨率上的卓越表現(xiàn)，已廣泛應(yīng)用于不同解剖部位的常規(guī)檢查與診斷，在人類疾病防治 及延長(zhǎng)平均壽命方面取得了巨大成就。
[0003] 然而，因受制于常規(guī)CT系統(tǒng)設(shè)計(jì)的缺陷，其成像依然存在諸多不足，主要包括：高 輻射劑量、強(qiáng)射束硬化與金屬偽影、低對(duì)比度組織區(qū)分度，以及僅能實(shí)現(xiàn)解剖成像，無(wú)法分 辨物質(zhì)成分、無(wú)法準(zhǔn)確的定量成像。
[0004] 隨著軟硬件技術(shù)的飛速發(fā)展，基于能譜積分探測(cè)器的雙能CT掃描技術(shù)和基于能 量分辨探測(cè)器的能量分辨探測(cè)技術(shù)使得能譜CT成像得到了實(shí)現(xiàn)。能譜CT不僅能夠得到物 質(zhì)內(nèi)部衰減系數(shù)的信息，也可以用過(guò)重建得到物質(zhì)組成的信息，一種典型的結(jié)果就是物質(zhì) 的等效特征密度。由于能譜CT具有更好的物質(zhì)區(qū)分能力，因此具有廣泛的應(yīng)用前景：骨密 度測(cè)量、PET的衰減矯正、骨髓成分分析等。另外，能譜CT可以解決常規(guī)CT成像存在的諸 多缺陷，如降低輻射劑量、抑制射束硬化與金屬偽影、增強(qiáng)軟組織對(duì)比度、獲取物質(zhì)成分信 息等。
[0005] 在高分辨率成像情況下，能譜CT圖像重建問(wèn)題是一個(gè)非線性的反問(wèn)題，具有非線 性性、多解性與高維數(shù)等特點(diǎn)，難以直接求解。相關(guān)的重建方法的研究始于上個(gè)世紀(jì)七十年 代。現(xiàn)有的求解方法大致可以分為兩類：投影域分解法和圖像域分解法。投影域分解法先 在投影域分解出基物質(zhì)的投影數(shù)據(jù)，然后利用濾波反投影（filteredbackprojection，簡(jiǎn) 稱FBP)方法進(jìn)行重建得到基物質(zhì)的密度圖像。該方法步驟簡(jiǎn)單，但僅僅使用于高低能譜幾 何參數(shù)一致掃描模式，即沿著每個(gè)投影角度，均可以采集到高低能量下兩種投影數(shù)據(jù)。圖像 域分解法先用傳統(tǒng)FBP方法分別重建出物體的高能和低能衰減系數(shù)圖像，然后對(duì)重建圖像 在圖像域進(jìn)行線性組合重建出基物質(zhì)的密度圖像。圖像域分解法是一種近似成像方法，在 分解成像時(shí)忽略了能譜投影的乘積項(xiàng)，所重建的基物質(zhì)的密度圖像有嚴(yán)重偽影。然而，這兩 種方法的結(jié)果都容易受到噪聲的影響，這樣會(huì)導(dǎo)致最終基物質(zhì)的密度圖像不準(zhǔn)確。
[0006] 因此，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)不足，提供一種能提高基物質(zhì)密度圖像的圖像質(zhì)量，可以實(shí)現(xiàn) 低劑量掃描協(xié)議下能譜CT圖像的優(yōu)質(zhì)重建的低劑量能譜CT圖像處理方法以克服現(xiàn)有技術(shù) 不足甚為必要。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處而提供一種低劑量能譜CT圖像處理 方法，可以提高基物質(zhì)密度圖像的圖像質(zhì)量，能夠?qū)崿F(xiàn)低劑量掃描協(xié)議下能譜CT圖像的優(yōu) 質(zhì)重建。
[0008] 本發(fā)明的上述目的通過(guò)如下技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)。 提供一種低劑量能譜CT圖像重建方法，包括如下步驟， (1) 獲取成像對(duì)象在低劑量射線下的能譜CT圖像的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投 影數(shù)據(jù)，并同時(shí)獲取相應(yīng)的校正參數(shù)，系統(tǒng)矩陣及系統(tǒng)電子噪聲的方差； (2) 根據(jù)步驟（1)中的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)滿足的統(tǒng)計(jì)特性和基 物質(zhì)分解模型，構(gòu)建用于能譜CT圖像重建的數(shù)學(xué)模型； (3) 利用廣義全變分作為正則化先驗(yàn)，結(jié)合步驟（2)得到的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建用于能譜CT 圖像重建的目標(biāo)函數(shù)； (4) 采用迭代算法對(duì)步驟（3)中構(gòu)建的用于能譜CT圖像重建的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，完 成能譜CT圖像重建。
[0009]優(yōu)選的，上述步驟（1)還設(shè)置有配準(zhǔn)處理步驟，具體是： 判斷所得到的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)是否存在位置偏移，當(dāng)存在位 置偏移時(shí)采用數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的方法將低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)處理。
[0010] 優(yōu)選的，上述步驟（2)中的基物質(zhì)分解模型為： 物質(zhì)對(duì)x光子的物質(zhì)衰減系數(shù)通過(guò)任何兩個(gè)物質(zhì)即基物質(zhì)對(duì)的線性物質(zhì)衰減 系數(shù)來(lái)表示：

【權(quán)利要求】
