重建內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種重建內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的方法及系統(tǒng)，所述方法包括：(a)使用CT設(shè)備掃描對象的內(nèi)部感興趣區(qū)域；(b)獲取通過內(nèi)部感興趣區(qū)域的所有射線投影形成的投影圖像，并獲取所述投影圖像的噪聲權(quán)值矩陣；(c)基于所述投影圖像、所述噪聲權(quán)值矩陣以及表示CT設(shè)備的系統(tǒng)參數(shù)的系統(tǒng)矩陣來構(gòu)建關(guān)于內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的重建模型；(d)通過對所述重建模型進(jìn)行優(yōu)化求解來獲取重建的內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像。在根據(jù)本發(fā)明示例性實(shí)施例的重建內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的方法中，不需要內(nèi)部ROI中存在一個(gè)已知的區(qū)域，對含噪聲的數(shù)據(jù)魯棒性好，適用范圍更廣。
【專利說明】重建內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明總體說來涉及成像【技術(shù)領(lǐng)域】。更具體地講，涉及一種重建內(nèi)部感興趣區(qū)域 圖像的方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 在實(shí)際工程應(yīng)用中，受技術(shù)和成本限制，探測器的尺寸是有限的，常常遇到被檢測 物體尺寸過大，導(dǎo)致掃描視野（FOV)無法完全覆蓋物體，而我們感興趣的待成像區(qū)域一般 都位于物體的內(nèi)部，例如在牙科CT成像方面，牙科醫(yī)生感興趣的往往是牙齒而不是整個(gè)頭 部，因此就可能會(huì)出現(xiàn)感興趣區(qū)域（Region-0f-Interest，R0I)成像問題。ROI成像被認(rèn)為 是降低CT輻射劑量的有效方法。不同于一般的ROI成像，內(nèi)部ROI成像問題則更為復(fù)雜， FOV只覆蓋R0I，并且ROI完全位于物體內(nèi)部，因此，投影數(shù)據(jù)在任意角度下都是截?cái)嗟?，?問題又稱為CT內(nèi)部問題，成為國際上CT理論研宄的熱點(diǎn)。內(nèi)部ROI成像是一個(gè)經(jīng)典的不 完備數(shù)據(jù)重建問題，部分研宄表明其不存在唯一解。
[0003] 但最近的研宄成果表明，在滿足一定先驗(yàn)條件的前提下，內(nèi)部ROI成像是存在唯 一且穩(wěn)定解的。根據(jù)先驗(yàn)條件的不同，成像方法一般分為以下兩大類：
[0004] (1)若內(nèi)部ROI內(nèi)存在一個(gè)圖像已知的區(qū)域，利用通過內(nèi)部ROI的所有射 線投影，可精確重建該內(nèi)部ROI的圖像（出自文獻(xiàn)：H.Kudo,etal.，Tinyapriori knowledgesolvestheinteriorproblemincomputedtomography.Phys.Med. Biol.，2008. 53(9) :p. 2207-2231)。該方法假設(shè)ROI區(qū)域內(nèi)部有一個(gè)子區(qū)域是已知的，沿著 PI線求Hilbert變換，然后利用凸集投影子集（ProjectionOntoConvexSet，P0CS)或奇 異值分解（Singlevaluedecomposition，SVD)算法實(shí)現(xiàn)內(nèi)部ROI精確重建。其中，POCS 算法更易于添加約束信息，SVD算法計(jì)算效率更高。無論是哪種算法，都需要增加先驗(yàn)知識， 但是在實(shí)際工程應(yīng)用中一般很難獲得已知子區(qū)域信息，而且使用的X射線源一般都不是單 一能量的，因此，受X射線束硬化等影響，重建得到的物體內(nèi)部ROI的CT值不僅僅和該ROI 區(qū)域的物質(zhì)材料有關(guān)系，同時(shí)也和該ROI外的物質(zhì)材料相關(guān)，所以，即使已知ROI內(nèi)部物質(zhì) 的材料也無法準(zhǔn)確估計(jì)其重建的CT值，從而使該方法在臨床應(yīng)用上受限。
