CN1918600A - 截面图像处理设备和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于处理基于C形臂的体成像中的重构的3D图像(I)的设备和方法，这种重构的3D图像通常表现出由不一致投影数据造成的空间上缓慢变化的不均匀态。为了修正图像(I)，提出了一种回顾式的均匀化处理过程。基于其灰度值，将图像(I)分割(11，12)成主要种类，比如骨骼、组织和空气。然后仅仅将组织区域(M)用作基础，以便拟合(14)代表杯突或其它不均匀态的平滑形状的空间上缓慢变化的2D基线(B)。最后从原始切片(I)中减掉所估测的2D基线的反转，以修正不均匀态。

Description

截面图像处理设备和方法

技术领域

本发明涉及处理由对象的X射线投影重构的(最好是由锥面束投影重构的)截面图像的方法和设备。

背景技术

基于C形臂的体成像中的重构3D截面图像通常在空间上表现出由各种不同原因引起的不一致的投影数据造成的缓慢变化的不均匀态。首先，散射辐射构成了主要问题之一。尤其对于具有大锥角并且因此具有大受照射区域的系统几何结构，比如基于C形臂的体成像，散射辐射会产生加在期望检测到的信号上的明显背景，并且这样会有明显的杯突(cupping)形状的不均匀态出现在重构体内。不均匀态的其它源是射束硬化(杯突)和不充分截断校正(杯突和反杯突)。

在将密集灰度级窗口应用于重构3D图像中所观看的切片以便找出低对比度细节时，不均匀态造成感兴趣的区域的各部分要么低于要么高于所应用窗口的边缘。因此在存在不均匀态的情况下，很难找出低对比度细节。

抗散射网格降低了检测到的散射辐射的量，但是由于额外地增大了信号噪声比，这样的降低对于用于体成像的典型系统几何结构而言并不充分。已经提出了多种不同的针对基于投影的散射补偿的算法(参见Maher K.P.，Malone J.F.的“Computerized scatter correction indiagnostic radiology”，Contemporary Physics，vol.38，no.2，第131-148页，1997)，但是难于实现精确的定量散射估算。象投影的椭圆扩展(R.M.Lewitt的“Processing of incompletemeasurement data in computed tomography”，Med.Phys.，vol.5，no.5，第412-417页，1979)中介绍的)这样的截断校正方案能够防止FOV边界处出现严重的遮蔽伪像，但是不能完全校正全局遮蔽。射束硬化校正是可行的，但是要求对采集参数有很深的了解，通常是不可能实现的。

基于这一情况，本发明的目的是提供改善受不均匀态影响的截面X射线图像的简单手段。

发明内容

这一目的是通过具有权利要求1的特征的设备和具有权利要求10的特征的方法来实现的。优选实施方式是从属权利要求的技术方案。

按照本发明的设备适用于对象的截面图像的处理，其中这些截面图像是由从不同方向采集到的对象的X射线投影重构而来的，该设备可选地用于执行来自所述投影的截面图像的重构或者可以另外接收已经重构好的截面图像以备进一步处理。在考虑截面图像的情况下，该设备适用于执行下列步骤：

-确定至少近似描述出图像的在空间上缓慢变化的伪像的基线函数。将会更加详细地解释，这种种类的伪像对于由X射线投影重构得来的一类截面图像是相当典型的。

-通过在所述基线函数的辅助下对原始截面图像进行补偿，例如，通过将基线函数从原始图像中减掉，来计算经过修正的截面图像。

该设备具有(近似)修正某些缓慢变化的伪像的优点，其中该修正尤其使小灰度值窗口的观察成为可能。因为该设备并不试图在各个投影层上修正伪像，而是处理整个重构截面图像，因此它还具有运算相当快的优点。

由该设备处理的截面图像可以是穿过象人体之类的对象的二维截面，或者可以是三维的并且代表对象内感兴趣的体。在这两种情况下，基线函数都具有与原始截面图像相同的维度。在三维截面图像的情况下，基线函数可以由独立的二维基线函数组成，其中这些二维基线函数中的每一个是为来自原始三维截面图像的二维切片求得的。在这种情况下，最好将独立二维基线函数在相邻切片中彼此拟合，以便在整个体上实现平滑的函数。

按照设备的优选实施方式，确定基线函数包括下列两个子步骤：

-从原始截面图像中分割区域，在所述区域中，重构的X射线密度处于给定的间隔内。这一间隔具体可以包括水的X射线密度，从而所分割的区域相当于主要包括水的对象区域。

-仅仅基于与所述所分割的区域相对应的数据确定基线函数。最好该分割之后跟着侵蚀(erosion)的操作，以便避免在所分割的区域的边界处出现造成误导的结果。

对截面图像的某些区域进行针对基线函数的搜索的限制在象人脑之类的生物对象的图像中尤其效果良好。在这种情况下，可以将图像粗略地细分为三类，即，骨骼、空气和软组织，后者在其属性上近似相当于水的属性。于是可以将组织区域用作所期望的基线函数的计算的参考区域。

