心脏锥面光束CT重建中条纹伪影的减少

摘要

在诊断成像系统(10)中，将二维投影数据采集到数据存储器(30)内。将该数据分类成在选定心脏相位期间采集的数据集。重装处理器(38)将投影数据重装成平行射线格式。基于与每个滤波器通道不同的每次读取和假设随机噪声减少因子的所计算的光子噪声，自适应滤波器(70)采用多个不同滤波器通道的每一个对平行射线格式数据进行滤波。卷积器(78)对由每个滤波器通道滤波的数据进行卷积。噪声减少因子处理器(84)确定由于对每个处于θ∈[0，7π)处的体素v做出贡献的读数的平均加权而产生的实际噪声减少因子。加权处理器(90)基于通道噪声减少因子和实际噪声减少因子对来自每个滤波器通道的卷积数据进行加权。背投器(98)对合并的加权投影总和进行背投以建立可以以人类可读格式显示的图像表示。

说明书

本发明涉及诊断成像技术。本发明尤其应用于对象心脏计算机断层摄影成像，并将具体参照该成像进行描述。然而，本发明还可应用于其它类型的计算机断层摄影成像、单光子发射计算机断层摄影(SPECT)、正电子发射断层摄影(PET)和三维X射线成像等。

通常，计算机断层摄影系统包括X射线源和绕待检查对象旋转的X射线检测器。用来自X射线源的X射线束从几个方向照射对象。X射线检测器在这些各自方向上接收穿过所述对象的X辐射并形成有问题的所述方向上衰减轮廓(profile)。该衰减轮廓表示由于沿在有问题的所述方向穿过对象的X射线路径的X射线散射和X射线吸收而产生的对象内入射X射线衰减。

CT图像质量经常由于自过度X射线量子噪声导致的条纹伪影而发生恶化。在滤波背投重建过程中，全部体素重建自在照射窗口内获得的射线。在近似锥面光束重建算法的框架中，投影空间内的每个采样映射成图像域内的直线。相邻线中的正负贡献被结合起来并且在最终图像中不出现直线。当这些贡献中包括噪声时，重建过程不再能够正确结合正负贡献且会导致线或线段，例如条纹。这些条纹使图像质量显著恶化并可湮没该区域的结构。

心脏锥面光束图像是采用相位选择算法进行重建的。典型地，为心脏图像生成选取心脏的具体相位。在重建过程中只采用在接近所选择相位时间，即在对应于同一心脏相位但在不同心动周期的时间内的点采集的数据。基于扫描参数，病人心率及其可变性、心脏选通窗口宽度和位置，采用可变周期数重建每个体素。落入心脏选通窗口和每个体素的照射窗口内的时间段决定为重建体积内每个体素获得的冗余数据量。在这些时间段期间，所采集的数据可具有非均匀角度分布，例如，从0至180度可能存在只有一个数据点对体素重建做出贡献的角度，而对于另一个角度，会有来自三个数据点的贡献。这种非均匀分布导致非均匀噪声并进而导致图案噪声条纹。

已提出了若干种抑制由过度光子噪声导致的条纹伪影的解决方案。一个解决方案是向被测衰减轮廓内的一些点施加自适应滤波器。这些滤波器只对由于病人解剖结构产生的噪声贡献中的差别以及剂量中的变化是自适应的。该滤波器被修改成用于补偿高吸收角度中较高X射线光子噪声。这些解决方案既未考虑用于相位选择性算法中的不均匀数据分布，也未考虑重建过程。

需要一种考虑读数噪声以及重建算法的相位选择性性质的抑制心脏锥面光束成像中条纹伪影的技术。本发明提出了克服前述局限性及其它局限性的方法和装置。

根据本申请的一个方面，公开一种诊断成像系统，包括：用于将投影数据重装(re-binning)成平行射线格式的装置；用多个不同滤波器通道的每一个对平行射线格式数据进行滤波的装置，每个通道具有不同的噪声衰减因子；用于对由每个滤波器通道滤波的数据进行卷积的装置；用于对角度θ∈[0，π)处的每个体素做出贡献的读数进行加权平均的装置；基于该加权平均确定实际噪声减少因子的装置；和用于基于通道的噪声减少因子和所确定的实际噪声减少因子对每个滤波器通道的卷积数据进行加权的装置。

根据本申请的另一个方面，公开一种校正锥面光束CT成像系统内的条纹伪影的方法。将投影数据重装成平行射线格式；用多个不同滤波器通道的每一个对平行射线格式数据进行滤波，每个通道具有不同的噪声衰减因子；对由每个滤波器通道滤波的数据进行卷积；对角度θ∈[0，π)处的每个体素做出贡献的读数进行加权平均；基于加权平均确定实际噪声减少因子；和基于通道的噪声减少因子和所确定的实际噪声减少因子对每个滤波器通道的卷积数据进行加权。