1. 一種低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：包括如下步驟， (1) 獲取成像對(duì)象在低劑量射線下的能譜CT圖像的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投 影數(shù)據(jù)，并同時(shí)獲取相應(yīng)的校正參數(shù)，系統(tǒng)矩陣及系統(tǒng)電子噪聲的方差； (2) 根據(jù)步驟（1)中的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)滿足的統(tǒng)計(jì)特性和基 物質(zhì)分解模型，構(gòu)建用于能譜CT圖像重建的數(shù)學(xué)模型； (3)利用廣義全變分作為正則化先驗(yàn)，結(jié)合步驟（2)得到的數(shù)學(xué)模型構(gòu)建用于能譜CT 圖像重建的目標(biāo)函數(shù)； (4)采用迭代算法對(duì)步驟（3)中構(gòu)建的用于能譜CT圖像重建的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，完 成能譜CT圖像重建。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（1)還設(shè)置有配準(zhǔn)處理步驟，具體是： 判斷所得到的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)是否存在位置偏移，當(dāng)存在位 置偏移時(shí)采用數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的方法將低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（2)中的基物質(zhì)分解模型為： 物質(zhì)對(duì)x光子的物質(zhì)衰減系數(shù)通過(guò)任何兩個(gè)物質(zhì)即基物質(zhì)對(duì)的線性物質(zhì)衰減 系數(shù)來(lái)表示：
?分別是兩個(gè)物 質(zhì)的線性物質(zhì)衰減系數(shù)，q和CV分別是所需要的基物質(zhì)的密度，且Cp 的值與X光 子的能量無(wú)關(guān)； 根據(jù)基物質(zhì)分解模型，對(duì)于步驟（1)能譜CT的高能量CT投影數(shù)據(jù)和低能量CT投影數(shù) 據(jù)，對(duì)應(yīng)的物質(zhì)衰減系數(shù)的表達(dá)式為：
，其中沒(méi)表示高能， Z表示低能， 定義物質(zhì)衰減系數(shù)矩陣
，基物質(zhì)線性物質(zhì)衰減系數(shù)矩陣
，基物質(zhì)密度矩陣
步驟（1)中的低能量CT投影數(shù)據(jù)和高能量CT投影數(shù)據(jù)分別進(jìn)行對(duì)數(shù)變換后的線積分 投影數(shù)據(jù)滿足近似高斯分布，所述步驟（2)中建立的數(shù)學(xué)重建模型的數(shù)據(jù)項(xiàng)為：
其中C表示待重建能譜基物質(zhì)密度矩陣，
，G表示系統(tǒng)矩陣，J表示基 物質(zhì)線性衰減系數(shù)矩陣，
表示克羅內(nèi)科積； 產(chǎn)是步驟（1)中獲得的能譜CT中高能量投影數(shù)據(jù)和低能量投影數(shù)據(jù)分別進(jìn)行對(duì)數(shù)變換 后的數(shù)據(jù)矩陣，數(shù)學(xué)表達(dá)為

,II表示對(duì)角線元素為的對(duì)角矩陣，
分別表示相應(yīng)于高能量和低能量i探測(cè)單元的方差。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（3)中正則化先驗(yàn)構(gòu)建的具體過(guò)程是： 使用二階廣義全變分作為先驗(yàn)，二階廣義全變分定義式為：
其中為非負(fù)加權(quán)系數(shù)；v為廣義全變分引入的輔助參數(shù)，并取
表示對(duì)稱梯度算子，其中V表示梯度算子，I*表示矩陣轉(zhuǎn)置運(yùn) 算。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（3)中的重建圖像的目標(biāo)函數(shù)⑩(C)為：
其中
，r表示矩陣轉(zhuǎn)置運(yùn)算，#和爲(wèi)是正則化參數(shù)，病和爲(wèi)用于 刻畫(huà)廣義全變分正則化強(qiáng)度。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：所述步驟（4)中 的迭代算法為交替最小化方法。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于： 所述步驟（4)中的交替最小化方法的計(jì)算過(guò)程為：引入公式和公式<52進(jìn)行交替 迭代直至收斂，
其中/^'是一個(gè)引入的向量值，K表示迭代次數(shù)； 具體迭代過(guò)程按照如下步驟進(jìn)行： (4. 1)令K=0,根據(jù)初始值根據(jù)公式Q1求解pV1 ; (4. 2)將步驟（4. 1)獲得的pk_1代入公式Q2求解f卜1 ; (4. 3)判斷是否迭代終止，如果迭代終止，以步驟（4. 2)所獲得的結(jié)果為最終重建的基 物質(zhì)的密度圖像；否則進(jìn)入步驟（4. 4); (4. 4)令K=K+1，將步驟（4. 1)、（4. 2)得到的F 、Ck_ 1代入公式Q1、公式Q2,重新進(jìn) 入步驟（4. 1)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：步驟（4. 1)采用 拋物替代算法求解。
9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：步驟（4. 2)采用 Chambo11e-Pock算法求解。
10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的低劑量能譜CT圖像重建方法，其特征在于：步驟（4. 3)的終 止條件是：當(dāng)
時(shí)，迭代終止。
【文檔編號(hào)】G06T11/00GK104408758SQ201410634345
【公開(kāi)日】2015年3月11日 申請(qǐng)日期:2014年11月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月12日
【發(fā)明者】馬建華, 曾棟, 黃靜, 張華 , 陳武凡 申請(qǐng)人:南方醫(yī)科大學(xué)