在上面介绍的本发明的优选实施方式中，基线函数是通过对所分割的区域中的数据拟合参数模型函数来确定的。该模型函数可以具体是多项式(最好是4阶到6阶多项式)和/或样条函数(splinefunction)。

按照计算所分割的区域的设备的另一种实施方式，基线函数是通过对所分割区域内的数据进行低通滤波来确定的。这种方法尤其适合于所分割的区域在空间上分布在整个图像区域上的情况，从而低通滤波将能够填充它们之间的空隙。

再另一种确定基线函数的方法是基于频谱滤波。在这种情况下，该设备适用于执行下列步骤：

-对截面图像进行频谱分析(例如，三维傅立叶分解)，或者，在设备对图像分割的情况下，分析截面图像的所分割的区域。

-仅仅由结果得到的频谱的较低频率分量组成基线函数。

这样的设备的优点是，它可以利用现有的算法和软件库来进行图像的频谱处理。

按照该设备的另一种实施方式，在原始截面图像中分割出对象之外的图像区域，并且在那里不进行原始图像的修正(即，在这些区域内，将基线函数设置为零)。这样，结果的稳定性得到了提高。

该设备可以具体包括用于产生对象的X射线投影的旋转锥面束X射线装置。于是可以将这些投影用于重构由该设备加以进一步处理的截面图像。尤其是，在锥面束X射线投影中，有相当于大的不均匀态伪像的影响需要加以修正。

本发明此外还包括处理由来自不同方向的对象的X射线投影重构得来的截面图像的方法，包括下列步骤：

a)确定描述截面图像在空间上缓慢变化的伪像的基线函数；

b)通过在所述基线函数的辅助下对截面图像进行补偿来计算经过修正的图像。

该方法按照一般形式包括能够由上面介绍的那种类型的设备执行的步骤。因此，对于与该方法的细节、优点和改进有关的更多信息，请参见前述说明。

总之，本发明提出了一种回顾式(retrospective)的均匀化处理。按照优选实施方式，根据灰度值将重构体分割为骨骼、组织和空气，并且将组织区域用作基础，以便拟合代表杯突或其它不均匀态的平滑形状的空间上缓慢变化的基线函数。最后，从原始切片中减掉所估测的基线的反转(inverse)，以修正不均匀态。

除了计算速度快之外，所提出的方法的另一个优点是，相对于基于投影的修正方案，回顾式均匀化并不必须需要详细了解系统或采集参数。

从下文中介绍的(多个)实施方式中，本发明的这些和其它方面将会变得显而易见，并且将参照下文中介绍的(多个)实施方式解释说明本发明的这些和其它方面。

附图说明

在下面，将在附图的帮助下借助实例对本发明进行介绍，其中：

附图1是按照本发明的均匀化算法的示意图；

附图2-5表示均匀化算法的不同阶段中简单实例切片的处理。

具体实施方式

附图2表示穿过圆柱形测试体的简单截面图像I，包括镶嵌在中等灰度值的“组织”中的深暗和明亮结构(分别代表人体内的空气和骨骼)。而且，还有一些对比度相对于“组织”较小的结构和空间上缓慢变化的不均匀态。在附图2的下半部分中，给出了沿着穿过图像(在y＝200处)的水平线的灰度值分布的曲线图。当将密集灰度等级窗口应用于重构的3D图像的切片以便找出低对比度细节的时候，不均匀态造成感兴趣的区域的各部分要么低于要么高于所应用窗口的边缘。因此在存在不均匀态的情况下很难找出低对比度细节。

本发明的基本思想是，首先在3D体的各个切片内找出代表杯突或其它不均匀态的平滑形状的在空间上缓慢变化的2D基线，其次从原始图像中减掉这一基线。

为了找出基线，必须要解决两个主要问题。首先，要确定可以用作基线的支持点的一组体元，其次，要找出穿过这些点的良好拟合。可以通过根据体元的灰度值将所有体元分为三种主要的物质种类：空气、组织和骨骼，来找出支持点的适当选择。由于人体主要由具有接近于水的线性衰减系数的组织构成，因此这可以通过应用水的线性吸收系数附近的阈值来完成。水的线性吸收系数的值可以通过根据所应用的X射线频谱计算这个值或者通过应用于3D图像的统计方法来获得。

要想找出穿过所有无规律分布的支持点的拟合，可以使用数种方法，例如，基于低通滤波、多项式和样条拟合或者拟合任意参数函数。主要的要求是对平滑形状进行全局建模和不跟随局部边缘。通过选择函数，可以考虑特定应用的现有知识。这些信息可以是，例如，不均匀态的典型形状、区域或灰度级强度，这些信息可以由以前的特定于应用的实例拟合来得出。最后，从原始切片中减掉所估测的杯突基线，来修正不均匀态。所提出的回顾式均匀化算法的优点之一是，并非必须需要详细了解系统或采集参数。