本发明的一个优点在于减少条纹伪影。

另一个优点在于通过体素噪声校正来消除体素的技术简单性。

另一个优点在于改进来自心脏的图像以及其它选通成像技术。

在阅读下列优选实施例的详细描述后，本发明的许多额外的优点和有益效果对本领域技术人员将变得更为明显。

本发明可采用各种部件和部件设置的形式，并可采用各种处理操作和处理操作设置的形式。附图仅用于解释说明优选实施例的目的而不是要限制本发明。

图1示意性示出包括根据本申请的自适应滤波过程的计算机断层摄影成像系统；和

图2示意性示出重建过程的一部分，在该重建过程中在独立滤波器通道内进行自适应滤波。

参见图1，成像系统10包括具有辐射源14的计算机断层摄影扫描器12，该辐射源14产生指向检查区域16的辐射束，优选为锥面或楔形束。该辐射束与设置在检查区域16内的成像对象的感兴趣区域相互作用并当其横越该感兴趣区域时被部分吸收，当辐射束穿过检查区域时产生随空间变化的辐射吸收。优选为二维检测器的辐射检测器18检测辐射束穿过检查区域16后被吸收衰减后的辐射。源14和检测器18的每个辐射检测元件之间的路径表示成射线。

优选地，辐射源14产生X射线锥面光束。辐射源14和检测器18优选以相对面对方式安装在旋转台架20上，从而检测器18连续接收来自辐射源14的X射线。当源14和检测器18在旋转台架20上绕检查区域16连续旋转时，在多次旋转期间采集视图。每个视图或二维阵列数据代表锥形射线，该锥形射线具有位于源14处的由检测器18的检测元件同时采样采集的顶点。典型地，对象支承件26受电机装置28驱动可在轴向或z方向线性移动。

可选择地，或者在(i)对象支承件26在每次轴向扫描期间静止并在轴向扫描之间线性步进的情况下，或者(ii)使对象支承件26连接移动以定义螺旋轨迹的情况下，在几个旋转期间采集锥面光束计算机断层摄影投影数据。将辐射检测器18的检测元件输出转换成存储在数据存储器30内的电采集积分衰减投影值μd₀。每个投影数据μd₀对应于沿从辐射源14到检测器18的相应检测元件之一的线的线衰减积分。

对于典型的锥面光束几何形状，线积分指数典型对应于用于测量该读数的检测元件。然而，要考虑到，线积分指数可能缺少与检测器元件数目的直接对应关系。这种缺少直接对应关系可导致，例如重装投影之间的内插。

心脏监视器32监视病人心动周期。分类装置34将衰减数据分类成在每个选定心脏相位期间采集的数据集。这些数据集存储在相位存储器36内。优选地，重装处理器38将从锥形到平行束几何形状的数据重装成平行视图集。每个视图包含等距离π线，其中π线定义为包含在轴向平面内即垂直于旋转轴的线积分，其与扫描FOV相交并以坐标θ_π(传播角度∈[0，π])和1(距同中心点的距离)来表征。具体对于由短时间窗口定义的心脏相位，一个心脏相位的数据对应于多个旋转中每一个内的短弧线段上采集的数据，这些单独的数据短弧线段太短而不能形成完整数据集。当链接多个旋转上每个选定相位的数据时，射线数目对应于每个π线变化。一些π线可具有三个或四个多余衰减数据值，其在加权平均之后将会由于冗余的噪声减少而具有较低噪声水平。其它的π线可仅具有一个数据值，该数据值将会保持在其原始噪声水平，因为没有由于加权平均而产生的冗余噪声减少。由于噪声减少从一个体素到另一个体素产生变化，需要体素相关的滤波，这导致计算上的复杂性。如将在下面更详细讨论的，可通过应用N-通道滤波来避免这种复杂性，N-通道滤波与体素无关并且使得体素相关的噪声减少对背投步骤的影响延迟，在背投步骤中，全部通道的贡献基于体素进行加权。

图像处理器50将来自每个选定心脏相位数据的视图数据处理成存储在图像存储器52内的相应三维图像。在授予Tuy的美国专利6,104,775中提出了优选重建的详细数学分析。在重建期间调整衰减数据以调整冗余中的差别以及其它噪声差别。视频处理器54处理图像存储器52内的一部分或全部内容以形成人类可视图像表示，如三维再现、选定的图像切片、最大强度投影或CINE动画等。人类可视图像表示显示在用户接口58的显示器上，用户接口优选为个人计算机、工作站或膝上型计算机等。可选择地，将图像存储器52内的选定内容打印在纸上、存储在非易失电子或磁性存储介质中、通过局域网或因特网发送或进行其它处理。优选地，放射医师或其它操作者通过输入装置60控制计算机断层摄影成像扫描器以对扫描控制器62编程设立成像时间、修改成像时间、执行成像时间、监视成像时间或对扫描器12进行其它操作。