[0005] (2)若ROI是分段常數(shù)或者分段多項(xiàng)式，利用通過內(nèi)部ROI的所有射線投影，可精 確重建該內(nèi)部ROI(出自文獻(xiàn)：H.Y.Yu,andG.Wang,Compressedsensingbasedinterior tomography.PhysMedBiol, 2009. 54(9) :ρ· 2791-2805)。該方法首先采用代數(shù)迭代重建 算法（AlgebraicReconstructionTechnique，ART)或者聯(lián)合代數(shù)重建（Simultaneous AlgebraicReconstructionTechnique，SART)算法重建出一副圖像，然后對該圖像進(jìn)行全 變分（TotalVariation，TV)最小化或者高階TV最小化，可消除由于數(shù)據(jù)截?cái)嗨氲膫?影和誤差，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)ROI精確重建。該方法簡單，易于實(shí)現(xiàn)，且不需要已知子區(qū)域信息。但 是該方法假定ROI分段常數(shù)或者分段多項(xiàng)式，因此對噪聲數(shù)據(jù)敏感。在實(shí)際應(yīng)用中，臨床上 很多數(shù)據(jù)都含有一定噪聲，尤其是在低劑量掃描情況下，數(shù)據(jù)含有大量噪聲。其重建所用的 ART算法最顯著的缺點(diǎn)是沒有對數(shù)據(jù)噪聲進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模。若對含有噪聲的圖像進(jìn)行TV最小 化，并不能滿足該方法所要求的ROI是分段常數(shù)或者分段多項(xiàng)式的條件，進(jìn)而不能完全實(shí) 現(xiàn)ROI精確重建。
[0006] 因此，現(xiàn)有的重建內(nèi)部ROI的圖像的方法都有一定的局限性，例如，要求內(nèi)部ROI 中存在一個(gè)已知的區(qū)域，臨床應(yīng)用受限；或者要求ROI是分段常數(shù)或者分段多項(xiàng)式，對含噪 聲的數(shù)據(jù)敏感。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于提供一種重建內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的方法，該方法不需要內(nèi)部 ROI中存在一個(gè)已知的區(qū)域，對含噪聲的數(shù)據(jù)的魯棒性較好。
[0008] 本發(fā)明的一方面提供一種重建內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的方法，包括：(a)使用CT設(shè) 備掃描對象的內(nèi)部感興趣區(qū)域；(b)獲取通過內(nèi)部感興趣區(qū)域的所有射線投影形成的投影 圖像，并獲取所述投影圖像的噪聲權(quán)值矩陣；（c)基于所述投影圖像、所述噪聲權(quán)值矩陣以 及表示CT設(shè)備的系統(tǒng)參數(shù)的系統(tǒng)矩陣來構(gòu)建關(guān)于內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的重建模型；（d)通 過對所述重建模型進(jìn)行優(yōu)化求解來獲取重建的內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像。
[0009] 在上述方法中的步驟（C)中構(gòu)建的重建模型可表示為：
[0010]Φ(X)= (y_Ax) 1ET1 (y-Αχ) +λTV(X)，
[0011] 其中，y表示用于指示所述投影圖像的矩陣，χ表示用于指示當(dāng)前的內(nèi)部感興趣區(qū) 域圖像的矩陣，A表示用于指示CT設(shè)備的系統(tǒng)參數(shù)的系統(tǒng)矩陣，B表示所述噪聲權(quán)值矩陣， 表示噪聲權(quán)值矩陣B的逆運(yùn)算，T表示關(guān)于矩陣的轉(zhuǎn)置運(yùn)算符，TV(χ)表示χ的全變分函 數(shù)，λ為預(yù)設(shè)的正則化系數(shù)。
[0012] 在上述方法中，系統(tǒng)矩陣A可通過采用射線驅(qū)動(dòng)方法、像素驅(qū)動(dòng)方法或面積驅(qū)動(dòng) 方法來獲得。
[0013] 在h沭方法中，TV(X)可表示為：
[0014]

【權(quán)利要求】