在附图1中概略画出了所提出的均匀化算法的实现方式实例。在附图2-5中针对简单的数学实例切片给出了表示该算法的不同步骤的图像。

该算法可以由与锥面束CT(未示出)之类的成像设备相连的计算机1执行。该计算机将会配备用于执行由附图1的流程图表示的算法的软件。

在方框10中，该算法接收作为输入的原始截面图像I(例如，三维图像的切片)。在方框11中，通过考虑原始重构体的杯突，将介于-200HU与+50HU之间的阈值窗口应用于图像I。由于在组织与骨骼之间或组织与空气之间的边缘处，会出现灰度值的急剧跃变，这些急剧跃变部分处于阈值窗口内但是对基线估测无益，这些边界点是在方框12中通过形态侵蚀算法估测出来的。从原始切片I开始，在方框13中这样实现了选择为“正当组织”的体元的结果得到的掩模M，并且针对附图2的实例切片在附图3中示出。

在方框14中通过对数据拟合六阶的二维多项式来计算穿过掩模M的所有支持点的拟合。在附图4中针对附图2的实例切片示出了方框15所得到的基线B。不管多项式函数的高阶，由于有大量可用支持点，故而实现了稳定的结果。为了避免被成像对象外部拟合的稳定性问题，在方框16中通过应用之后跟着四相邻值连通性算法的第二阈值来对对象的区域进行分割。最后，从原始切片中减掉所估测的基线，来修正不均匀态，并且可以按照下列公式将图像的灰度值转换为任意目标值，比如水的灰度值：

            I^*(x，y)＝I(x，y)-B(x，y)+μ

其中μ是预定常数，例如，代表“水”的灰度值。结果是方框17中的经过修正的图像I^*或者针对附图2的实例切片的附图5。注意，均匀化算法并不是用来还原确切的霍斯菲耳德氏(Hounsfield)单位。而是，它的用途是提高低对比度细节的可检测性，以便于密集灰度级窗口的应用。

也可以在3D空间中应用类似的过程。仅有的差别是，不是单独针对各个2D切片来拟合基线函数，而是直接在3个维度上进行联合拟合。所介绍的方法的另一种扩展是对需要用于背景形状的类似函数的相邻切片的结果进行比较。

杯突的平滑形状的估测另外也可以借助傅立叶分解并且仅仅考虑前几个傅立叶分量来完成。取决于数据，这不用所介绍的分割或不对分割的图像M实施就可以完成。

最后指出，在本申请中，术语“包括”并不排除其它单元或步骤，“一”或“一个”并不排除多个，并且单独一个处理器或其它单元可以完成多个装置的功能。而且，权利要求中的附图标记不应理解为对它们范围有限定作用。

Claims (10)

1.用于处理由来自不同方向的对象的X射线投影重构得来的截面图像(I)的设备，该设备适用于执行下列步骤：a)确定描述截面图像(I)在空间上缓慢变化的伪像的基线函数(B)；b)通过在所述基线函数(B)的辅助下对原始截面图像(I)进行补偿来计算经过修正的图像(I^*)。

2.按照权利要求1所述的设备，其特征在于，截面图像(I)代表三维体，并且相应的三维基线函数(B)由为截面图像(I)的二维切片求得的独立的二维基线函数组成。

3.按照权利要求1所述的设备，其特征在于，确定基线函数(B)包括步骤：a)从截面图像(I)中分割出多个区域(M)，在所述区域内，重构的X射线密度处于给定间隔内；b)仅仅基于所述所分割的区域(M)的数据确定基线函数(B)。

4.按照权利要求3所述的设备，其特征在于，基线函数(B)是通过对所分割的区域(M)内的数据拟合参数模型函数来确定的。

5.按照权利要求4所述的设备，其特征在于，参数模型函数是样条函数和/或多项式，最好是六阶多项式。

6.按照权利要求3所述的设备，其特征在于，基线函数是通过对所分割的区域(M)内的数据进行低通滤波来确定的。

7.按照权利要求1所述的设备，其特征在于，基线函数是通过a)对截面图像(I)或截面图像的所分割的区域(M)进行频谱分析；b)仅仅由结果得到的频谱的较低频分量组成基线函数来确定的。

8.按照权利要求1所述的设备，其特征在于，分割对象外部的图像区域并且将其排除出用基线函数(B)进行的修正。

9.按照权利要求1所述的设备，其特征在于，它包括用于产生对象的X射线投影的旋转锥面束X射线装置。

10.处理由来自不同方向的对象的X射线投影重构得来的截面图像(I)的方法，包括下列步骤：a)确定描述截面图像(I)在空间上缓慢变化的伪像的基线函数(B)；b)通过在所述基线函数(B)的辅助下对原始截面图像(I)进行补偿来计算经过修正的图像(I^*)。

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