参见图1并进一步参见图2，自适应滤波器70在N个独立滤波器通道内对每个选定的心脏相位的数据值进行滤波，该N个独立滤波器通道在类型和自适应滤波校正程度上彼此不同。每个通道以类似的方式将数据滤波成数据噪声的函数，但假设该噪声以不同程度减少，例如，由于冗余读数上的加权平均。更具体地，光子噪声计算例行程序或装置72计算沿射线的光子噪声。光子噪声典型受几个因素的影响，如沿该路径的衰减线积分(即，病人的解剖学结构)，和管电流等。可选择地，结合关于病人解剖学结构的先验知识以帮助调整滤波函数，因为已知对于某些路径，X射线光子更难穿过并到达检测器。

在特定角度θ∈[0，π]，可获得对角度θ做出贡献的来自不同投影的可变数目数据点。体素v的混合读数是贯穿体素v并折入角度θ的不同投影读数的加权总和。作为简化的实例，对于角度θ处的体素v，可能存在两个投影，每个投影具有对体素v做出贡献的单个点。为使计算更简单，假设冗余数据点的线积分近似相同。此外，假设对应于到达检测器的冗余数据点的光子数近似相同，例如，对噪声近似进行假设，假设冗余数据点具有相同的固有噪声量。滤波器通道选择装置76选择自适应滤波器通道n∈[1，2，…，N]，其具有对应于角度θ处的体素v冗余的噪声减少因子NR^{n∈[1，…N]}∈[0，1]。在上面所讨论的实例中，其中两个点以相同的心脏加权对角度θ处的体素v做出贡献，噪声减少选取的因子为，例如，滤波器通道选择装置76选择噪声减少因子NR^{n∈[1，…N]}为的自适应滤波器通道n。噪声减少因子NR^{n∈[1，…N]}对于每个自适应滤波器通道是特定的，并被预先赋予每个通道。自适应滤波器70是已知自适应滤波器中的一种，其以同样的方式用于每个滤波器通道，除了假设每个通道采取不同的噪声减少因子。自适应滤波技术考虑由病人解剖学结构引起的噪声、剂量以及混合读数的近似噪声。通过施加优选浮动阈值对那些具有过度噪声的数据点进行噪声抑制。

在对数据进行滤波后，卷积器78对通道1至N的每一个以斜波核(ramp kernel)进行一维卷积。该卷积是沿每个检测器行的平行读数集进行的。一个角度接着一个角度对该数据进行卷积以完成2D数据集，覆盖θ∈[0，π)的角度范围。

继续参见图1和2，背投装置80对卷积数据进行加权背投使其转化成3D图像表示。更具体地，加权平均装置82针对每个通道n∈[1，2，…，N]对为混合读数做出贡献的多个读数进行平均，例如对角度θ∈[0，π)处的每个体素v做出贡献的读数。噪声减少因子确定装置84确定从加权平均得出的噪声减少因子。该加权平均可以与典型的平均不同，因为对于为相同混合读数做出贡献的不同读数给出不同的心脏权重。由一种已知的技术计算为每个读数给出的心脏权重且该心脏权重典型取决于病人心电图每个间隔内选通窗口中的位置以及相应的窗口宽度。所确定的每个读数的噪声减少因子存储在减少因子存储器86内。

加权装置90根据所确定的噪声减少因子对来自每个卷积数据通道的贡献进行加权。检索装置92检索冗余度，即噪声减少因子，连同向角度θ处的体素v做出贡献的不同投影的读数。基于冗余度，加权选择装置94确定对特定体素或体素子块的每个通道给出何种权重Wⁿ_v，p，

Wⁿ_v，p＝W^NAF_v，p·Wⁿ(NR_v，θ)，其中

Wⁿ_v，p是对穿过通道n背投成体素v的投影p读数给出的权重，

W^NAF_v，p是施加给投影读数p并由现有技术已知的一种方法计算的体素位置相关的综合照射和心脏权重，以及

Wⁿ(NR_v，θ)是体素相关的加权函数，其中NR_v，θ是预先计算的噪声减少因子。

合并装置96对来自每个通道的加权贡献求和。背投器98将加权和背投到图像存储器52。对于每个射线，加权选择装置94可选择具有最接近的赋予噪声减少的单个通道，或者可合并来自几个或甚至全部通道的数值的分数，使最接近噪声减少的权重最大。

本发明已参照优选实施例进行描述。显然，在阅读和理解前述具体描述后，其他人可做出修改和更改。本发明应解释为包括全部这些修改和更改，只要它们落入附加权利要求书或其等同表述的范围内。