1. 一種重建內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的方法，其特征在于，包括： (a) 使用CT設(shè)備掃描對象的內(nèi)部感興趣區(qū)域； (b) 獲取通過內(nèi)部感興趣區(qū)域的所有射線投影形成的投影圖像，并獲取所述投影圖像 的噪聲權(quán)值矩陣； (c) 基于所述投影圖像、所述噪聲權(quán)值矩陣以及表示CT設(shè)備的系統(tǒng)參數(shù)的系統(tǒng)矩陣來 構(gòu)建關(guān)于內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的重建模型； (d) 通過對所述重建模型進(jìn)行優(yōu)化求解來獲取重建的內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（c)構(gòu)建的重建模型表示為： (X) = (y_Ax)tET1 (y_Ax) + 入TV(X)， 其中，y表示用于指示所述投影圖像的矩陣，x表示用于指示當(dāng)前的內(nèi)部感興趣區(qū)域圖 像的矩陣，A表示用于指示CT設(shè)備的系統(tǒng)參數(shù)的系統(tǒng)矩陣，B表示所述噪聲權(quán)值矩陣，表 示噪聲權(quán)值矩陣B的逆運(yùn)算，T表示關(guān)于矩陣的轉(zhuǎn)置運(yùn)算符，TV(X)表示X的全變分函數(shù)， 入為預(yù)設(shè)的正則化系數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，系統(tǒng)矩陣A通過采用射線驅(qū)動(dòng)方法、像素 驅(qū)動(dòng)方法或面積驅(qū)動(dòng)方法來獲得。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，TV(X)表示為：
其中，xs，t表示X中位于第s行、第t列的元素，Xs_1;t表示X中位于第s-1行、第t列的 元素，表示X中位于第s行、第t-1列的元素，S為預(yù)設(shè)的常數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，在步驟（d)中，通過基于梯度下降、 共軛梯度或拋物替代的迭代運(yùn)算來對重建模型進(jìn)行最小化求解，以獲取重建的內(nèi)部感興趣 區(qū)域圖像。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在基于梯度下降的迭代運(yùn)算中，迭代關(guān)系 式表示為：
其中，n表示預(yù)設(shè)的指示迭代收斂速度的加速因子：
表示B 的逆運(yùn)算結(jié)果，T表示關(guān)于矩陣的轉(zhuǎn)置運(yùn)算符，n表示迭代運(yùn)算的次數(shù)，#和X^分別表示 用于指示第n次和第n-1次迭代運(yùn)算下的內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的矩陣。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在步驟（d)中，當(dāng)滿足終止條件時(shí)，停止迭 代運(yùn)算，其中，終止條件為以下條件中的任意一個(gè)：迭代運(yùn)算的次數(shù)達(dá)到預(yù)定次數(shù)、相鄰兩 次迭代運(yùn)算對應(yīng)的內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的預(yù)定屬性值的差值達(dá)到預(yù)定值、當(dāng)前的內(nèi)部感興 趣區(qū)域圖像達(dá)到預(yù)定質(zhì)量。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，X"的初始值X°表示為以下任意一項(xiàng)：元 素全為零的矩陣、元素全為1的矩陣、指示將所述投影圖像按濾波反投影方法重建的圖像 的矩陣。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（a)中，掃描對象的掃描方式為平 行束、扇束或錐束；掃描對象的掃描軌道為圓軌道、螺旋掃描軌道或多源靜態(tài)掃描軌道。
10. -種在CT設(shè)備中重建內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的系統(tǒng)，其特征在于，包括： 第一裝置，使用CT設(shè)備掃描對象的內(nèi)部感興趣區(qū)域； 第二裝置，獲取通過內(nèi)部感興趣區(qū)域的所有射線投影形成的投影圖像，并獲取所述投 影圖像的噪聲權(quán)值矩陣； 第三裝置，基于所述投影圖像、所述噪聲權(quán)值矩陣以及表示CT設(shè)備的系統(tǒng)參數(shù)的系統(tǒng) 矩陣來構(gòu)建關(guān)于內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像的重建模型； 第四裝置，通過對所述重建模型進(jìn)行優(yōu)化求解來獲取重建的內(nèi)部感興趣區(qū)域圖像。
【文檔編號】G06T5/00GK104504743SQ201410841129
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月30日
【發(fā)明者】張?zhí)N婉, 胡戰(zhàn)利, 梁棟, 鄭海榮 申請人:深圳先進(jìn)技術(shù)研究院